Vai zini, kur būsi pēc gada divos pēcpusdienā? Microsoft Research jā
Satura rādītājs:
Adams Sadileks no Ročesteras Universitātes Datorzinātņu katedras kopā ar Džonu Krūmu no Microsoft Research ir publicējuši rakstu Far Out: Predicting Long-Term Human Mobility, kur tie tiek atvērti. iespēja veikt ilgtermiņa prognozes par cilvēku mobilitāti.
Tas ir, lai ar lielu noteiktības pakāpi pateiktu kur mēs fiziski būsim pēc sešiem mēnešiem vai gada.
Mēs esam paredzamāki, nekā domājam
Abi pētnieki veica pētījumu ar 307 subjektiem un 396 transportlīdzekļiem, kuru ģeogrāfiskās atrašanās vietas noteikšana 24 stundas diennaktī tika nodrošināta ar GPS ierīču palīdzību, gan nēsājot tās, gan vairākās vietās, kur varētu apciemot.
Tādējādi viņi uzglabāja vairāk nekā 32 000 dienu pastāvīgus paraugus aptuveni 10 000 000 m2 platībā. Viena pētījuma indivīda secību iegūšana no 7 līdz 1247 dienām pēc kārtas.
Par pārsteigumu un prieku Ādamam un Džonam, viņu metodoloģija, kas balstīta uz Furjē analīzi, kas meklē periodiskus cilvēku mobilitātes modeļus, un dimensiju samazināšanas tehnikas, ko sauc par PCA, pielietošanu, nonāca pie negaidīta secinājuma: ilgtermiņā mēs neesam tik neparedzami, kā bieži domājam
Tādējādi ar pietiekamu datu apjomu un atbilstoši tiem apstrādājot, viņi pārbaudīja, vai lielākā daļa cilvēku ievēro atkārtotus modeļus mūsu ikdienas kustībās; ka mēs maināmies tikai dažas reizes dzīvē svarīgāko notikumu dēļ, piemēram, pārcelšanās, darba maiņa, pilsētas maiņa utt.
Lai gan pētnieki dokumentā norāda, ka šis pētījums ir pirmais no izmeklēšanas un ka tas ir gandrīz pirmais melnraksts ; Es neapšaubāmi uzskatu, ka tas var būt kvalitatīvs un kvantitatīvs lēciens piedāvātajos, patērētajos pakalpojumos un nākotnes informācijas sabiedrībā.
Piemēram, šī sistēma man varētu paziņot, ka pēc 4 dienām mazāk nekā 100 metru attālumā būs frizētava, kurai būs piedāvājums, kur es varu ietaupīt 5 €, vai atrisināt tipisko problēmu, kad? Un kur satiekas kolēģi, lai redzētu viens otra seju?
Un tas, neieejot pasaulē .
Via | Ātrs uzņēmums
