יותר

דרך ליצור נתוני חיישנים אקראיים/מזויפים

דרך ליצור נתוני חיישנים אקראיים/מזויפים


ראשית, מה שאני מנסה להשיג הוא ליישם פלטפורמה מבוססת gis בהקשר של עיר חכמה. אז בעצם אצטרך שכבות רבות, חלקן סטטיות כמו תצפית, מעגלי מים, בתי חולים ... חלקן מבוססות על קהל (דיווחי אזרחים). הסוג השלישי של השכבות שאני צריך הוא מבוסס חיישנים.

עכשיו לשכבה האחרונה הבעיה שלי היא שאין לי חיישנים ממשיים בהישג יד. אז מה שאני מחפש הוא: האם יש אמולטור חיישנים, או מחולל נתוני חיישנים מסוג זה שיכול להאכיל אותי בנתונים אקראיים/מזויפים (טמפרטורה, צריכת CO2 ...)?

אני משתמש ב- geoserver כקצה האחורי שלי ואני מתכוון לתקשר איתו באמצעות פרוטוקול WFS באמצעות openlayers/leaflet כלקוח. ואני יכול לדמיין את קיומה של תוכנית ששולחת מדי פעם נתונים ל- geoserveur (באמצעות WFT-T אולי, או גישה ישירה למסד הנתונים של PostGIS). מה שידמה את פעולותיו של חיישן. קראתי על פרוטוקול בשם SOS, אני לא יודע אם אני צריך את זה במקרה שלי.

הערות: - זהו פרויקט הגמר של המאסטר שלי ונותרו לי כ- 2.5 חודשים - בחירת הכלי שלי אינה סופית (במקרה ש- backend/frontend אחר יעזור לי טוב יותר) - בינתיים אני מחפש חיישנים במיקומים קבועים, מה שיעשה זאת יוצגו כנקודות או סמנים על המפה.

אז לסיכום, אני מבקש הדרכה כיצד לדמות חיישן ולהזין את התוצאות לשרת GIS תומך. כל עצה תתקבל בברכה


@Vince מציין נקודה מאוד תקפה בהערתו. עם זאת, הנה כמה רעיונות שתוכל לשקול כאמצעי להשלמת פרויקט המאסטרס שלך.

  • נתוני תחנות מטאורולוגיות: יש הרבה נתונים זמינים ברשת הן כזנות RSS בשידור חי והן כנתונים טבלוניים היסטוריים שבהם תוכל להשתמש כדי לזייף הזנת RSS. הזמינות תהיה תלויה במיקום שלך, אבל גם אם לא הצלחת להשיג משהו עבור תחומי העניין שלך, מכיוון שמדובר בהכרה שהוא מזויף, תוכל להשתמש בפיד מתאים ממקום אחר, אך להיות מפורש בתזה שלך מדוע ( וכיצד הנתונים שבחרת מקבילים באופן כלשהו לנתונים אמיתיים). זה יכסה כמה מהדרישות שלך.
  • בערים רבות יש מסכי CO2. הייתי פונה לרשויות העיר המקומיות כדי לבדוק אם תוכל לגשת לנתונים. אולי לא תקבל עדכון חי אבל תוכל לקבל נתונים היסטוריים שממנו תוכל לדמות הזנה חיה.
  • אני לא יודע מה עוד אתה צריך אבל התנועה זמינה לעתים קרובות בהזנות חיות. בהתאם לפרויקט שלך, האם תוכל להשתמש בזה כניבוי של איכות האוויר, אולי יחד עם נתוני ספירת אבקה.

בעיקרון, הרבה מה שאתה רוצה נמצא שם ואין צורך לזייף אותו, מלבד אולי 'השתלה' ממיקום אחד למשנהו. עליך להיות מפורש כי הוא "הושתל" ולצורך הדגמה בלבד. אחת מנמלי השיחה הראשונים שלי תהיה מועצת העירייה המקומית שלי. אין ספק שבבריטניה, הם אוספים כמות נתונים מפתיעה לפי הקווים שאתה מציין וייתכן שיהיו עדכונים חיים ונתונים היסטוריים שניתן להשתמש בהם כדי לדמות הזנה חיה. כדי לדמות את ההזנה החיה, תוכל פשוט שתוכנית Python תקרא את הנתונים ההיסטוריים ולאחר מכן תוכל להאכיל אותם ל- GeoServer. ל- Geoserver יש ממשק API של Python, אך התסריט יכול להיות חיצוני ולהזין את הנתונים למקור נתונים (למשל PostGIS), אותו קורא Geoserver.


שימוש ב- "אקספוזום" בפרקטיקה של אפידמיולוגיה: פריימר על טכנולוגיות אומיות

קיצורים: EWAS, לימודי אגודה כלל-סביבתיים GIS, מערכות מידע גיאוגרפיות GWAS, לימודי איגוד גנום HEALS, אגודות בריאות ואיכות סביבה המבוססות על סקרי אוכלוסין גדולים HELIX, HERCULES חשיפה מוקדמת לבני אדם, מרכז מחקר לבריאות וחשיפה: הבנה חשיפות לכל החיים NHANES, סקר בדיקת בריאות ותזונה לאומית.

ד. גייל דבורד, טניה קארון, תומאס ג'יי לנץ, פול ג 'מידנדורף, מארק ד' הובר, פול א שולטה, שימוש ב"אקספוזום "בפרקטיקה של אפידמיולוגיה: יסוד של טכנולוגיות -אומיות, כתב העת האמריקאי לאפידמיולוגיה, כרך 184, גיליון 4, 15 באוגוסט 2016, עמודים 302–314, https://doi.org/10.1093/aje/kwv325


מבוא

שכיחות ההשמנה בילדות פי שלושה במהלך 3 העשורים האחרונים בנתוני ארצות הברית (1) לשנים 2009 עד 2010, הראו כי 16.9% (כ -12.0 מיליון) מילדי ארה"ב בגילאי 2 עד 19 שנים היו שמנים (2). מלבד פערים בהשמנת ילדים בקרב קבוצות גזעיות/אתניות שונות (2 & ndash4), מחקרים מראים פערים משמעותיים לפי אזור גיאוגרפי: לפי מדינה (5), עיר (6) וקהילה (7). נתונים בשטח קטן יכולים לחשוף פערים גדולים בתוצאות השמנה ולהקל על יוזמות מבוססות קהילה למניעת השמנה (8). החזקת נתונים אמינים לכל קהילה או אזור קטן מאפשרת למקבלי ההחלטות של המדינה, המחוז והמקומיים ואנשי מקצוע בתחום הבריאות להתאים תוכניות למניעת השמנה בילדות לתנאים וגורמים המשפיעים על הקהילה שלהם (9), לזהות אזורי עדיפות לפעולה ולייעל את השימוש של משאבים מוגבלים.

