Con un número creciente de dispositivos conectados a Internet e innumerables personas que comparten sus experiencias en vivo en línea, Cada minuto se genera una gran cantidad de datos útiles. El análisis de estos datos podría mejorar la difusión y comprensión de la información sobre el tráfico, eventos, y otras experiencias relacionadas con la ciudad.

Es muy probable que Big Data Analytics juegue un papel clave en las ciudades del mañana, sistemas habilitadores que detectan una ciudad a micro niveles e informan las decisiones de los gobiernos y los ciudadanos en plazos limitados. Investigadores de la Universidad King Abdulaziz, en Arabia Saudita, han utilizado recientemente Big Data Analytics para detectar eventos espacio-temporales en Londres, probar el potencial de estas herramientas para aprovechar valiosa información en vivo.

"Mi investigación fue una aplicación hacia la sociedad inteligente como una subparte de la ciudad inteligente, "Sugimiyanto Suma, uno de los investigadores que realizó el estudio, le dijo a Tech Xplore. "Fue un diseño de flujo de trabajo que utiliza Apache Spark y Tableau para detectar eventos espacio-temporales en la ciudad, para la conciencia de la ciudad, Toma de decisiones, y urbanismo. Se basó en el análisis de redes sociales mediante la recopilación, procesar y analizar grandes datos de Twitter, que logró detectar eventos en Londres con su difusión de ubicación, nombre y hora del evento ".

El estudio tuvo como objetivo detectar de manera eficiente eventos en Londres mediante el análisis de los datos recopilados en las plataformas de redes sociales. al mismo tiempo que desarrolla una arquitectura de análisis de big data que podría ser útil para la detección de eventos espacio-temporales. Para hacer esto, Los investigadores utilizaron las plataformas de big data y aprendizaje automático Spark y Tableau para analizar más de tres millones de tweets relevantes para Londres.

Este fue el primer estudio que utilizó Apache Spark de forma eficaz, un marco de computación en clúster de código abierto, para la detección de eventos basada en redes sociales. Además, utilizaron la interfaz de programación de aplicaciones (API) de codificación geográfica de Google Maps para localizar tweeters en Londres y realizar análisis adicionales.

"Encontramos y localizamos la congestión alrededor de Londres y demostramos empíricamente que los eventos se pueden detectar automáticamente mediante el análisis de datos, "Suma dijo." Detectamos la ocurrencia de múltiples eventos, tanto su ubicación como su horario, incluido el evento London Notting Hill Carnival 2017, del cual no teníamos conocimiento previo ".

En el futuro, El flujo de trabajo de análisis de big data para la detección de eventos espacio-temporales desarrollado por Suma y sus colegas podría ser adoptado y perfeccionado por otros investigadores para lograr resultados más detallados sobre los eventos. También podría ayudar al gobierno y a otras partes interesadas en sus procesos de toma de decisiones y planificación urbana.

Los investigadores ahora están explorando formas de mejorar aún más su sistema, para lograr una mayor precisión de detección, detección espacio-temporal más amplia, y una mayor calidad de análisis.

"Para la precisión de la detección, planeamos desarrollar algoritmos y comparar el resultado con información real asociándolo con informes de eventos, como noticias o sitios web de medios, "Suma explicó." Para una detección más amplia, Adquiriríamos más datos de redes sociales como Facebook. Finalmente, para una mejor calidad de análisis, esperamos utilizar más técnicas de IA ".

El estudio fue publicado en la Sociedades inteligentes, Infraestructura, Tecnologías y aplicaciones .

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