האם אתה יודע איפה אתה תהיה בעוד שנה בשתיים בצהריים? Microsoft Research כן

אדם סאדילק, מהמחלקה למדעי המחשב באוניברסיטת רוצ'סטר, יחד עם ג'ון קרום, מ-Microsoft Research, פרסמו מאמר בשם Far Out: Predicting Long-Term Human Mobility, שם הם נפתחים האפשרות של יכולת לבצע תחזיות ארוכות טווח של ניידות אנשים.

כלומר, להיות מסוגלים לומר ברמה גבוהה של ודאות היכן נהיה פיזית בעוד חצי שנה או שנה.

אנחנו צפויים יותר ממה שאנחנו חושבים

שני החוקרים ביצעו מחקר על 307 נבדקים ו-396 כלי רכב, שנועדו להיות ממוקמים באופן גיאוגרפי קבוע 24 שעות ביממה באמצעות מכשירי GPS, הן תוך כדי נשיאתם והן במספר מקומות שיכולים לבקר.

לכן הם אחסנו יותר מ-32,000 ימים של דגימות קבועות עבור שטח של כ-10,000,000 מ"ר. השגת רצפים של בין 7 ל-1247 ימים רצופים של יחיד מחקר אחד.

להפתעתם ולשמחתם של אדם וג'ון, המתודולוגיה שלהם המבוססת על ניתוח פורייה המחפשת דפוסים תקופתיים בניידות האדם, ויישום טכניקת הפחתת הממדים הנקראת PCA, הגיעה למסקנה בלתי צפויה: בטווח הארוך, אנחנו לא כל כך בלתי צפויים כפי שאנו חושבים לעתים קרובות

לפיכך, עם כמות מספקת של נתונים, ועם הטיפול המתאים להם, הם אימתו שרוב האנשים עוקבים אחר דפוסים שחוזרים על עצמם בתנועות היומיומיות שלנו; שאנחנו משתנים רק כמה פעמים בחיים בגלל האירועים הכי חשובים כמו מעבר דירה, שינוי עבודה, שינוי עיר וכו'.

למרות שהחוקרים מציינים במסמך שמחקר זה הוא הראשון בחקירה, ושהוא בקושי הטיוטה הראשונה ; אני מאמין ללא ספק שהוא יכול לייצג קפיצת מדרגה איכותית וכמותית בשירותים המוצעים, הנצרכים ובחברת המידע העתידית.

לדוגמה, המערכת הזו יכולה להודיע ​​לי שבעוד 4 ימים תהיה מספרה במרחק של פחות מ-100 מטר שתהיה לה הצעה שבה אוכל לחסוך 5 אירו, או לפתור את הבעיה האופיינית מתי? ואיפה הקולגות נפגשים לראות את פניו של זה?

וזה מבלי להיכנס לעולם של .

Via | חברה מהירה