לרוב רופאים מקומיים לבריאות הציבור חסרים נתונים בשטח קטן על השמנת ילדים. סקרי בריאות לאומיים, כגון סקר בדיקת הבריאות והתזונה הלאומית (NHANES) (www.cdc.gov/NCHS/nhanes.htm), הסקר הלאומי לבריאות ילדים וסקוס (NSCH) (www.cdc.gov/nchs/slaits/ nsch.htm), וסקר התנהגות הסיכונים לנוער (YRBS) נועדו לספק נתונים על השמנה לאומית או ממלכתית בילדות. לא ניתן לחשב הערכות ישירות של שיעורי השמנה באזורים קטנים או בקהילות על סמך נתונים שנאספו באמצעות סקרים אלה. השימוש בשיטות המעקב להשגת נתונים לאומיים (כלומר שטח גדול) לצורך השגת נתוני שטח קטן על השמנת ילדים הוא יקר להפליא.

עם זאת, ישנן שיטות חסכוניות ליצירת נתונים הקשורים לבריאות, במיוחד בנושא השמנת יתר, לאוכלוסיות בשטח קטן (10 & ndash12). לאחרונה נעשה מחקר ניכר על שיטות הערכה מרובות-רמות, מבוססות-מודלים, בשטח קטן (10,13 & ndash15). שיטות אלה יכולות לייצר נתונים על וריאציות בהשפעה הרב -שכבתית של סביבות חברתיות ופיזיות מקומיות על תוצאות הבריאות בקרב אנשים באזורים קטנים באמצעות מאפיינים דמוגרפיים שונים (למשל, גיל, מין, גזע/מוצא אתני). יתרון נוסף הוא ששיטות הערכה בשטח קטן מבוססות מודל לואות מידע הן מנתונים ברמת הפרט בתוך מדגם הסקר והן ממגוון משתנים ברמת השטח החיצונית למדגם המקורי, והם נוטים לייצר אומדנים מוחלקים בדיוק טוב יותר (16). Malec et al בנו מודל היררכי דו-שלבי עם NHANES III ליצירת אומדני שכיחות ברמת המדינה של עודף משקל מבוגר (11). Li et al השתמשו בנתוני מערכת מעקב אחר גורמי סיכון התנהגותיים של מסצ'וסטס (BRFSS) כדי ליצור הערכות ברמת מיקוד המבוססות על דגמים מרובים כדי לתת עדיפות לקהילות למניעת השמנת יתר (10). לאחרונה, הקונדון הרחיב מסגרת זו לדוגמני הערכה של שטחים קטנים על ידי שימוש בנתוני BRFSS עם משתנים ברמת המחוז ואומדני שכיחות מחלות לב לרמות אזור טבלאות מיקוד (13). השתמשנו בגישה דומה במחקר זה לבניית מודל רב-שכבתי עם משתנים ברמת מחוזות ומיקודים באמצעות NSCH 2007, לאחר מכן ניבאנו אומדני שטח קטן של קבוצת בלוקים של קבוצת השמנת יתר על ידי שילוב של פרמטרי המודל המשוערים ו רמת קבוצת הבלוקים משתנה עם מספר האוכלוסיות לילדים, לפי גיל, מין וגזע/מוצא.

מטרות המחקר שלנו היו 1) לזהות ולהעריך גורמים בודדים וגיאוגרפיים המשפיעים על השמנת יתר בילדות 2) להשתמש בשיטות הערכה בשטח קטן על מנת לייצר נתונים חסכוניים על השכיחות של השמנת ילדים ברמת קבוצת החסימות בארצות הברית. מדינות ו 3) מאפיינים את הפערים הגיאוגרפיים בהשמנה בילדות על ידי קבוצות בלוקים, מחוזות ומדינות.


תַקצִיר

בשנים האחרונות, אסטרטגיות המתמקדות בחדשנות מונעת נתונים (DDI) הובילו להופעתם ולפיתוחם של מוצרים ומודלים עסקיים חדשים בשוק הדיגיטלי. עם זאת, התקדמות זו הולידה פיתוח אסטרטגיות מתוחכמות לניהול נתונים, חיזוי התנהגות משתמשים או ניתוח פעולותיהם. בהתאם לכך, הניתוח בקנה מידה גדול של נתונים שנוצרו על ידי משתמשים (UGD) הוביל להתעוררות של חששות לפרטיות המשתמשים לגבי האופן שבו חברות מנהלות נתוני משתמשים. למרות שיש כמה מחקרים בנושא אבטחת נתונים, הגנת פרטיות ואסטרטגיות מונחות נתונים, סקירה שיטתית בנושא שתתמקד הן ב- UGD והן ב- DDI כמושגים עיקריים. לכן, מחקר זה נועד לספק הבנה מקיפה של האתגרים העיקריים הקשורים לפרטיות המשתמשים המשפיעים על DDI. המתודולוגיה שבה נעשה שימוש במחקר הנוכחי מתפתחת בשלושת השלבים הבאים (i) סקירת ספרות שיטתית (SLR) (ii) ראיונות עומק ממוסגרים בפרספקטיבות של UGD ו- DDI בנושאי פרטיות משתמשים, ולבסוף, (iii) נושא -מודלים באמצעות מודל הקצאת Latich Dirichlet (LDA) לחילוץ תובנות הקשורות למושא המחקר. בהתבסס על התוצאות, אנו מזהים 14 נושאים הקשורים לחקר אסטרטגיות DDI ו- UGD. בנוסף מוצגות 14 שאלות מחקר עתידיות ו -7 הצעות מחקר שיש לקחת בחשבון לחקר UGD, DDI ופרטיות משתמשים בשווקים דיגיטליים. המאמר מסתיים בדיון חשוב בנוגע לתפקיד פרטיות המשתמשים ב- DDI בשווקים דיגיטליים.


כריית נתונים בהמון נתונים לפעילות עירונית: סקירת מקורות נתונים, יישומים ושיטות

חדירת המכשירים המשולבים עם שירותים מבוססי מיקום ושירותי אינטרנט יצרה נתונים מאסיביים על חיי היום יום של האזרחים ועקבה אחר פעילותם המתרחשת בערים. נתונים ממקורות המונים, כגון נתוני מדיה חברתית, נתוני נקודות עניין (POI) ואתרים שיתופיים, שנוצרו על ידי ההמון, הפכו לנתוני פרוקסי מדויקים של פעילות עירונית ונמצאים בשימוש נרחב במחקר במחקרים עירוניים. עם זאת, בשל ההטרוגניות של סוגי הנתונים של נתונים ממקורות המונים ומגבלת המחקרים הקודמים המתמקדים בעיקר ביישום ספציפי, עדיין אין סקירה שיטתית של כריית נתונים ממקורות קהל לפעילות עירונית. על מנת למלא את הפער, מאמר זה מבצע חיפוש ספרות במאגר הנתונים של Web of Science, ובוחר 226 מאמרים קשורים מאוד שפורסמו בין 2013 ל -2019. בהתבסס על מאמרים אלה, הסקירה מבצעת תחילה ניתוח ביבליומטרי המזהה תחומים מבוססים, חוקרי ציר, ומאמרים סביב נושא זה. הסקירה מסנתטת גם מחקר קודם לשלושה חלקים: יישומים עיקריים של מקורות נתונים שונים ויישום מיזוג נתונים של ניתוח מרחבי בדפוסי ניידות, אזורים תפקודיים וזיהוי אירועים ויישום של ניתוח סוציו -דמוגרפי ותפיסה באטרקטיביות של העיר, מאפיינים דמוגרפיים וניתוח רגשות. . בסופו של דבר נדונים גם האתגרים של סוג זה של נתונים. מחקר זה מספק סקירה שיטתית ועכשווית הן לחוקרים והן למתרגלים המעוניינים ביישומים של כריית נתונים בהרבה אנשים לפעילות עירונית.

