Предсказывать массовые беспорядки научат мобильные гаджеты

Массовые беспорядки теперь можно предсказывать с помощью сетей мобильной связи. Группа разработчиков из Ирландии и США создали алгоритм, с помощью которого теперь можно предсказать появление беспорядков, на основе подозрительного скопления людей. Разработка базируется на основе анализа данных открытой статистики операторов мобильной связи.

Программа определяет, - что для человека является будничной рутиной, обрабатывая данные о ежедневных смс и звонках, позволяя определить его маршруты движения. Свидетельствовать о возможном возникновении протестного движения или митинга может ситуация, когда значительная масса людей начинает движение «вне своей обычной нормы».

В качестве исходной базы для проведения анализа информации была взята база данных учетных записей о совершении звонков в период с декабря 2011 - по апрель 2012 года в Кот-д’Ивуаре. В то время в стране наблюдался острый политический кризис, произошла Вторая гражданская война, поэтому сведений о состоявшихся массовых мероприятиях для проведения анализа было в достатке.

Вместе с тем, группа исследователей отмечает, что отслеживать передвижение людей сугубо по мобильному телефону – весьма непростая задача, и вот по каким причинам. Во-первых, не является открытием то, что большая часть звонков осуществляемых в течении дня – далеко нерегулярны, поэтому отследить онлайн передвижение человека нет возможности. Существует на протяжении дня лишь набор каких-то контрольных точек. Вместе с тем, геотэг связан, прежде всего, с ближайшей к данному абоненту сотовой вышкой, а не с его местом нахождения в ближайшее время. Все же найти наиболее эффективный метод разработчикам, не смотря на технические сложности, удалось. Разработка занимается тем, что отслеживает появление определенных кластеров из числа абонентов, а так же перемещение их от вышки к вышке.

Программу «обучали» по каждому отдельному абоненту, тогда у ученых получилось собрать базу данных "нормальных" перемещений абонента за день. Однако, отличные от них или «нетипичные» пользователи, собираясь вместе в кластеры, указывали аналитикам на предстоящие акции протеста и будущие беспорядки в населенных пунктах. Разработчики данного проекта проводили тестирование программы на двух третях исследуемой выборки, а на оставшейся трети проводили апробацию нового алгоритма. Выводы, которые получили исследователи, помогли сравнить их с результатами других алгоритмов, которые были построены на GPS-данных.

Метод, который основывался на мобильных данных смог правильно предсказать 23 из 25 случаев "тестовых" акций, в то время как альтернативной системой было обнаружено 19 из 25 случаев. Разработчики не приняли во внимание то, что полученное число доступных меток GPS на самом деле в действительности на несколько порядков меньше, нежели количество учетных записей о происходящих за каждый день звонках пользователей.

На основании богатого опыта, полученного в результате данного эксперимента, ученые надеются создать, действенную систему, которая сможет проводить мониторинг «подозрительного» скопления людей в режиме реального времени. Пользу такой интеллектуальной аналитической разработки переоценить сложно. Она вполне бы могла служить целям безопасности, предотвращая массовые беспорядки. Предвидя и предотвращая возникновение массовых волнений, властям не только удалось бы сохранить коммунальное и частное имущество, время и средства на борьбу с беспорядками, но и сберечь много невинных жизней людей, случайно оказавшихся не «в то время и не в том месте». Вместе с тем, использовать данную разработку можно и для улучшения существующей инфраструктуры мегаполисов, совершенствуя, к примеру, транспортные городские сети, проводя их анализ на дисплее компьютера.