Comment les tweets donnent des prévisions de trafic matinales très précises

Comment les tweets donnent des prévisions de trafic matinales très précises

«C'est très excitant de voir cette méthode conduire à de meilleures prévisions du trafic du matin jusqu'à 5 heures du matin, et je pense que cela peut être rapidement déployé dans plusieurs de nos centres de gestion des transports», déclare Sean Qian. (Crédit: Shutter Runner / Flickr)

Les chercheurs ont utilisé des informations extraites de tweets pour fournir une précision inégalée pour prédire les schémas de circulation du matin.

La période de déplacement du matin est l'une des périodes de la journée les plus achalandées pour la circulation; cependant, il s'est avéré que c'était aussi le moment le plus difficile pour prédire les modèles de trafic. En effet, la plupart des méthodes de prévision du trafic reposent sur un flux cohérent de données de trafic depuis le moment précédant la période prévue.

La majorité des gens, cependant, passent le temps précédant leur commuer dormir ou effectuer leurs routines matinales à la maison, laissant un grand vide dans les données de trafic prédictives.

La méthode des chercheurs résout ce problème en extrayant des données de tweets envoyés entre la veille au soir et tôt le matin du lendemain. Ils ont d'abord utilisé l'interface de programmation d'application (API) de Twitter pour identifier les tweets dans une zone donnée (dans ce cas, la ville de Pittsburgh) avec des balises géographiques indiquant d'où ils ont été envoyés. Ils ont ensuite utilisé une autre application appelée Twint, un grattoir Web, qui a extrait d'autres messages d'utilisateurs avec des tweets géolocalisés, pour créer une meilleure image de l'époque et de la zone générale dans laquelle cet utilisateur était actif. Toutes les données ont été anonymisées et dépouillées de toute information personnellement identifiable avant la publication.

"Nous soutenons que les tweets capturent trois types d'informations utiles pour expliquer le trafic du lendemain matin, qui comprend l'état veille-sommeil des personnes, les événements locaux et les incidents de circulation (prévus)", auteurs Sean Qian, professeur agrégé de génie civil et environnemental, et Weiran Yao, doctorant de Qian, écrivent.

Une nouvelle augmentation de cet ensemble de données a permis aux chercheurs d'extraire des informations supplémentaires. À l'aide d'une analyse linguistique, l'équipe a identifié des termes de recherche susceptibles d'indiquer un incident de circulation. Cela comprend non seulement les accidents, mais aussi les fermetures planifiées ou les grands événements comme un concert, un jeu de sport ou une célébration de vacances.


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Des tweets personnels simples comme "Je me suis éclaté au jeu des Pirates!" ou «Cette fender bender va me faire en retard», peut en fait fournir des informations cruciales, en particulier lorsqu'il est étiqueté avec une géolocalisation ou informé par d'autres tweets de cet utilisateur. D'autres données ont également été tirées de comptes officiels, tels que les organes de presse et les autorités locales, qui tweetent souvent des rapports directs sur les accidents et les fermetures prévues.

Lorsqu'elles sont combinées, ces méthodes fournissent un vaste ensemble de données d'informations indiquant la répartition géographique et l'heure de veille / sommeil probable navetteurs, ainsi que les incidents de circulation prévus et accidentels qui peuvent affecter leur trajet. Cela a comblé le manque d'information créé par l'accalmie nocturne du trafic.

Avec ces informations, Qian et Yao ont pu fournir des prévisions de trafic pour la période de trajet du matin à Pittsburgh avec une précision inédite et ont créé un cadre complet pour prédire les conditions de circulation matinales en milieu urbain. domaines.

Ces informations leur permettent également de commencer à faire des observations et des prévisions à une plus grande échelle au jour le jour. Cela comprend la découverte que la circulation matinale de Pittsburgh était généralement plus encombrée les mardis, mercredis et jeudis, ce qui pourrait permettre aux agences de transport de mieux gérer le trajet du matin. Ces types d'observations - auparavant impossibles, en raison de l'incapacité de prédire avec précision les conditions du matin - peuvent éclairer des décisions plus importantes en matière de gestion de la demande de déplacement, de contrôle de la synchronisation des signaux et de routage personnel des destinations.

«Cette recherche tire parti de l'apprentissage automatique et du big data pour comprendre le comportement humain tout en préservant la confidentialité individuelle», déclare Qian.

«C'est très excitant de voir cette méthode conduire à de meilleures prévisions du trafic des trajets quotidiens le matin jusqu'à 5 heures du matin, et je pense que cela peut être rapidement déployé dans bon nombre de nos centres de gestion des transports.»

À propos des auteurs

Leurs résultats apparaissent dans Recherche sur les transports. - étude originale

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