פיתוח טכנולוגיות כגון טכנולוגיית מידע ותקשורת (ICT) וטכנולוגיית Web 2.0 הביא מהפכת נתונים לעולם (קיצ'ין 2014, עמ '26). כסוג גדול של נתונים גדולים, העניין בנתונים ממקורות רבים גדל בתחומים רבים (גריי ואחרים 2015 גרסיה-מולינה ואחרים 2016). שתי טכנולוגיות ליבה התומכות בנתוני מקורות קהל צמחו ממגוון הגישות והתאספו סביב שני נושאים עיקריים: נתונים שנלכדו על ידי מכשירים/פלטפורמות ונתוני משתמש/מערכת אינטראקציה. הראשון הוא הגל הנוכחי של תקשוב, כגון מכשירים דיגיטליים, טלפונים ניידים ואינטרנט הדברים שחדר כמעט לכל היבט של פעילויות יומיומיות כגון עבודה, תושבות, נסיעות, תקשורת, צריכה, פנאי, נסיעות וכו '. הלאה, שנלכד עם תוכן מפורש או מרומז ברזולוציות מרחביות וזמניות חסרות תקדים (קיצ'ין 2014, עמ 'xv). השני הוא הופעתה של טכנולוגיית Web 2.0, המעודדת את משתמשי האינטרנט לייצר אינטראקציה עם תוכן מקוון, ולא רק לצרוך אותו (Batty 2012). זה מאפשר למשתמשי אינטרנט ליצור, לשנות ולספק תוכן לאתרים, מה שמגביר את ייצור התוכן שנוצר על ידי משתמשים הקשורים לפעילויות של הציבור. חדירת הטכנולוגיות הללו הובילה ללא ספק להתפוצצות נתונים ממקורות המונים הקשורים מאוד להתנהגות חיי היומיום של אנשים (Kitchin 2014, עמ '80). כתוצאה מכך, נעשה שימוש בנתוני מקורות המונים במחקר רב, שהפכו במהרה למקור חיוני לניתוח מונע נתונים בגיאוגרפיה ובמחקרים עירוניים (Miller and Goodchild 2015).

בתחום הגיאוגרפיה והמחקרים העירוניים, מספר חוקרים הוסיפו נקודות מבט שונות לתפיסה הבסיסית של נתונים ממקורות המונים, ולכן, חיוני למקם נתונים ממקור קהל בהקשרם. לדוגמה, נקודת מבט אחת מוסיפה לדיון מאת Crooks et al. (2015) הקובע כי המונח מיקור המונים, שטבע האו (2006), מרמז על מאמץ תחומי-למטה מתואם לתרום מידע, שאינו מוגבל בהכרח למידע גיאוגרפי. אימוץ עקרון זה, Goodchild (2007) הציג את המונח התנדב מידע גיאוגרפי (VGI) להתייחס לתוכן הגיאוגרפי שנוצר על ידי משתמשים שאינם מומחים. עם זאת, הארווי (2013, עמ '34) הטיל ספק בשימוש לרעה של חוקרים המשתמשים ב- VGI להתייחס למערכות נתונים שתרמו ולא התנדבו על ידי אנשים. הוא טען כי יש לצרף נתונים הן בהתנדבות והן בתרומה למושג הנתונים ממקורות המונים. סוי ואח '. (2013, עמ '2) ציין גם כי VGI מכונה סוג של נתונים ממקורות המונים לייצור ידע גיאוגרפי. בספר של מהפכת הנתונים, Kitchin (2014, עמ '96) סוקרת מושגים של סוגי נתונים שונים בהקשר של מדעי הרוח והחברה ומזכירה כי ניתן לזהות נתונים שמקורם בקבוצה גדולה של אנשים כמקור -קהל, למשל, נתוני מדיה חברתית. כאשר הם מיושמים על מחקרים עירוניים, Crooks et al. (2015) טענו כי נתונים ממקורות המונים כוללים מקורות מפורשים של מיפוי שיתופי, שנוצר על ידי משתמשים ומקור מרומז כגון מדיה חברתית. עם הזמן, לאור התפשטות ועומק סוג הנתונים שנוצרו ממכשירים ופלטפורמות, ההגדרה התרחבה. תומך בכך, ראה ואח '. (2016) סקרו את התקצירים של 25,338 מאמרים מדעיים אודות מידע גיאוגרפי שמקורו באזרחים שפורסמו בין השנים 1990 ל -2015. הספרות תיארה תופעה זו תוך שימוש במונחים רבים, שעלו מתוך דיסציפלינות שונות המתמקדות בטבען המרחבי של הנתונים כגון מידע גיאוגרפי בהתנדבות (VGI) ו neogeography, בעוד שלמונחים אחרים יש תחולה רחבה בהרבה, למשל, מיקור המונים, מדעי אזרחים ותוכן שנוצר על ידי משתמשים, רק בכמה. לאחר זיהוי העלייה החדה של המונח מיקור המונים בין 27 מונחים רלוונטיים אחרים באקדמיה, ראה ואח '. השתמש במונח מידע גיאוגרפי שמקורו בהמונים כמונח מטריה לייצוג סוגים שונים של מונחים שהוזכרו קודם לכן. בהתבסס על מחקר מאת See et al. (2016), הרעיון של מידע בהרבה אנשים במאמר זה מתייחס לנתונים שהתנדבו ותרמו על ידי אנשים באמצעות מכשירים המשולבים ב- ICT ואינטראקציה של משתמש/מערכת עם טכנולוגיית Web 2.0. התנאי קהל שמקורו מדגיש את תהליך איסוף הנתונים, המתייחס לנתונים שמקורם בהמון, ולא לתהליך יצירת הנתונים. בהקשר זה, סוגי הנתונים העיקריים של מקורות המונים במאמר זה מכסים נתוני רשתות חברתיות, נקודות עניין (POI) ואתרים שיתופיים.

