"माँ, उसने मुझे गिना!", या पैदल यात्री यातायात के विश्लेषण से पैर कहाँ बढ़ते हैं

हाल ही में, खबर थी कि अमेरिका ने अपने लक्षित दर्शकों को निर्धारित करने के लिए होर्डिंग के साथ पैदल चलने वालों पर डेटा एकत्र करने के लिए एक कार्यक्रम शुरू किया था। जीएसएम डेटा एकत्र करने की नैतिकता के बारे में एक चर्चा तुरंत शुरू हुई और जिसके बारे में निजी डेटा लीक होगा। लेकिन मैं पूरी तरह से इस चर्चा की मुख्य धारा में नहीं आना चाहता हूं कि इस मुद्दे के इतिहास के बारे में थोड़ा बताएं और शहर और इसके निवासियों के लाभ के लिए सड़क की भीड़ के बारे में एक तरह से या किसी अन्य तरीके से एकत्रित जानकारी का उपयोग कैसे करें।



चलिए शुरू से ही शुरू करते हैं। पैदल यात्रियों के आवागमन के विश्लेषण के तरीके पिछली शताब्दी में दिखाई दिए, और जीएसएम टावरों के आंकड़ों के बजाय, उन्होंने उन छात्रों के एक नि: शुल्क कार्यबल का इस्तेमाल किया, जिन्होंने अपने टर्म पेपर के हिस्से के रूप में, एक बॉक्स, एक स्ट्रिप और ए 4 में हजारों शीट लिखी और स्क्रिब्ल्ड की। केवल यहाँ समस्या है, सभी लोग इतने अलग हैं, और सभी अपने निजी अस्पष्ट मामलों के साथ सड़क पर लगे हुए हैं। इस तरह की असमान जानकारी को संसाधित करना असुविधाजनक है, और जहां महत्वपूर्ण पैटर्न को पकड़ना है, और क्या वे विभिन्न मामलों में समान होंगे?

लोगों के असंगठित द्रव्यमान पर डेटा को कैसे एकजुट किया जाए? सबसे आसान विकल्प बहुत "निजी डेटा" को त्यागना है जो उनके मालिकों के लिए बहुत प्रिय है। उदाहरण के लिए, आप सोवियत वैज्ञानिक ए। वी। कृशिनिकोव की पद्धति का उपयोग कर सकते हैं: क्षेत्र में लोगों के घनत्व (क्षैतिज अक्ष) और उनके आंदोलन (ऊर्ध्वाधर अक्ष) की तीव्रता पर ध्यान दें। इसके परिणामस्वरूप ऐसा "पर्यावरण व्यवहार का चित्र" होगा, जिस पर किसी भी प्रकार की मानवीय गतिविधि के लिए जगह होगी:


ये चार छोटे वर्ग, उदाहरण के लिए, एक दूसरे से कोई संबंध नहीं है। वास्तविक स्थिति में, अधिक जटिल और पहचानने योग्य चित्र प्राप्त होते हैं:


हैरानी की बात है, यहां तक ​​कि केवल दो मापदंडों के साथ, आप जगह का "चित्र" बना सकते हैं, यह समझ सकते हैं कि लोग इससे क्या चाहते हैं, क्या उनका परिवेश संतुष्ट करता है, और क्या बदलने योग्य है। आकार, अंतरिक्ष का आकार, दृश्यता या मार्ग में बाधाएं ग्राफिक्स को बहुत मजबूती से प्रभावित करती हैं: विभिन्न स्थान अलग-अलग लोगों को आकर्षित करते हैं और विभिन्न गतिविधियों को उत्तेजित करते हैं। यदि संभव हो, तो ऐसे स्केच पुराने क्वार्टरों के पुनर्निर्माण में उपयोग किए जाते हैं, और नए लोगों के डिजाइन के लिए - उनके आधार पर विकसित किए गए स्थानिक पैटर्न को नियंत्रित करते हैं।

सूचना प्रसंस्करण के वर्तमान स्तर पर, आप आसानी से 2 और पैरामीटर जोड़ सकते हैं: लिंग और आयु। हम आरेख पर निशान के आकार के साथ फर्श को कूटबद्ध करते हैं, और रंग के साथ उम्र। एक साधारण आंगन का चित्र कुछ इस तरह दिख सकता है:

सबसे अधिक संभावना है, होर्डिंग के परिणामस्वरूप "निगरानी" का परिणाम लगभग उनके आसपास के शहरी वातावरण के ऐसे "चित्र" होंगे। जल्दी से पढ़ने योग्य कोड का एक प्रकार, "व्यक्तिगत कुछ भी नहीं।" आसान प्रक्रिया और पैटर्न खोजने के लिए। और - सर्वव्यापी क्यूआर कोड के विपरीत - यह एक नग्न आंखों से पढ़ा जा सकता है।

