ट्वीट्स कैसे सुपर सटीक मॉर्निंग ट्रैफिक प्रेडिक्शन देते हैं

ट्वीट्स कैसे सुपर सटीक मॉर्निंग ट्रैफिक प्रेडिक्शन देते हैं

सीन कियान कहते हैं, "सुबह 5 बजे तक सुबह के आवागमन के बेहतर पूर्वानुमान के लिए इस पद्धति को देखना बेहद रोमांचक है, और मेरा मानना ​​है कि इसे हमारे कई परिवहन प्रबंधन केंद्रों में तेजी से तैनात किया जा सकता है।" (क्रेडिट: शटर रनर / फ़्लिकर)

शोधकर्ताओं ने सुबह के ट्रैफिक पैटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए अद्वितीय सटीकता प्रदान करने के लिए ट्वीट से निकाली गई जानकारी का उपयोग किया है।

सुबह के आवागमन की अवधि यातायात के लिए दिन के सबसे व्यस्त समय में से एक है; हालाँकि, यह ट्रैफ़िक पैटर्न की भविष्यवाणी करने का सबसे कठिन समय भी साबित हुआ है। ऐसा इसलिए है क्योंकि ट्रैफ़िक पूर्वानुमान की अधिकांश विधियाँ उस समय से लेकर अनुमानित अवधि तक ट्रैफ़िक डेटा के लगातार प्रवाह पर निर्भर करती हैं।

हालाँकि, अधिकांश लोग अपने से पहले का समय व्यतीत करते हैं बदलना सोने या घर पर अपनी सुबह की दिनचर्या का प्रदर्शन करने से, भविष्य कहनेवाला ट्रैफ़िक डेटा में एक बड़ा अंतर रह जाता है।

शोधकर्ताओं की विधि शाम से पहले और अगले दिन की सुबह के बीच भेजे गए ट्वीट्स से डेटा खींचकर इस समस्या को हल करती है। उन्होंने सबसे पहले ट्विटर के एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (एपीआई) का इस्तेमाल किसी दिए गए क्षेत्र (इस मामले में, पिट्सबर्ग शहर) के भीतर ट्वीट्स की पहचान करने के लिए किया था, जिसमें जियोटैग से संकेत मिलता था कि उन्हें कहां से भेजा गया था। इसके बाद उन्होंने ट्विंट नामक एक अन्य एप्लिकेशन का उपयोग किया, जो एक वेब स्क्रैपर था, जिसने जियोटैग किए गए ट्वीट्स के साथ उपयोगकर्ताओं से अन्य पोस्ट खींचे, ताकि उस उपयोगकर्ता के सक्रिय होने के समय और सामान्य क्षेत्र की बेहतर तस्वीर बनाई जा सके। प्रकाशन से पहले सभी डेटा को गुमनाम कर दिया गया था और किसी भी व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी को छीन लिया गया था।

"हम तर्क देते हैं कि ट्वीट्स अगले दिन सुबह के ट्रैफ़िक को समझाने के लिए तीन प्रकार की उपयोगी जानकारी को कैप्चर करते हैं, जिसमें लोगों की नींद-जागने की स्थिति, स्थानीय कार्यक्रम और (नियोजित) ट्रैफ़िक घटनाएं शामिल हैं," लेखक सीन कियान, सिविल और पर्यावरण इंजीनियरिंग के एसोसिएट प्रोफेसर, और कियान के पीएचडी छात्र वीरान याओ लिखते हैं।

इस डेटासेट के और विस्तार ने शोधकर्ताओं को अतिरिक्त जानकारी निकालने की अनुमति दी। भाषा विश्लेषण का उपयोग करते हुए, टीम ने ऐसे खोज शब्दों की पहचान की जो किसी ट्रैफ़िक घटना का संकेत दे सकते हैं। इसमें न केवल दुर्घटनाएं शामिल हैं, बल्कि नियोजित बंद या संगीत कार्यक्रम, खेल खेल या अवकाश उत्सव जैसे बड़े कार्यक्रम भी शामिल हैं।

सरल व्यक्तिगत ट्वीट्स जैसे "पाइरेट्स गेम में एक धमाका हुआ!" या "यह फेंडर बेंडर आगे मुझे देर से आने वाला है," वास्तव में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान कर सकता है, खासकर जब एक जियोटैग के साथ टैग किया गया हो या उस उपयोगकर्ता के अन्य ट्वीट्स द्वारा सूचित किया गया हो। आगे के डेटा को आधिकारिक खातों, जैसे समाचार आउटलेट और स्थानीय सरकार से भी खींचा गया, जो अक्सर दुर्घटनाओं और नियोजित बंद होने पर सीधे रिपोर्ट ट्वीट करते हैं।

संयुक्त होने पर, ये विधियां सूचना का एक बड़ा डेटासेट प्रदान करती हैं जो भौगोलिक वितरण और संभावित सोने/जागने के समय का संकेत देती है यात्रियों, साथ ही नियोजित और आकस्मिक दोनों तरह की यातायात घटनाएं जो उनके आवागमन को प्रभावित कर सकती हैं। इसने ट्रैफिक में रात भर की सुस्ती से पैदा हुई सूचना के अंतर को पाट दिया।

इस जानकारी के साथ, कियान और याओ पिट्सबर्ग की सुबह की यात्रा अवधि के लिए पहले की अनदेखी सटीकता के साथ यातायात पूर्वानुमान प्रदान करने में सक्षम थे और शहरी इलाकों में सुबह यातायात की स्थिति की भविष्यवाणी करने के लिए एक व्यापक ढांचा तैयार किया है। क्षेत्रों के बारे में जानकारी का उपयोग करके ट्रेडिंग कर सकते हैं।.

यह जानकारी उन्हें बड़े, दिन-प्रतिदिन के पैमाने पर अवलोकन और भविष्यवाणियां करना शुरू करने की अनुमति देती है। इसमें यह भी शामिल है कि पिट्सबर्ग का सुबह का यातायात आमतौर पर मंगलवार, बुधवार और गुरुवार को अधिक भीड़भाड़ वाला था, जो परिवहन एजेंसियों को सुबह के आवागमन को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने में सक्षम बना सकता था। इस प्रकार के अवलोकन-पहले असंभव, सुबह की स्थितियों का सटीक अनुमान लगाने में असमर्थता के कारण-यात्रा मांग प्रबंधन, सिग्नल समय नियंत्रण और व्यक्तिगत गंतव्य रूटिंग में बड़े निर्णयों को सूचित कर सकते हैं।

"यह शोध व्यक्तिगत गोपनीयता को बनाए रखते हुए मानव व्यवहार को समझने के लिए मशीन लर्निंग और बड़े डेटा का लाभ उठाता है," कियान कहते हैं।

"इस पद्धति को देखने के लिए यह बहुत ही रोमांचक है, जिससे सुबह 5 बजे तक सुबह के यातायात की बेहतर भविष्यवाणी की जा सकती है, और मेरा मानना ​​​​है कि इसे हमारे कई परिवहन प्रबंधन केंद्रों में तेजी से तैनात किया जा सकता है।"

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उनके परिणाम सामने आते हैं परिवहन अनुसंधान. - मूल अध्ययन


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