"Maman, il m'a compté!", Ou Où poussent les jambes à partir de l'analyse du trafic piéton

Récemment, il y a eu des nouvelles selon lesquelles les États-Unis ont lancé un programme de collecte de données sur les piétons avec des panneaux d' affichage afin de déterminer leur public cible. Une discussion a immédiatement commencé sur l'éthique de la collecte de données GSM et sur les fuites de données privées. Mais je ne veux pas du tout dans le courant de cette discussion parler un peu de l'histoire de la question et comment utiliser les informations recueillies d'une manière ou d'une autre sur la foule de la rue au profit de la ville et de ses habitants.



Commençons par le tout début. Des méthodes d'analyse du trafic piétonnier sont apparues au siècle dernier et, au lieu des données des tours GSM, elles ont utilisé une main-d'œuvre gratuite d'étudiants qui, dans le cadre de leurs documents de fin d'études, ont écrit et griffonné des milliers de feuilles dans une boîte, une bande et du A4. Ce n'est que le problème, tous les gens sont si différents et tous sont engagés dans la rue avec leurs affaires obscures privées. De telles informations disparates ne sont pas pratiques à traiter, et où capturer des schémas significatifs, et seront-elles les mêmes dans différents cas?

Comment unifier les données sur la masse non organisée de personnes? L'option la plus simple est de supprimer les «données privées» très chères à leurs propriétaires. Par exemple, vous pouvez utiliser la méthodologie du scientifique soviétique A. V. Krasheninnikov: focus sur la densité des personnes sur le territoire (axe horizontal) et l'intensité de leurs déplacements (axe vertical). Il en résultera un tel «diagramme du comportement environnemental», sur lequel il y aura une place pour tout type d'activité humaine:


Ces quatre petits carrés, par exemple, n'ont aucun rapport les uns avec les autres. En situation réelle, des images plus complexes et reconnaissables sont obtenues:


Étonnamment, même avec seulement deux paramètres, vous pouvez faire un «portrait» du lieu, comprendre ce que les gens en attendent, si leur environnement est satisfaisant et ce qui mérite d'être changé. La forme, la taille de l'espace, les obstacles à la visibilité ou au passage affectent très fortement les graphismes: différents endroits attirent différentes personnes et stimulent différentes activités. Si possible, de tels croquis sont utilisés dans la reconstruction de vieux quartiers et pour la conception de nouveaux - contrôler les modèles spatiaux développés sur leur base.

Au niveau actuel du traitement de l'information, vous pouvez facilement ajouter 2 paramètres supplémentaires: le sexe et l'âge. Nous encodons le sol avec la forme de la marque sur le diagramme et vieillissons avec la couleur. Un portrait d'une cour ordinaire pourrait ressembler à ceci:

Très probablement, le résultat de la «surveillance» par des panneaux d'affichage sera à peu près de tels «portraits» de l'environnement urbain autour d'eux. Une sorte de code rapidement lisible, "rien de personnel". Facile à traiter et à trouver des modèles. Et - contrairement aux codes QR omniprésents - celui-ci peut être lu à l'œil nu.

Si vous ajoutez un cinquième paramètre - le temps - vous pouvez suivre qu'à différentes heures de la journée, jours de la semaine, saisons, les mêmes endroits attirent différentes personnes. Un domaine scientifique aussi prometteur que l'analyse du rythme traite de cela. Il existe des exemples d'utilisation pratique de l'analyse du rythme, par exemple, Californie Santa Cruz a introduit un programme, qui constitue l'itinéraire pour les voitures de patrouille, sur la base des statistiques de la criminalité dans les rues en tenant compte des jours de la semaine, de l'heure de la journée, des matchs de football à la télévision, etc. Il existe des exemples de cela sur les données cellulaires . Quoi qu'il en soit, la prévision de la criminalité est désormais un domaine très populaire.


Carte de prévisions de criminalité de Santa Cruz.

Il est curieux qu’au début, l’une des applications de la méthodologie de Krasheninnikov soit simplement d’améliorer la situation criminelle dans les zones résidentielles: l’algorithme qu’il a développé a permis de trouver des endroits attrayants pour les citoyens asociaux et de les «transcoder». Cependant, à une époque où les ordinateurs étaient grands et les programmes petits, le programme qu'il proposait n'a jamais été écrit. Il est tout à fait possible de l’analyser manuellement, mais c’est long et ennuyeux. En outre, les données qui peuvent être obtenues à partir de la carte sont souvent insuffisantes: les gens aiment vraiment «déformer» les espaces inconfortables, les utiliser à d'autres fins et pour le savoir, vous avez besoin d'une observation directe à long terme. Mais toujours pas se moquer des étudiants pauvres? Au stade actuel du développement technologique, il est devenu possible d'automatiser cette partie du travail, par exemple,analyser des vidéos ou se concentrer sur les données cellulaires.


Une carte construite manuellement des zones de contrôle social d'un grand quartier sur une grille de 25x25 m. Beauté, vous pouvez accrocher au mur. L'abstractionnisme classique Pete Mondrian approuve.

S'il est possible de fonctionner avec des données de tour GSM, il est possible de suivre non pas des «tranches» statiques, mais des «pistes» dynamiques, et les résultats deviennent plus intéressants. Par exemple, dans un laboratoire IBM Research à Dublin, ils ont écrit un algorithme pour analyser le trafic de personnes utilisant les transports publics, qui a été utilisé dans l'exemple de la ville d'Abidjan, forte de 4,5 millions d'habitants, et a permis d'améliorer la situation des transports, réduisant ainsi le temps d'attente et les déplacements de 10% en moyenne pour tous les résidents. Des informations de décembre 2011 à avril 2012 ont été collectées et fournies pour la recherche scientifique par l'opérateur Orange. La base de données comprend 2,5 milliards d'enregistrements et ne contient aucune information personnelle.


Dans la figure du haut - temps d'attente aux arrêts, en bas - voies de congestion.

En général, le diable n'est pas aussi terrible qu'il est peint: des résultats positifs significatifs d'une surveillance totale existent vraiment. Bien sûr, les sociétés de publicité revendiquent maintenant le rôle du mal du monde et approchent déjà le niveau critique décrit par E. Griffith dans son «Listen, Listen», G. Kuttner dans le livre «The Day Does Not Count», F. Paul dans «Merchants of Venus» ou R. Russell dans la «salle». Bien sûr, le géomarketing cela ne va nulle part dans nos vies, mais il est probable que les données collectées par les panneaux d'affichage deviennent du domaine public, comme c'est le cas à Abidjan, et ensuite, tous ceux qui trouveront un nouvel algorithme d'analyse pourront en faire l'expérience, apprendre quelque chose de nouveau sur le visage villes - et même changer son expression pour le mieux.

Source: https://habr.com/ru/post/fr391519/