Predecir el tráfico rodado es una tarea compleja, un investigador ha desarrollado un sistema que utiliza los tuits publicados la noche anterior
Si vives en una gran ciudad posiblemente estés acostumbrado a los grandes atascos, sobre todo a esos que se forman a primera hora de la mañana. Actualmente existen aplicaciones que informan de la situación del tráfico a tiempo real, de esta forma podemos elegir la mejor ruta para llegar a nuestro destino. Pero, ¿y si lo pudiéramos predecir con antelación?
Muchos de los métodos de predicción del tráfico necesitan tener un flujo constante de datos y utilizan los datos recogidos unos minutos antes de la predicción. El principal reto al que se enfrenta la predicción del tráfico matutino es la falta de información previa, pues la mayor parte de la población se encontraba en casa minutos antes.
Sean Qian, profesor de la Universidad de Carnegie, ha conseguido predecir el tráfico mañanero utilizando Twitter. Su sistema consiste en analizar los tuits publicados por los usuarios la noche de antes. Con este método se pretende conocer desde dónde se han enviado los tuits y las horas a las que los usuarios estaban activos. Los datos obtenidos y su análisis permiten por ejemplo, conocer el estado de sueño de los habitantes de una zona y calcular las posibilidades de accidentes.
El sistema ideado por Qian analiza el lenguaje utilizado usando técnicas de análisis de lenguaje natural basadas en Inteligencia Artificial, y la información obtenida del contenido de las publicaciones. Esa información se combina con la aportada por las cuentas oficiales de los medios de comunicación y la de las administraciones públicas.
Gracias a este método Qian pudo predecir el tráfico matutino de Pittsburgh con una gran precisión, algo que no se había conseguido hasta ahora. Además han descubierto que los días de mayor tráfico en esa ciudad son los martes, los miércoles y los jueves.
REFERENCIA
From Twitter to traffic predictor: Next-day morning traffic prediction using social media data
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