בעידן הביג דאטה, הנתונים והערים הדיגיטליות יצרו מערכת יחסים רחבה, מגוונת ומורכבת (Kitchin et al. 2017a, עמ '44). נתונים ממקורות רבים הראו פוטנציאל בהבנת הפעילות העירונית ודפוסי היסוד שלה ושימשו לפתרון בעיות מורכבות או למילוי פערים חשובים בניתוח נתונים שמערכות נתונים מסורתיות לא יכלו לכסות בניתוח עירוני (Long and Liu 2016 Thakuriah et al. 2016). ראשית כל, מאחר שצצו נתונים בהרבה אנשים עם שירותים מבוססי מיקום, הם מסוגלים לספק מידע גיאוגרפי כגון תג גיאוגרפי או מיקום גיאוגרפי, שהוא התכונה הבסיסית והחיונית ביותר לניתוח מרחבי עירוני (Kitchin et al. 2017b, עמ '6 תאצ'ר. ואח '2018, עמ' 123). שנית, נתונים ממקורות המונים מתאפיינים בתדירות גבוהה, המעדכנת מידע המשקף את המתרחש כיום. יתר על כן, נתונים ממקורות רבים הם חסכוניים בהרבה מאשר נתונים מסורתיים כגון סקרים או מפקדי מפקד ממשלתיים. והכי חשוב, סוג זה של נתונים נאסף מאנשים מתנדבים, ותוכנם כולל מידע עשיר הקשור לפעילות עירונית. יש לציין כי למרות שהיתרונות האמורים של נתונים ממקורות המונים נתפשו באופן נרחב על ידי חוקרים, הם עדיין רחוקים מנקודת המבט, וזונחים מערכי נתונים מסורתיים כגון מפקד אוכלוסין מסורתי ונתונים מבוססי שאלונים להבנת הפעילות העירונית. כאשר בוחנים את מספר המשתמשים והיצרנים הכולל של נתונים ממקורות המונים, הם מייצגים רק חלק קטן מהאוכלוסייה, לכן יהיה זה אפילו טעות לשקול להחליף שיטות איסוף נתונים חזקות של מפקד נתונים עם פתרון לקבוצת נתונים כפתרון לכל בעיות הנתונים.

למרות שהיתרונות של נתוני מקורות המונים הוכרו באופן נרחב ויישמו באופן נרחב, עדיין ניכרת הבנה שיטתית של האופן שבו נתוני מימון המונים תורמים לניתוח פעילות עירונית. מחקרים קודמים בחנו נתונים של מקורות קהל בהקשר כללי או התמקדו ביישום ספציפי של נתונים ממקורות רבים במחקרים עירוניים. עדיין קשה לחוקרים במחקרים עירוניים לקבל הבנה כוללת של נתונים ממקורות המונים במונחים של סוגי נתונים, מדדים ומתודולוגיות, וכן ליישם את הנתונים במחקריהם (Shelton et al. 2015 Chen et al. 2017 Xu et al. 2017). במיוחד בהקשר הנוכחי של ביג דאטה, כיצד להשתמש בטכניקות רבות עוצמה ממדעי המחשב במונחים של כריית נתונים מהווה גם מכשול עבור רוב החוקרים בדינמיקה עירונית (French et al. 2017). לכן, מאמר זה נועד לחקור כיצד כריית נתונים בהרבה אנשים עוזרת להבין את הפעילות העירונית ולהבין כיצד התפיסה המבוססת על נתונים ממקורות המונים תחליף סוגים אחרים של איסוף נתונים. על מנת להשיג מטרות אלה, מאמר זה מתמקד לא רק בסוגים ומאפיינים של נתונים ממקורות קהל, אלא גם מציג באופן ביקורתי כיצד השיטות מיושמות על עיבוד הנתונים. לכן, צפוי כי מאמר זה יציע לחוקרים עירוניים את ההזדמנות לפתח יישומים חזקים יותר תוך ניתוח פעילות עירונית.מחקר זה סוקר את הספרות של יישומי נתונים בהרבה אנשים בתחום הפעילות העירונית מאז 2013. הוא מציג לראשונה שיטות סקירה, במיוחד עבור הכללת ספרות וניתוח ביבליומטרי. בהתבסס על ניתוח הקירציות של מאמרים כלולים, לאחר מכן הוא מזהה את התחומים הבסיסיים, חוקרים מרכזיים ומאמרים בנושא נתונים ממקורות המונים. לאחר מכן סקירה איכותית של סינתזה של מקורות נתונים, יישומים ושיטות העוסקות בניתוח מרחבי ובניתוח סוציו -דמוגרפי ותפיסה. סקירה זו מסכמת גם את האתגרים הפוטנציאליים של כריית נתונים בהרבה אנשים.


הטוב: פוטנציאל של VGI לשיפור החוסן הקהילתי

חשיבת החוסן מכירה בכך שמספר גורמי לחץ סביבתי וחברתי משפיעים על יכולת ההסתגלות של הקהילה, וגורמים תלויי הקשר יקבעו אם קהילה מושפעת לרעה ממפגע (Murphy, 2015). מאמרים רבים שפורסמו בשנים האחרונות מתארים את היתרונות של VGI בניהול אסונות, במיוחד בתגובה למשברים, המרמזים לרוב (ולפעמים מתהדרים) בכך ש- VGI מסייע בבניית חוסן קהילתי. להלן פרק זה הוא דיון קצר כיצד VGI עשויה לתרום לשיפור כל אחד ממרכיבי חוסן האסון הקהילתי המוצג באיור 1.

תקשורת יעילה

חוסן קשור קשר הדוק לתקשורת טובה, לפיה דיאלוג דו כיווני מספק משאבים לקהילות ואינטליגנציה בנוגע לצרכי הקהילה לגורמים הרלוונטיים (Nicholls, 2012). תקשורת האסון היעילה ביותר רלוונטית מקומית, כך שאנשים בסיכון יכולים לגשת למידע ספציפי על ביתם ועל הפחתת הסיכונים ולפעול עליהם (Boon, 2014). רשתות העברת מידע ורשת ידע, פורמליות ובלתי פורמליות, הנדרשות לבניית חוסן, תלויות בתקשורת אפקטיבית. במחקר שנערך בקרב אנשי מקצוע בתחום ניהול חירום באוסטרליה, רמות תקשורת מוגברות זוהו כהזדמנות המשמעותית ביותר שהציגה VGI (Haworth, 2016). פלטפורמות המדיה החברתית, בפרט, מגבירות את מהירות וטווח התקשורת בין חברי הקהילה וארגוני חירום, כפי שהודגם במהלך אסון ההצפה של הציקלון יאסי וקווינסלנד בשנת 2011 (Taylor et al., 2012). מדיה חברתית ומנגנונים אחרים לתקשורת בזמן מסייעים בהפצת מידע חשוב, כגון אזהרות חירום (Dufty, 2012), ומהווים מרכיבים חיוניים של קהילות עמידות (Nicholls, 2012). יתר על כן, פלטפורמות VGI מקוונות יכולות לצמצם את המכשולים הפוטנציאליים לבניית חוסן, כולל אי ​​נגישות של פורומי תקשורת מסורתיים, כגון פגישות קהילתיות בשל התחייבויות אחרות.

הבנת סיכונים וחוסר וודאות נלווית

מודעות מוגברת לסיכון מקומי, למפגעים ולפגיעות המשותפת באמצעות VGI מאפשרת לאנשים לבצע הערכות מושכלות לגבי ההכנה, התכנון והסיכון של הפרט והקהילה שלהם. VGI באמצעות מיפוי משתתף היה שימושי להגברת המודעות לסיכון בקרב בני נוער בפיליפינים (Gaillard and Pangilinan, 2010). במקום פשוט לחנך סיכונים באמצעות תקשורת חד כיוונית, מיפוי משתתפים מגביר את המודעות לסיכון ואת המעורבות ב- DRR על ידי שיתוף קבוצות בשוליים, הערכת תשומותיהן ומימוש הסיכון והסיכון כמשהו רלוונטי אישית למשתתפים (Gaillard ו- Pangilinan, 2010).

