Семантическая карта города

Что нравится/не нравится жителям города, какие места наиболее опасны, где больше всего пробок и почему

Задачи

  • Найти места, которые больше всего нравятся/не нравятся жителям района
  • Выявить места наибольшего скопления людей
  • Определить места наиболее плотного людского потока и автомобильного трафика

Описание проекта

Работа по данному кейсу касалась одного района в крупном мегаполисе, в пределах которого были собраны и проанализированы все сообщения по открытым источникам (по чекинам и хештегам). Сообщения анализировались на предмет наличия положительных или отрицательных эмцой человека по отношению к предмету или изображению на фотографии.

Для анализа были использованы технологии распознавания фото и видео (определение эмоций на лицах людей), а также лингвистические системы для обработки сообщений на естесственных языках: вявление слов в тексте, характеризующих эмоции человека ("превосходно", "очень нравится", "отвратительно", "ужасное впечатление").

Помимо этого, были собраны данные по плотности людского потока и автомобильного трафика для данного района.

Извлеченная информация

На основе полученных данных были вявлены места, вызывающие наиболее положительные и отричательные эмоции у посетителей района. Помимо этого, на основе проанализированных сообщений были выявлены места скопления автомобильного трафика, а также причины, вызывающие пробки.

Также были найдены аварийные места в районе, требующие незамедлительного вмешательства местных органов управления (открытые люки, протекающие трубы, снег на крышах и т.д.).

Анализ данных

Результат работы

В результате проделанной работы администрация района получила интерактивную карту, отображающую автомобильный трафик, людской поток, а также места, в которых наибольшее количество люлей испытывало положительные и отрицатльные эмоции.

Благодаря карте, управление района смогло оперативно отреагировать на возмущение жителей в открытых источниках сети Интернет по поводу неубранного снега (было размещено более 20 фотографии с определенной геолокацией и хештегами, в которых пользователи негативно высказывались в адрес неубранного снега с крыши дома).