Новое исследование проведено специалистами из Университета Буффало. Они считают, что данные социальной сети Twitter могут значительно облегчить автомобильное движение на дорогах во время плохих погодных условий.

Во время исследования был проведён анализ твитов связанных с погодными условиями, которыми делятся пользователи, большинство из них были связаны с безопасным движением на дорогах во время снега или дождя, а также скорости движения и аварийных ситуациях на них.

"Мы не брали в расчёт твиты о том, как красиво падает снег или жалобы на состояние дороги. Основная цель выявить количество твитов связанных с погодными явлениями и использовать эти данные для обеспечения более безопасного движения на дорогах», - сообщил Адель Садек, к. м. н., директор УРО института по вопросам устойчивого развития транспорта и логистики.

Садек и его соавторы в области этого исследования приводят в пример использование данных с камер и датчиков автомобилей, а также погодных данных из ближайших метеорологических станций, чтобы проанализировать ситуацию на дорогах, но этот метод не эффективен, модели автомобилей разные, и не содержат информацию об условиях дорожного покрытия. Например, метод не учитывает льда, который задерживается после шторма, или, что снегоуборочные машины расчистили дороги.

Twitter может помочь решить это ограничение, поскольку его пользователи чаще сообщают о погоде и условиях дорожного покрытия, и многие предпочитают рассказывать о своем местонахождении с помощью GPS.

В ходе исследования было изучено более 360 000 твитов в регионе Буффало-Ниагара. Исследователи идентифицировали около 3000 твитов, отмечая соответствующие ключевые слова, такие как «снег« и »тает».

Далее они уточнили данные с помощью метода, который они называют «Твиттер погодных явлений», который классифицирует события двумя способами. В первом примере, это «погода высказывание«, а второе - это »прогноз погоды.»

1. На дороге беспорядок. В городе и пригороде снег. Идёт, как сумасшедший… ездить не безопасно.

2. #Буфало #Погода #Везде #Холодно #Снег #Ветрено.

Как только количество событий достигнет порога в течение заданного времени, оно автоматически определится как «Твиттер погодных явлений».

Исследователи проверили достоверность этих событий через метрики, предназначенные для устранения твитов, которые не соответствуют фактической погоде, потому что твиты содержат географические координаты. В итоге стало ясно, что исследователи были в состоянии отобразить точное расположение где в ненастную погоду сказано в сообщении.