Comparing detection and disclosure of traffic incidents in social networks: an intelligent approach based on Twitter vs. Waze

Autor: Vallejos, Sebastián, Caimmi, Brian, Alonso, Diego Gabriel, Berdun, Luis Sebastian, Soria, Alvaro
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Inteligencia Artificial, Vol 21, Iss 61 (2018)
CONICET Digital (CONICET)
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
instacron:CONICET
Popis: Hoy en día, las redes sociales se han convertido en un medio de comunicación ampliamente utilizado para divulgar todo tipo de información. En particular, entre la información que es compartida se suelen incluir reportes de incidentes de tránsito de ciudades específicas. En vista de esto, aparte de las redes sociales genéricas en donde se comunican una amplia variedad de temas, han surgido redes sociales especializadas en la detección y divulgación de incidentes de tránsito. En este contexto, Twitter es un ejemplo de red social genérica en donde sus usuarios suelen informar incidentes de tránsito, mientras que Waze es una red social especializada en tránsito. En este artículo presentamos un estudio comparativo entre Waze y un enfoque inteligente que detecta incidentes de tránsito a partir del análisis de publicaciones compartidas en Twitter. El estudio comparativo fue realizado considerando a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA), Argentina, como región de interés. Los resultados de este trabajo sugieren que ambos enfoques deberían ser considerados como fuentes de información complementarias. Esta conclusión se fundamenta en que la proporción de detecciones mutuas, es decir incidentes de transito detectados por ambos enfoques, resultó ser considerablemente baja no superando el 6% de los casos. Además, los resultados no evidencian que alguno de los enfoques tienda a anticipar temporalmente a su similar en la detección de incidentes. Nowadays, social networks have become in a communication medium widely used to disseminate any type of information. In particular, the shared information in social networks usually includes a considerable number of traffic incidents reports of specific cities. In light of this, specialized social networks have emerged for detecting and disseminating traffic incidents, differentiating from generic social networks in which a wide variety of topics are communicated. In this context, Twitter is a case in point of a generic social network in which its users often share information about traffic incidents, while Waze is a social network specialized in traffic. In this paper we present a comparative study between Waze and an intelligent approach that detects traffic incidents by analyzing publications shared in Twitter. The comparative study was carried out considering Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA), Argentina, as the region of interest. The results of this work suggest that both social networks should be considered as complementary sources of information. This conclusion is based on the fact that the proportion of mutual detections, i.e. traffic incidents detected by both approaches, was considerably low since it did not exceed 6% of the cases. Moreover, the results do not show that any of the approaches tend to anticipate in time to the other one in the detection of traffic incidents. Fil: Vallejos, Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina Fil: Caimmi, Brian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina Fil: Alonso, Diego Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina Fil: Berdun, Luis Sebastian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina Fil: Soria, Alvaro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentina
Databáze: OpenAIRE
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