यदि आप पाँचवाँ पैरामीटर जोड़ते हैं - समय - आप दिन के विभिन्न घंटों, सप्ताह के दिनों, मौसमों को ट्रैक कर सकते हैं, वही स्थान अलग-अलग लोगों को आकर्षित करते हैं। लय विश्लेषण के रूप में विज्ञान का ऐसा होनहार क्षेत्र इससे संबंधित है। लय विश्लेषण के व्यावहारिक उपयोग के उदाहरण हैं, उदाहरण के लिए, कैलिफोर्निया सांता क्रूज़ ने एक कार्यक्रम पेश किया, जो सप्ताह के दिनों, दिन के समय, टीवी पर फुटबॉल मैचों, आदि को ध्यान में रखते हुए सड़कों पर अपराध के आंकड़ों के आधार पर गश्ती कारों के लिए मार्ग बनाता है। सेलुलर डेटा पर इसके उदाहरण हैं । वैसे भी, अपराध का पूर्वानुमान अब एक बहुत लोकप्रिय क्षेत्र है।


सांता क्रूज़ अपराध का पूर्वानुमान मानचित्र।

यह दिलचस्प है कि शुरू में Krashenikov की कार्यप्रणाली के अनुप्रयोगों में से एक ठीक आवासीय क्षेत्रों में आपराधिक स्थिति में सुधार था: उन्होंने जो एल्गोरिथ्म विकसित किया था, वह उन स्थानों को खोजने के लिए संभव बनाता था जो असैनिक नागरिकों और "ट्रांसकोड" के लिए आकर्षक थे। हालाँकि, ऐसे समय में जब कंप्यूटर बड़े थे और कार्यक्रम छोटे थे, उनके द्वारा प्रस्तावित कार्यक्रम कभी नहीं लिखा गया था। इसका मैन्युअल रूप से विश्लेषण करना काफी संभव है, लेकिन यह लंबा और उबाऊ है। इसके अलावा, मानचित्र से प्राप्त किया जा सकने वाला डेटा अक्सर पर्याप्त नहीं होता है: लोग वास्तव में असहज स्थानों को "मोड़" करना पसंद करते हैं, उनका उपयोग अन्य उद्देश्यों के लिए करते हैं, और यह पता लगाने के लिए, आपको दीर्घकालिक प्रत्यक्ष अवलोकन की आवश्यकता होती है। लेकिन फिर भी गरीब छात्रों का मजाक नहीं उड़ाते? प्रौद्योगिकी विकास के वर्तमान चरण में, काम के इस हिस्से को स्वचालित करना संभव हो गया, उदाहरण के लिए,वीडियो का विश्लेषण या सेलुलर डेटा पर ध्यान केंद्रित करना।


25x25 मीटर ग्रिड पर एक बड़ी तिमाही के सामाजिक नियंत्रण के मैन्युअल रूप से निर्मित मानचित्र। सौंदर्य, आप दीवार पर लटका सकते हैं। क्लासिक अमूर्तवाद पीट मोंड्रियन अनुमोदन करता है।

यदि जीएसएम टॉवर डेटा के साथ काम करना संभव है, तो स्थिर "स्लाइस" को ट्रैक करना संभव है, लेकिन गतिशील "ट्रैक", और परिणाम अधिक दिलचस्प हो जाते हैं। उदाहरण के लिए, डबलिन में एक आईबीएम अनुसंधान प्रयोगशाला में, उन्होंने सार्वजनिक परिवहन का उपयोग करने वाले लोगों के ट्रैफ़िक का विश्लेषण करने के लिए एक एल्गोरिथम लिखा, जो कि अबिदजान के 4.5 मिलियन-मजबूत शहर के उदाहरण में चारों ओर चला गया था और परिवहन की स्थिति में सुधार करने की अनुमति दी गई थीसभी निवासियों के लिए प्रतीक्षा समय को कम करना और औसतन 10% की यात्रा करना। संचालक ऑरेंज द्वारा दिसंबर 2011 से अप्रैल 2012 तक की जानकारी एकत्र की गई और वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए प्रदान की गई। डेटाबेस में 2.5 बिलियन रिकॉर्ड शामिल हैं और यह किसी भी व्यक्तिगत जानकारी से साफ़ हो जाता है।


ऊपरी आकृति में - स्टॉप पर प्रतीक्षा समय, तल में - भीड़ मार्गों।

सामान्य तौर पर, शैतान इतना भयानक नहीं होता जितना कि उसे चित्रित किया जाता है: कुल निगरानी के महत्वपूर्ण सकारात्मक परिणाम वास्तव में मौजूद हैं। बेशक, विज्ञापन कंपनियाँ अब विश्व बुराई की भूमिका का दावा कर रही हैं और पहले से ही ई। ग्रिफ़िथ द्वारा वर्णित महत्वपूर्ण स्तर को अपने "सुनो, सुनो," जी। कुट्नर की पुस्तक "द डे डोंट नॉट काउंट," एफ। पॉल इन "वीनस ऑफ वीनस" या विज्ञापन में बता रही हैं। "रूम" में आर। रसेल। बेशक जियोमार्केटिंग यह हमारे जीवन में कहीं भी नहीं जा रहा है, लेकिन एक संभावना है कि बिलबोर्ड द्वारा एकत्र किए गए डेटा सार्वजनिक डोमेन बन जाएंगे, जैसा कि आबिदजान के साथ है, और फिर जो कोई नया विश्लेषण एल्गोरिथ्म के साथ आता है वह इसे अनुभव कर सकता है, चेहरे के बारे में कुछ नया सीख सकता है शहर - और यहां तक ​​कि बेहतर के लिए अपनी अभिव्यक्ति को बदलते हैं।

Source: https://habr.com/ru/post/hi391519/