T-MAPS: Modelo de Descrição do Cenário de Trânsito Baseado no Twitter

Abstract: Understanding urban mobility, specifically transit mobility, has been focous of many research and investiments. However, obtain free access to real traffic data it is still limited, because the data is usually private and install sensors on transport network is expensive. In this paper, we caracterize the use of a Location Based Social Media (LBSM) plataforms to obtain a cost efficient transit network sketch. Also, we propose Twitter MAPS (T-MAPS) a description model of the transit scenario based on tweets. T-MAPS aim to improve todays’ navegation systems and urban planning with information from LBSMs. In the avaluation, T-MAPS suggested routes with, in average, 62% of similarity with Google Directions’ routes. Also, in 25% of the routes avaluated, the similarity reached 87% to 100%. These results indicates significant relationship between T-MAPS and Google Directions routes, even T-MAPS using solely tweets

Resumo: A compreensao da mobilidade urbana, em específico do trânsito, tem sido alvo de estudos e investimentos. Contudo, a obtenção de dados que representam o cenário do trânsito apresenta limitações, seja de acesso aos dados ou pelo elevado custo em implantar sensores na malha viaria. Neste artigo, foi caracterizado o uso uma plataforma LBSM (Twitter), a fim de se obter uma descrição, de baixo custo, do trânsito. Também foi proposto o Twitter MAPS (T-MAPS), um modelo de descrição do cenário de trânsito baseado em tweets, com o objetivo de enriquecer as navegações e planejamento urbano com informações sobre regiões. Na avaliação, as sugestões de rotas do T-MAPS mostraram-se, em media, 62% similares às do Google Directions e, em 25% dos casos, a similaridade observada foi entre 87% e 100%, o que indica significativa relação entre as abordagens, mesmo T-MAPS usando somente tweets.

Bruno P. Santos, Paulo H. L. Rettore, Heitor S. Ramos, Luiz F. M. Vieira, Antonio A. F. Loureiro

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