IBMの研究者グループは、50万人のモバイルユーザーの動きに関する情報を使用して、公共交通機関のルートを改善するためのモデルを開発しました。
このモデルは、アビジャン市（人口380万人、コートジボワールの首都）で正常にテストされました。 この図は、現在のバスルート（深紅色）とアルゴリズムによって提供される改善点（青）を示しています。 彼は3つの新しいルートを含む65の可能な改善を提案し、旅行時間と待ち時間を考慮すると、すべての乗客の乗客時間を合計で10％節約しました。
新しいアルゴリズムは、最適化だけでなく、新しく構築された近隣に新しいルートを敷設するのにも役立ちます。 ここで彼は、どのように、いつ、どのくらいの量の人が移動するかを明確に示しています。 最適なルートと輸送スケジュールを作成できます。 市当局が大都市のインフラストラクチャを最適化するために使用できる新しいツールの出現の事実は重要です。
アビジャンの85 SOTRA公共交通機関ルート
携帯電話の各所有者は、ネットワーク上の個々のセンサーとして機能します。 センサーからの情報は、モバイルオペレーターによって収集され、分析されます。 この場合、2011年12月から2012年4月までのアビジャンモバイルネットワークへの呼び出しに関する情報は、オレンジによって提供されました。 データベースには25億件のレコードが含まれており、現在、研究に利用できる種類の最大のデータベースです。 当然、データベースから個人情報は削除されます。すべての統計は匿名です。
ユーザーの密度、居住地（左）および職場（右）ごと
アビジャンでは、輸送接続はSOTRAネットワーク内の539台のバス、5,000台のミニバス、11,000台の公共タクシーで構成されています。 科学研究の著者は、50万台の携帯電話からの通話とSMSに関する情報を使用しました。 各通話中に、オペレーターは、加入者にサービスを提供する基地局に関する情報を保存します。これにより、十分な精度で座標を決定できます。 その後、別のセルにサービスを提供し始めると、電話の動きが記録されます。
SOTRAルートの最適化前後の時間の比較。乗客の流れ全体で数十万分の乗客分
一般に、このような「リアルタイム」監視は「非常に便利です。 たとえば、 犯罪予測アルゴリズムでさえ、セルラーネットワークからの情報に基づいて作成されます 。 このIBMアルゴリズムが履歴データではなくリアルタイム情報で使用されている場合、理論的には公共交通機関のスケジュールをすばやく編集することさえでき、特定のルートでの人員の増加に即座に対応できます。
AllAboardと呼ばれるデータ処理アルゴリズムは、 Data for Developmentプログラムに参加しているIBM Research Dublin研究所の専門家によって作成されました。 最終レポート「AllAboard：携帯電話データを使用して都市のモビリティを調査し、公共交通機関を最適化するシステム」は、携帯電話ネットワークからのデータベースの処理に特化したNetMob 2013カンファレンスで発表されました。
停車中の車両の平均待機時間（上）および異なるルートに沿った乗客密度（下）
会議の議事録（pdf）の 397〜411ページで、科学的な研究に慣れることができます。