Con un numero crescente di dispositivi connessi a Internet e innumerevoli persone che condividono le loro esperienze dal vivo online, ogni minuto viene generata un'enorme quantità di dati utili. L'analisi di questi dati potrebbe migliorare la diffusione e la comprensione delle informazioni sul traffico, eventi, e altre esperienze legate alla città.

L'analisi dei Big Data avrà molto probabilmente un ruolo chiave nelle città di domani, sistemi abilitanti che percepiscono una città a micro livelli e informano le decisioni dei governi e dei cittadini in tempi limitati. Ricercatori dell'Università King Abdulaziz, In Arabia Saudita, hanno recentemente utilizzato Big Data Analytics per rilevare eventi spazio-temporali intorno a Londra, testare il potenziale di questi strumenti nello sfruttamento di preziose informazioni in tempo reale.

"La mia ricerca era un'applicazione verso la società intelligente come parte della città intelligente, "Sugimiyanto Suma, uno dei ricercatori che ha condotto lo studio, ha detto a Tech Xplore. "Era un design del flusso di lavoro che utilizzava Apache Spark e Tableau per rilevare eventi spazio-temporali nella città, per la consapevolezza della città, il processo decisionale, e urbanistica. Si basava sull'analisi dei social media raccogliendo, elaborare e analizzare grandi quantità di dati da Twitter, che è riuscito a rilevare eventi a Londra con la loro diffusione della posizione, nome e ora dell'evento."

Lo studio mirava a rilevare in modo efficiente gli eventi intorno a Londra analizzando i dati raccolti sulle piattaforme dei social media, sviluppando anche un'architettura di analisi dei big data che potrebbe essere utile per il rilevamento di eventi spazio-temporali. Per fare questo, i ricercatori hanno utilizzato i big data e le piattaforme di apprendimento automatico Spark e Tableau per analizzare oltre tre milioni di Tweet rilevanti per Londra.

Questo è stato il primo studio che ha utilizzato efficacemente Apache Spark, un framework di cluster computing open source, per il rilevamento di eventi basato sui social media. Inoltre, hanno utilizzato l'interfaccia di programmazione dell'applicazione (API) di Google Maps Geocoding per localizzare i tweeter intorno a Londra ed eseguire ulteriori analisi.

"Abbiamo trovato e localizzato la congestione intorno a Londra e dimostrato empiricamente che gli eventi possono essere rilevati automaticamente analizzando i dati, " Ha detto Suma. "Abbiamo rilevato il verificarsi di più eventi, sia i loro luoghi che i loro orari, compreso l'evento del Carnevale di Londra di Notting Hill 2017, di cui non avevamo conoscenza preliminare."

In futuro, il flusso di lavoro di analisi dei big data per il rilevamento di eventi spazio-temporali sviluppato da Suma e dai suoi colleghi potrebbe essere adottato e perfezionato da altri ricercatori per ottenere risultati più dettagliati sugli eventi. Potrebbe anche assistere il governo e altre parti interessate nei loro processi decisionali e di pianificazione urbana.

I ricercatori stanno ora esplorando modi per migliorare ulteriormente il loro sistema, per ottenere una maggiore precisione di rilevamento, rilevamento spazio-temporale più ampio, e una migliore qualità delle analisi.

"Per la precisione di rilevamento, abbiamo in programma di sviluppare algoritmi e confrontare il risultato con le informazioni reali associandolo a notizie di eventi come siti Web di notizie o media, "Spiegò Suma. "Per un rilevamento più ampio, acquisiremmo più dati sui social media come Facebook. Finalmente, per una migliore qualità di analisi, speriamo di utilizzare più tecniche di intelligenza artificiale."

Lo studio è stato pubblicato su società intelligenti, Infrastruttura, Tecnologie e applicazioni .

© 2018 Tech Xplore