פלנאגין ומצגר (2008) מדווחים על הגידול המרובה במספר מקורות המידע המסופקים באמצעות מדיה חברתית ו- VGI. מחקרים מראים כי תפיסות ופעולות הקהילה מושפעות מחשיפה למידע על סיכונים ומוכנות, עם Basolo et al. (2009) טענות לאנשים שנחשפים למספר מקורות מידע עשויים להרגיש בקיאים יותר בנוגע להיערכות לאסון. הם מצאו כי קבלת מידע מוכנות ממקורות מרובים הייתה בקורלציה עם אדם שנעשה פעולות הגנה.

ידע מקומי ושיתוף משאבים

הבנייה והעברת הידע המקומי 2 נקשרה ליכולת הסתגלות מוגברת במערכות חברתיות וחברות x2013 (Folke et al., 1998). הכללת הידע המקומי היא קריטית להגברת החוסן באסון הקהילתי (מועצת ממשלות אוסטרליה [COAG], 2011 Giordano et al., 2013), ולאסטרטגיות לבניית חוסן עם דגש על ידע מקומי יש השפעות חיוביות (Manyena, 2006). עם זאת, שילוב הידע המקומי והמדעי לתמיכה בניטור אסונות אינו פרקטיקה סטנדרטית (Giordano et al., 2013). ל- VGI יש פוטנציאל להקל על איסוף, החלפה ושימוש בידע ובמשאבים מקומיים בניהול אסונות ובניית חוסן. היכולת של VGI ללכוד תצפיות ופרשנויות מקומיות מספקת נתונים קונטקסטואליים בקני מידה רלוונטיים למרחב-זמני של רלוונטיות לקהילות שאחרת אינן זמינות בנתונים מצטברים. מיזוג הידע המקומי ומקורות מידע סמכותיים יכול להוכיח הבדלים בין דעות ונקודות מבט לגבי סיכון או פגיעות, ולספק תובנה חדשה לשיפור תכנון האסון. מיפוי משתתף יכול להקל על למידה משותפת ולעודד תקשורת בין בעלי עניין (Lynam et al., 2007). ג'ורדאנו ואח '. (2013) הדגימה מתודולוגיה משתפת לשיפור השימושיות של הידע המקומי מצד בעלי עניין שונים בניתוח השפעות הבצורת באגם טראסימנו שבאיטליה. סינתזה של ידע ממקורות שונים אפשרה לזהות את ההשפעות הרלוונטיות ביותר לקהילות המקומיות. Haworth et al. (2016) הוכיחו יתרונות ברמה האישית והקהילתית של מיפוי שיתופי מבוסס קהילה לעמידות באסון בשריפות, כאשר המשתתפים דיווחו על הרלוונטיות האישית של ידע משותף ושיפור ההבנה של סיכון רחב יותר של שריפות הקהילה וההכנה כערך הן לחברי הקהילה והן לרשויות.

קשר חברתי

מעורבות בפעילויות המעוררות תחושת קהילה (תחושת שייכות והתקשרות לאנשים ולמקומות), יעילות ופתרון בעיות, מחזקות אנשים וחוסן עמידות באסון (Paton and Johnston, 2001). תחושת הקהילה מטפחת מעורבות בתגובה לאסון קהילתי ומגדילה את הגישה לרשתות חברתיות (Paton and Johnston, 2001). קהילות המחוברות היטב מסוגלות להיעזר במשאבים פנימיים ומיומנויות שיאפשרו להן להתמודד עם אתגרי הסיכונים העתידיים (Frandsen, 2012) ותפקידה של VGI בטיפוח הקשר החברתי מתועד היטב (למשל, Taylor et al., 2012 ). ההיבט החברתי של VGI, עם אנשים שמשתפים ביחד מידע גיאוגרפי, הוכח כבעל ערך רב יותר עבור DRR קהילתי ובניית חוסן מאשר ידע מקומי (Haworth et al., 2016). הסרת מגבלות הזמן או הגיאוגרפיה, המדיה החברתית הפכה את התקשורת הפשוטה יותר עם חברי הקהילה (Dufty, 2012). ניתוח מגמות השימוש במהלך תגובה לציקלונים ולשיטפונות מצא כי המדיה החברתית תרמה ישירות להגברת החוסן באסון באמצעות קידום הקשר, כאשר אנשים מרגישים נתמכים ומעודדים על ידי אחרים, וזוהה כמקור לעזרה ראשונה פסיכולוגית לאנשים שנפגעו במישרין ובעקיפין על ידי אסון (Taylor et al., 2012). מדיה חברתית יכולה להגדיל ולשפר את הרשתות החברתיות, מערכות מנהיגות ותמיכה, ולספק תמיכה לאנשים במהלך אסון ואחריו (Dufty, 2012). הון חברתי בצורה של אמון ורשתות חברתיות הוא מקור מוכר לחוסן, המאפשר יכולת חברתית של המערכת האקולוגית להסתגל ולעצב את השינוי (Folke, 2006). מדיה חברתית יכולה לשמר ולחזק קשרים קיימים וגם להקל על יצירת קשרים חברתיים חדשים (Dufty, 2012).

העצמה

מידע גיאוגרפי בהתנדבות מקדם ביזור הכוח מלמעלה המוחזק בידי רשויות האסון ומשבש את השליטה בייצור, טיפול והפצת מידע (Haworth, 2016). McLennan and Handmer (2013) טוענים כי כדי שאחריות משותפת תהיה יעילה בפיתוח עמידות לאסון בקהילה, יש לשתף גם את השליטה על ההחלטות. באמצעות שינויים אלה בשליטה ובכוח, האזרחים עשויים לקבל סמכות רבה יותר בקבלת החלטות, בחירות וביכולות שלהם בניהול אסונות.

מסגרת Elwood (2002) להערכת שלוש צורות העצמה הקשורות למערכות מידע גיאוגרפיות משתתפות מבוססות קהילה (GIS) יכולות לעזור להבין כיצד VGI ומדיה חברתית יכולים לתרום להעצמה. האלמנט הראשון, העצמה חלוקתית, מתייחס לשינויים ותוצאות מהותיים המשותפים לגישה טובה יותר לסחורות ולשירותים והגדלת הזדמנויות השתתפות (Elwood, 2002). הוכח כי VGI מגדילה את ההזדמנויות למעורבות ציבורית בניהול אסונות באמצעות משימות כגון מיפוי מתנדבים לסיוע במאמצי סיוע הומניטרי, כולל לאנשים הנמצאים מחוץ למקום האסון (למשל, מאייר, 2012). משאבי מדיה חברתית כמו טוויטר העניקו גם לאנשים רצון לעזור בתגובה לאירועי משבר על ידי מתן אפשרות לסיוע מרחוק (Starbird and Palen, 2011).

