Sean Qian은 "이 방법이 오전 5시까지 아침 통근 교통량을 더 잘 예측할 수 있게 되어 매우 기쁩니다. 저는 이 방법이 우리의 많은 교통 관리 센터에 신속하게 배치될 수 있다고 믿습니다."라고 말했습니다. (신용 거래: 셔터 러너/플리커)
연구자들은 트윗에서 추출한 정보를 사용하여 아침 교통 패턴을 예측하는 데 비할 데 없는 정확도를 제공했습니다.
아침 통근 시간은 하루 중 교통량이 가장 많은 시간 중 하나입니다. 그러나 트래픽 패턴을 예측하기 가장 어려운 시기이기도 합니다. 이는 대부분의 교통 예측 방법이 예측 기간까지 이어지는 시간부터 교통 데이터의 일관된 흐름에 의존하기 때문입니다.
그러나 대다수의 사람들은 자신보다 먼저 시간을 보낸다. 갈다 집에서 잠을 자거나 아침 일과를 수행하여 예측 교통 데이터에 큰 격차를 남깁니다.
연구원의 방법은 전날 저녁과 다음날 이른 아침 사이에 전송된 트윗에서 데이터를 가져옴으로써 이 문제를 해결합니다. 그들은 처음에 Twitter의 API(응용 프로그래밍 인터페이스)를 사용하여 특정 지역(이 경우 Pittsburgh 시) 내에서 전송된 위치를 나타내는 위치 태그를 사용하여 트윗을 식별했습니다. 그런 다음 웹 스크레이퍼인 Twint라는 또 다른 애플리케이션을 사용했습니다. 이 애플리케이션은 지오태깅된 트윗이 있는 사용자의 다른 게시물을 가져와 해당 사용자가 활동한 시간과 일반 영역에 대한 더 나은 그림을 생성했습니다. 모든 데이터는 게시하기 전에 익명으로 처리되고 개인 식별 정보가 제거되었습니다.
"우리는 트윗이 사람들의 수면 상태, 지역 행사 및 (계획된) 교통 사고를 포함하여 다음날 아침 교통을 설명하는 데 유용한 세 가지 유형의 정보를 포착한다고 주장합니다." 저자인 토목 및 환경 공학 부교수 Sean Qian, 그리고 Qian의 박사과정 학생인 Weiran Yao가 글을 씁니다.
이 데이터 세트를 추가로 보강하면 연구원이 추가 정보를 추출할 수 있습니다. 언어 분석을 사용하여 팀은 교통 사고를 나타낼 수 있는 검색어를 식별했습니다. 여기에는 사고뿐만 아니라 계획된 폐쇄 또는 콘서트, 스포츠 경기 또는 명절 축하 행사와 같은 대규모 행사도 포함됩니다.
"해적 게임에서 즐거운 시간을 보냈습니다!"와 같은 간단한 개인 트윗 또는 "이 펜더 벤더가 나를 늦게 만들 것입니다."는 특히 위치 정보 태그로 태그를 지정하거나 해당 사용자의 다른 트윗에서 알릴 때 실제로 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 사고 및 계획된 폐쇄에 대해 직접 보고하는 경우가 많은 뉴스 매체 및 지방 정부와 같은 공식 계정에서도 추가 데이터를 가져왔습니다.
이러한 방법을 결합하면 지리적 분포와 수면/기상 시간을 나타내는 대규모 정보 데이터 세트를 제공합니다. 통근, 통근에 영향을 줄 수 있는 계획된 교통 사고와 우발적인 교통 사고 모두. 이로 인해 밤새 트래픽이 소강되어 발생한 정보 격차가 해소되었습니다.
이 정보를 통해 Qian과 Yao는 이전에는 볼 수 없었던 정확도로 피츠버그의 아침 통근 기간에 대한 교통 예측을 제공할 수 있었고 도시의 아침 교통 상황을 예측하기 위한 포괄적인 프레임워크를 만들었습니다. 지역.
또한 이 정보를 통해 더 큰 규모의 일상적인 관찰과 예측을 시작할 수 있습니다. 여기에는 Pittsburgh의 아침 교통이 일반적으로 화요일, 수요일, 목요일에 더 혼잡하다는 사실이 포함되어 있어 교통 기관이 아침 통근을 더 잘 관리할 수 있습니다. 아침 상황을 정확하게 예측할 수 없기 때문에 이전에는 불가능했던 이러한 종류의 관찰은 여행 수요 관리, 신호 타이밍 제어 및 개인 목적지 라우팅에서 더 큰 결정을 내릴 수 있습니다.
"이 연구는 기계 학습과 빅 데이터를 활용하여 개인의 프라이버시를 보호하면서 인간의 행동을 이해합니다."라고 Qian은 말합니다.
"오전 5시까지 아침 통근 교통량을 더 잘 예측할 수 있는 이 방법을 보게 되어 정말 기쁩니다. 저는 이 방법이 우리의 많은 교통 관리 센터에 신속하게 배치될 수 있다고 믿습니다."
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