Com um número crescente de dispositivos conectados à Internet e inúmeras pessoas compartilhando suas experiências ao vivo online, uma enorme quantidade de dados úteis é gerada a cada minuto. A análise desses dados pode melhorar a divulgação e compreensão das informações sobre o tráfego, eventos, e outras experiências relacionadas com a cidade.

O Big Data Analytics provavelmente desempenhará um papel fundamental nas cidades de amanhã, permitindo sistemas que detectam uma cidade em níveis micro e informam as decisões dos governos e dos cidadãos em prazos limitados. Pesquisadores da King Abdulaziz University, na Arábia Saudita, recentemente usaram Big Data Analytics para detectar eventos espaço-temporais em Londres, testar o potencial dessas ferramentas no aproveitamento de valiosas informações ao vivo.

"Minha pesquisa foi uma aplicação voltada para a sociedade inteligente como uma subparte da cidade inteligente, "Sugimiyanto Suma, um dos pesquisadores que realizou o estudo, disse Tech Xplore. "Era um projeto de fluxo de trabalho usando Apache Spark e Tableau para detectar eventos espaço-temporais na cidade, para a conscientização da cidade, tomando uma decisão, e planejamento da cidade. Foi baseado em análises de mídia social, coletando, processamento e análise de grandes dados do Twitter, que conseguiu detectar eventos em Londres com a divulgação de sua localização, nome e hora do evento. "

O estudo teve como objetivo detectar com eficiência eventos em Londres, analisando dados coletados em plataformas de mídia social, ao mesmo tempo que desenvolve uma arquitetura de análise de big data que pode ser útil para a detecção de eventos espaço-temporais. Para fazer isso, os pesquisadores usaram big data e plataformas de aprendizado de máquina Spark e Tableau para analisar mais de três milhões de tweets relevantes para Londres.

Este foi o primeiro estudo que usou efetivamente o Apache Spark, uma estrutura de computação em cluster de código aberto, para detecção de eventos com base em mídia social. Além disso, eles usaram a interface de programação de aplicativos (API) de geocodificação do Google Maps para localizar tweeters em Londres e realizar análises adicionais.

"Encontramos e localizamos o congestionamento em torno de Londres e demonstramos empiricamente que os eventos podem ser detectados automaticamente por meio da análise de dados, "Suma disse." Detectamos a ocorrência de vários eventos, seus locais e horários, incluindo o evento London Notting Hill Carnival 2017, dos quais não tínhamos conhecimento prévio. "

No futuro, o fluxo de trabalho de análise de big data para detecção de eventos espaço-temporais desenvolvido por Suma e seus colegas poderia ser adotado e aperfeiçoado por outros pesquisadores para obter resultados mais detalhados sobre os eventos. Também pode ajudar o governo e outras partes interessadas em seus processos de tomada de decisão e planejamento da cidade.

Os pesquisadores agora estão explorando maneiras de melhorar ainda mais seu sistema, a fim de alcançar maior precisão de detecção, detecção espaço-temporal mais ampla, e uma maior qualidade de análises.

"Para a precisão da detecção, planejamos desenvolver algoritmos e comparar o resultado com informações reais, associando-o a relatórios de eventos, como notícias ou sites de mídia, "Suma explicou." Para uma detecção mais ampla, adquiriríamos mais dados de mídia social, como o Facebook. Finalmente, para melhor qualidade de análise, esperamos utilizar mais técnicas de IA. "

O estudo foi publicado no Sociedades inteligentes, A infraestrutura, Tecnologias e Aplicações .

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