שינוי פרוצדוראלי כרוך בשינויים בתהליכים המביאים לכך שתרומות של קהילות ו x2019 וידע יקבלו לגיטימציה רבה יותר בקבלת החלטות (Elwood, 2002). בתגובה למשבר רעידת האדמה בהאיטי ב -2010, VGI והמאמץ העולמי של מימון המתנדבים שרתמו את OSM, פלטפורמת מפת ההמונים של אושהידי, נתוני מדיה חברתית ומידע שנאסף באמצעות SMS מאנשים מושפעים (ראו מאייר, 2012 קרופורד ופין, 2015) השפיעו על ההחלטה -ייצור בצורה חסרת תקדים. באירוע זה ובמקרים בהשראה מאז, הטכנולוגיות והשיטות של VGI הקלו על איסוף, שימוש ולגיטימציה של תרומות אזרחים בדרכים שלא נראו בעבר, והדגימו את היכולת של VGI לתמוך במימדים פרוצדורליים של העצמה.

ולבסוף, קיבולת בנייה משפר את היכולת של הקהילות לפעול בשם עצמן באמצעות רכישת מיומנויות, ייצור ידע מבוסס קהילה או הבנות חדשות של תנאי הקהילה (Elwood, 2002). VGI מאפשרת לאזרחים להירשם לגיאוגרפים ולשדר תצפיות משלהם באמצעות האינטרנט (גודטשילד וגלנון, 2010) ומספקת מנגנונים להעצמת אנשים לעזור לעצמם זה לזה, ובכך לשפר את האוטונומיה הקהילתית ואת יכולת העצמאות מרשויות חירום למשימות שונות (למשל, פאטון ומגהצים, 2016). ייצור ידע מבוסס קהילה והבנות חדשות של תנאי הקהילה נקשרו ל- VGI באמצעות מיפוי משתתף בהכנת שריפות הקהילה (Haworth et al., 2016). באופן דומה, טיילור ואח '. (2012) תיאר את העצמתם של אנשים וקהילות לעזור לעצמם במהלך ציקונים ושיטפונות שבהם הרשתות החברתיות העניקו מנגנון חדש לחיבור עם אחרים, אשר עבור רבים היוו רכישת מיומנות.

מעורבות הכנה

הכנה לאסון פרטני וקהילתי על מנת לאפשר מענה חירום יעיל כוללת באופן כללי הן פעילויות מוכנות גופנית (למשל, ביצוע שינויים בבית, אחסון ציוד חירום, זיהוי אזורים בטוחים) ותהליכים פסיכולוגיים (למשל, גיבוש תוכניות משק הבית, התקשרות עם שכנים, בהתחשב כיצד עלול להרגיש או להיות מושפע רגשית במהלך ואחרי משבר) (Frandsen, 2012). Frandsen (2012) הוכיח כי מעורבות קהילתית היא גישה יעילה, בת קיימא וחסכונית להגברת ההיערכות לשריפות הסיר וחוסן האסון. עם זאת, רק מתן מידע רלוונטי וחינוך קהילתי אינו מתורגם לעיסוק משמעותי בהכנת אסון (לינדל ופרי, 2000 מקגי, 2005 פרנדזן ואח ', 2011 מקפרלן ואח', 2011). הכנה מעורבת תלויה בגישות כוללניות ומשתתפות ל- DRR (Frandsen et al., 2011).

מידע גיאוגרפי בהתנדבות מספק מנגנונים מגוונים לאנשים לעסוק ב- DRR בהיקפים מרחביים מרובים. לדוגמה, מאמצי מיפוי עולמיים כמו צוות OpenStreetMap הומניטרי (HOT) מנצלים מתנדבים ליצירת שיתוף פעולה, אוצירתו והפצתם של מידע מרחבי בחינם ועדכני לניהול אסונות 3. פרויקטים אלה הנוגעים ליצירת מפות להיערכות לאסון (למשל, מוכנות למבול במלאווי) רותמים את הפוטנציאל של ההמון, ומאפשרים למספר רב של אנשים לעסוק, לשפר את המודעות הרחבה יותר לאסון ולהגביר תחושות של ערך עצמי לתורמים. הפעילויות מספקות גם מוצרים גיאו -מרחביים שיסייעו לאנשים ולרשויות המקומיות לעסוק ביעילות ב- DRR. למרות שמיפוי מקוון שיתופי מספק גמישות רבה יותר למעורבות הפרט על ידי הסרת אילוצים גיאוגרפיים וזמניים (Haworth et al., 2016), הוכח גם מיפוי השתתפות באמצעות פלטפורמות פחות מתוחכמות טכנולוגית, כגון מפות סקיצות נייר ומפות תלת ממדיות באמצעות פינים. לתרום למעורבות ב- DRR (Gaillard and Pangilinan, 2010).

שיתוף פעולה בין בעלי עניין

ניהול אסונות בשיתוף פעולה מוכר כתורם חשוב לחוסן אך דורש תיאום ואמון קיים בין סוכנויות ממשלתיות רבות, ארגונים לא ממשלתיים, המגזר הפרטי והקהילה (Kapucu, 2008). באמצעות טכנולוגיות ושיטות VGI, נוצרות הזדמנויות לניהול אסונות שיתופי בין אנשים, קהילות ורשויות, כאשר ערך מוגבר למידע על אזרחים ופעילויות מלמטה למעלה יכול להוביל לשיתוף פעולה.

אסון רעידת האדמה בהאיטי ב -2010, שהתרחש עם מחסור במידע מרחבי רשמי באיכות גבוהה, ראה הופעה של מיפוי בהמון אנשים ומתנדבים כדי לענות על צרכי התגובה ההומניטרית (ראו מאייר, 2012). מתנדבים השתמשו ב- OSM ובפלטפורמה של אושהידי, מפת קהל, כדי להתחקות אחר תמונות לוויין, לאסוף מידע ממקורות מקוונים אחרים וללכוד דיווחים מאנשים ישירות באזור האסון באמצעות SMS מטלפונים ניידים (Meier, 2012). כאן, VGI יצרה פרדיגמת תגובה חדשה לאסון בה האזרחים (במקרה זה בעיקר אזרחים ממדינות אחרות) מובילים (לבנטל, 2012), או לפחות משלימים את פעילות הרשויות (היינזלמן ווטרס, 2010), בפעולות חירום. עם השלכות על ניהול אסונות ברחבי העולם.

