Геоданные

BIG DATA. Часть 2: Геоданные

Как было замечено в первой части цикла,  геоданные собирают все, кому не лень. Но, для чего именно, ответить, к сожалению, может не каждый.

Вы наверняка слышали о том, что за нами следят, что с помощью обычной GSM-связи можно определить местоположение телефона. Точность зависит, конечно, от технологии расчёта, концентрации вышек и уровня обмена данными между операторами, но суть одна — объединяя данные расстояний до абонента сразу с нескольких вышек, можно получить его координаты. Ну и что? — Да ничего. А думал ли кто о том, что, благодаря этой информации, мы сможем ещё и, например, предсказывать будущее людей? — Вряд ли. Вряд ли кто-либо вообще задумывался о том, как он препятствует прогрессу, запрещая какому-нибудь Google отслеживать своё месторасположение.

Доля научных исследований

…в спросе на геоданные — одна из ключевых. Так, однажды, как я уже намекнул, выяснили, что, получив информацию о перемещениях телефона хотя бы за пару месяцев, можно не только сказать, где человек находился в определённый момент времени, но также и уловить закономерности в его поведении — установить, где он будет пребывать в недалёком будущем. Алгоритм ведёт учёт времени и координат, постепенно определяя, насколько тот или иной визит определённого места был случайным. И, чем дольше собирались геоданные, тем точнее прогнозы. Если одним прекрасным днём наблюдать за месторасположением студента, с частотой проверки координат, скажем, раз в 3 минуты, получим примерно следующую карту перемещений:

Примерная карта перемещений студента в будние дни

Несложно догадаться, что это готовое предсказание, как минимум, на полгода. Не хватает лишь мест досуга и показателей вероятности.

Куда более сложную модель, на одной из конференций в политехнике,  нам показал  профессор «Института Больших Данных» при Оксфордском Университете, имя которого я благополучно не записал(молодец). И теперь, по запросу «Предсказание месторасположения человека», гугл выдаёт мне лишь астрологов и сказки Ванги. Однако, here, есть похожее исследование из США(на английском).

Такая же карта перемещений есть и у каждого смартфона с каким-нибудь «Google Assistant», который будет подсказывать вам, например, загруженность дорог по пути на работу или учёбу.
Даже, если вы ещё не рассказали ему, где вы живёте. Даже, если вы вписали в своём профиле «левые данные». Поверьте, он всё равно знает. Спите-то вы, обычно, дома — достаточно узнать ваши координаты в какие-нибудь 4:20 утра.
Да, проснулись, завариваете кофе, а гугл, тем временем, бубнит из динамика: «Ты сейчас поедешь на свою нелюбимую работу и, чтобы не опоздать, лучше тебе объехать вот эту пробку, что потребует выхода из дома на 4 минуты раньше». — И кто тебе всё это выдал, чертяга?

область применения геоданных сегодня:

  • Очевидно, навигация и картография, геоинформационные системы и беспилотники.
  • Автоматический подбор языка/перевода под регион пользователя. Как и авто-выбор ближайшего к нему сервера, для минимализации задержки(пинга).
  • Определение областей-источников поисковых запросов, переходов или посещений. Например, через гугл, технологиями «больших данных» больше всего интересуются в Китае.
  • Безопасность, мониторинг перемещений своего имущества. GPS-треккинг — то, о чём стал задумываться только после того, как расстался со своим велосипедом. А ведь могла бы получиться голливудская погоня…
  • Гео-таргетитирование.  Поиск друзей/пары в пределах своего квартала. Лента новостей/событий происходящих рядом с вами. Или рекламные предложения только из вашего района(а не другого конца города). Так, например, находясь даже в другом городе, гугл подскажет вам местную погоду и время, а, при посещении какого-нибудь торгового центра, ещё и посоветует чего прикупить.
  • Чёткое определение статусов «На работе», «За рулём», «Дома» и т.д. Помогает расставить приоритеты для различных уведомлений: «Я на работе, поэтому мне нельзя отвлекаться на видосики и мемы» и вуаля, уведомления с YouTube приходят только во время статуса «Дома». Или, например, чтобы электромеханические замки блокировали входную дверь, когда все хозяева со своими смартфонами выходят наружу.
  • Вышеупомянутый анализ загруженности автодорог. Этим, кстати, уже заняты Яндекс.Пробки, где с GPS-треков юзеров собирают и обрабатывают координаты, данные скорости, направления движения и даже перестроения автомобиля. Предварительно определяя проблемные участки, где «что-то» объезжают, где замедляются или вовсе останавливаются, Яндекс может «рассасывать» пробки рекомендуя людям двигаться по другим улицам. Подробнее здесь.
  • Посещаемость торговых центров, заведений. И имеются в виду не только всевозможные чек-ин’ы в социальных сетях, но и просто концентрация смартфонов в определённых точках.
    • Посещаемость людьми, как один из показателей популярности заведения, влияет даже на позиции в поисковой выдаче.
    • Таргетированная реклама посетителями конкретного мероприятия(или заведения в конкретный промежуток времени)
  • Данные о возможных пострадавших в зонах стихийных бедствий. Поможет быстрее организовать и оказать помощь, причем не только от служб спасения, но и от обычных людей по-близости. Нечто подобное, в виде раздела «Кризисное реагирование», уже использует Facebook: модератор объявляет этакое «чрезвычайное положение» для определённой территории и оказавшимся в ней пользователям включается несколько новых функций, таких как: «Предложить помощь», «Запросить помощь», «Сообщить, что со мной всё в порядке», «Сообщить, что с моим другом … всё в порядке» и т.п.
  • Ловля бандитов и так далее…

А продолжение читайте в 3-ей части…

2 комментария

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.