Исследователи из Питтсбурга разработали любопытную модель предсказаний загруженности автомобильного трафика. Для прогнозирования она использует Twitter!
Традиционные методы анализа не учитывают “внеплановые” особенности (например, поздняя спортивная трансляция задержит людей перед работой). А вот в соцсетях можно найти все данные, чтобы избежать завтрашних пробок.
Работает это так. Специальный модуль извлекает три типа информации:
1) активность пользователей вечером и ночью;
2) локальные популярные события;
3) популярная информация о погодных условиях.
Погода и события определяются с помощью лингвистической нейросети, а конкретная местность – с помощью геотегов.
Далее происходит обычная магия исторического анализа, и на выходе – достаточно надежный прогноз трафика на утро следующего дня. Впрочем, у данной методики есть один минус: она сильно завязана на локальных особенностях культуры соцсетей.