פיתוח גמישות

מערכת גמישה חייבת להיות גמישה כדי למנוע טרנספורמציה לא רצויה (אליסון והובס, 2004), עם חוסר גמישות השוחקת את כושר ההסתגלות ומובילה למה שכונה ȁ מלכודות קריגטיות ” (נגר וברוק, 2008). במלכודת קריטיות, פקדים חזקים לחיזוק עצמי מונעים את הגמישות הנדרשת למערכות להסתגל לשינויים, ובכך מגדילים את הסיכון להתמוטטות המערכת (נגר וברוק, 2008) ומונעים מעבר למשטר רצוי יותר אם המצב הנוכחי הופך להיות בלתי נסבל. מלכודת קשיחות פוטנציאלית טמונה בסגנון של פיקוד ושליטה מלמעלה למטה ולמטה וניהול חירום#x201D. הגישה ההיררכית, הבירוקרטית של ניהול חירום, שבמרכזה שליטה סוכנויות במידע, מסכנת את הגבלת החוסן באמצעות חוסר גמישות וחוסר יכולת להסתגל לשינויים. Web 2.0 ו- VGI מסייעים בפירוק מערכת נוקשה זו על ידי הפצת כוח מחדש על יצירת מידע ושיתוף בין בעלי עניין אחרים, כולל אנשים פרטיים (Haworth, 2016). באמצעות VGI אנשים יכולים לתרום ייצוגים חלופיים ותגובות לסיכונים, ולהגדיל את הגמישות במערכת עם מגוון מידע.

לדוגמה, המדיה החברתית סיפקה גמישות בתקשורת משבר לרעידות אדמה ביפן והאיטי, הפצצות בהודו וסערות קשות בצפון אמריקה ובאוסטרליה, במיוחד כאשר החשמל והתקשורת הופרעו. אתרים כמו פייסבוק וטוויטר הפכו לאמינים יותר עם יכולת חזקה להתמודד עם נפחי פעילות גדולים בהרבה משירותים אחרים (Yates and Paquette, 2011 Bird et al., 2012). באמצעות חשיפת אנשים לדרכי פעולה חדשות, VGI ורשתות חברתיות יכולות להוסיף גמישות וחוסן עתידי על ידי שיפור האזרחים והזדמנות להיות זריזים בהקשרים אחרים.

הכללת נקודות מבט חלופיות שמאפשרת VGI באמצעות מיפוי משתתף יכולה להוביל לגמישות רבה יותר המשולבת בקבלת ההחלטות על תכנון אסטרטגיות ותגובות. לדוגמה, ידע מקומי המשותף על מפת הכנה לקהילה המציג אתרי פינוי פוטנציאליים עשוי לחשוף אפשרויות אתר חלופיות ומשופרות לאלה המיועדים על ידי הרשויות. מיפוי משתתף מספק סביבה מאפשרת להערכת סיכונים, זיהוי פתרונות ושילוב של אפשרויות אסטרטגיה שונות בתוכניות פעולה (Cadag and Gaillard, 2012), ובכך מסייעת בבניית גמישות לניהול אסונות קהילתי וסמכותי.

יכולת ארגון עצמי

האינטרנט והמכשירים הניידים מאפשרים לאנשים להתארגן בדרכים שלא ניתן היה להעלות על הדעת, כפי שמעידים פעילויות כגון ויקיליקס, טוויטר ועיתונאות אזרחית, או הקמת קבוצות התנדבות ספונטניות כמו צבא המתנדבים בתגובה לרעידת האדמה בכרייסטצ'רץ 'בשנת 2011 ( נילי, 2014). פלטפורמות המדיה החברתית סיפקו מקום למתנדבים להתארגן באופן הדדי עם אחרים בשיתוף מידע ומשאבים בתגובה לרעידת האדמה בהאיטי בשנת 2010 (Starbird and Palen, 2011) ושריפות שיחים באוסטרליה בשנת 2013 (Irons et al., 2015), שם VGI אפשרה סוג של הסתפקות ואחריות עצמית בשיתוף ותיאום אנשים ומשאבים שבעבר לא היו אפשריים באמצעות גישות מסורתיות יותר לתגובת אסון או תקשורת תקשורת. יכולת ארגון עצמי חשובה במיוחד בניהול אסונות, כאשר יוזמות בהנהגת אזרחים הן לעיתים קרובות יותר בזמן, מגיבות לצרכים המקומיים ויעילות לטווח הארוך יותר מאשר תגובות חיצוניות (Scanlon et al., 2014 Whittaker et al., 2015 ).


הפקת מידע גיאוגרפי בהתנדבות כתהליך מרחבי

ויקיפדיה היא אנציקלופדיה חופשית שכל אחד יכול לערוך ודוגמה פופולרית לתוכן שנוצר על ידי משתמשים הכולל מידע גיאוגרפי בהתנדבות (VGI). במאמר זה אנו מציגים שלוש תרומות עיקריות: (1) מודל נתונים מרחבי ושיטות איסוף לחקר VGI במערכות שאינן תומכות במפורש בנתונים גיאוגרפיים (2) שיטות כמותיות למדידת מרחק בין מחברים למאמרים ו (3) מבחינה אמפירית. תוצאות מכוילות ממודל כבידה של תפקיד המרחק בייצור VGI. כדי לדגמן תהליכים מרחביים של תורמי VGI, אנו משתמשים במודל כבידה מעריכי בלתי משתנה המבוסס על קרבת המאמר והמחבר. אנו מגדירים מדד קרבה הנקרא 'מרחק חתימה' כמרחק ממוצע משוקלל בין מאמר לכל אחד ממחבריו, ואנו מעריכים את מיקומם של 2.8 מיליון מחברים אנונימיים באמצעות מיקום גיאוגרפי של IP.המחקר שלנו אוסף נתונים אמפיריים ישירות מ -21 מאגרי ויקיפדיה ספציפיים לשפות, המשתרעים על 7 שנים של תרומות (2001–2008) לכמעט מיליון מאמרים מתויגים גיאוגרפיים. אנו מוצאים עדויות אמפיריות לכך שהתהליכים המרחבים של תורמים אנונימיים מתאימים למודל של ריקבון מרחק מעריכי. התוצאות שלנו תואמות את התוצאות הקודמות בנושא הפצת מידע כתהליך מרחבי, אך מנוגדות לתיאוריות לפיהן אינטרנט גלובלי מנטרל את המרחק כגורם התנהגות חברתי.

הכרות

מחקר זה נתמך בחלקו על ידי הקרן הלאומית למדע (פרסים #BCS-0849625 'מחקר שיתופי: גישת GIScience להערכת האיכות, היישומים הפוטנציאליים וההשפעה של מידע גיאוגרפי בהתנדבות' ו- #IIS-0431166 'מחקר שיתופי: שילוב דיגיטלי ספריות ומערכות נתונים למדעי כדור הארץ ') ומשרד המחקר של הצבא האמריקאי (פרס #W911NF0910302). אנו מודים ל- Wikimedia Deutschland, e.V. בברלין, גרמניה, על הענקת התועלת שרת כלים שירות (http://toolserver.org). הם סיפקו גישה למאגר מידע, אירוח אתרים ומשאבים חישוביים למחקר שלנו. תודה ל טים אלדר וסטפן קון על ההערות על שיטות תיוג גיאוגרפי בויקיפדיה ועל שיתוף תוכנת כריית הנתונים והתוצאות שלהם. לבסוף, אנו מודים גם לשרה אלווד, לדניקה שפר-סמית ', לדניאל סוי, ובעיקר למבקרים האנונימיים על הערותיהם.

Flickr, Google Earth, מפות Google ו- YouTube הם סימנים מסחריים ™ ו- GeoIP, GeoLite, MaxMind וויקיפדיה הם סימנים מסחריים רשומים ®.

הערות

1. פרידהורסקי ואח '. ) עבודות התנדבות גיאוגרפיות במקום VGI 'להדגיש את התפקיד הפעיל של משתמשי הקצה'.

2. אוריילי (2005 אוריילי, ט., 2005. מהו Web 2.0: עיצוב דפוסים ומודלים עסקיים לדור התוכנות הבא [באינטרנט]. http://oreilly.com/lpt/a/6228 (http://oreilly.com/lpt/a/6228) (גישה: 23 בפברואר 2010). [Google Scholar]) ייחס את המונח 'זנב ארוך' לכריס אנדרסון שתיאר את 'הכוח הקולקטיבי של האתרים הקטנים המרכיבים את עיקר תוכן האינטרנט.' Barabási and Albert (1999 Barabási, AL ו- Albert, R. 1999. הופעת קנה מידה ברשתות אקראיות. מַדָע, 286 (5439): 509 - 511. [Crossref], [PubMed], [Web of Science ®], [Google Scholar]) תיאר את התופעות הבסיסיות מאחורי טופולוגיה אינטרנטית זו.

4. זרימת עבודה של תהליכי כריית הנתונים שלהם זמינה בגרמנית (מקור: http://de.wikipedia.org/wiki/Datei:Wikipedia_Geodata_Workflow.svg [גישה ל -25 בפברואר 2010]) השתמשנו בנתוני התוצאות שלהם ב -22 ביוני 2008, אשר זמינים מכל חשבון שרת כלים ב- u_kolossos_geo_p מאגר מידע.

5. אלה הם כדלקמן (עם קודים ISO 639-1 שלהם בשימוש בויקיפדיה): קטלאנית (ca), סינית (zh), צ'כית (cs), דנית (da), הולנדית (nl), אנגלית (en), אספרנטו (eo), פינית (fi), צרפתית (fr), גרמנית (de), איסלנדית (is), איטלקית (it), יפנית (ja), נורווגית (לא), פולנית (pl), פורטוגזית (pt), רוסית (ru), סלובקית (sk), ספרדית (ים), שוודית (sv) וטורקית (tr).

6. על פי הדיווחים, ויקיפדיה רושמת כתובות IP לכל התרומות - מתורמים אנונימיים ורשומים כאחד - אך הן מגבילות את הגישה לנתונים אלה למנהלים מורשים.

7. מאגר הנתונים של GeoLite City הוא גרסה זמינה באופן חופשי של מסד הנתונים של המוצר המסחרי GeoIP City. MaxMind תיאר את שיטותיהם כך: 'אנו מעסיקים נתוני מיקום שהוזנו על ידי משתמשים מאתרים המבקשים ממבקרי האינטרנט לספק את מיקומם הגיאוגרפי. לאחר מכן אנו מריצים מיליוני מערכי נתונים אלה באמצעות סדרת אלגוריתמים המזהים, מחלצים ומחליבים נקודות מיקום עבור כתובות IP "(http://www.maxmind.com/app/ip-locate [גישה 17 בפברואר 2010]). "GeoIP ו- GeoLite שואבים ממקורות נתוני זרעים שונים ליצירת נתוני מיקום ה- IP. GeoLite שואבת בעיקר מנתונים זמינים לציבור והיא פחות מדויקת, במיוחד ברמה העירונית. GeoIP שואב בעיקר ממקורות שנאספו פנימית והוא מדויק יותר "(מקור: http://forum.maxmind.com [גישה 21 בנובמבר 2007]).

8. MaxMind מספק 'מסד נתונים של רדיוס דיוק' הכולל שגיאה ממוצעת משוערת - אותה הם מגדירים כ'מרחק הממוצע בין המיקום בפועל של משתמש הקצה באמצעות כתובת ה- IP לבין המיקום שהוחזר על ידי מסד הנתונים של GeoLite City ' - נתון נתון חסימות כתובות IP (מקור: http://www.maxmind.com/app/geolite_city_accuracy [גישה 17 בפברואר 2010]). אנו חושדים כי שיטות ההערכה שלהן הן לא מדעיות והן מוגבלות בהיקפן. לדוגמה, איננו יכולים להסביר הבדלים גדולים בין מדינות מתועשות עם פריסות אינטרנט משמעותיות.

9. אנו מגדירים עבודה במונחים פשוטים כספירת עריכה למחקר שלנו, אך אנו מכירים בכך שלספרות יש הגדרות רבות ושונות לעבודה, כולל ספירות עריכה (קיטור ואח '. 2007 כיטור, א. הוא אומר, היא אומרת: קונפליקט ותיאום בויקיפדיה. ACM CHI’07. סן חוזה, קליפורניה. 28 באפריל –3 במאי. [Google Scholar]), ערוך דלתות (Zeng ואח '. 2006 זנג, H. מחשוב אמון מהיסטוריית הגרסאות. כנס בינלאומי בנושא פרטיות, אבטחה ואמון. מרקהאם, אונטריו, קנדה. 30 באוקטובר. ] , ערוך אריכות ימים (כלומר, גיל או הישרדות או התמדה) (Adler and de Alfaro 2007 Adler, BT and de Alfaro, L. מערכת מוניטין מבוססת תוכן של ויקיפדיה. ועידה בינלאומית 16 באינטרנט 8–12 במאי, באנף. , AB. [Google Scholar], Wöhner and Peters 2009 Wöhner, T. and Peters, R. הערכת איכות המאמרים בויקיפדיה בעזרת מדדים מבוססי מחזור חיים. הסימפוזיון הבינלאומי החמישי בוויקי ושיתוף פעולה פתוח. אורלנדו, פלורידה, 25–27 באוקטובר. [Google Scholar]), ונראות עריכה (Priedhorsky ואח '. 2007 פרידהורסקי, ר. יוצר, הורס ומחזיר ערך בויקיפדיה. GROUP’07. האי סניבל, פלורידה. 4–7 בנובמבר. [Google Scholar]).

10. וילסון (2010 וילסון, א.ג. 2010. אנטרופיה בדוגמנות עירוניות ואזוריות: רטרוספקטיבה ופרוספקט. ניתוח גיאוגרפי, 42 (4): 364 - 394. [Crossref], [Web of Science ®], [Google Scholar], עמ '. 367) ציינו ברצינות כי אופי מעריכי זה "מופיע גם כעת [כמאמר] בויקיפדיה".

11. שירותים אלה כוללים שרת שמות GEOnet (GNS) ו- מערכת מידע על שמות גיאוגרפיים (GNIS) (מקור: http://en.wikipedia.org/wiki/User:The_Anomebot2 [גישה ל- 24 בפברואר 2010]) שימוש במגזינים כמקורות נתונים נפוץ לתהליכים אוטומטיים אלה, אך ישנם מקורות נתונים אחרים בשימוש. ויקיבוט נוסף (רמבוט), למשל, השתמש במאגר מידע משלו של 3,141 מדינות ו -33,832 ערים ליצירת מאמרים גיאוגרפיים (מקור: http://en.wikipedia.org/wiki/User_talk:Rambot [גישה ל- 24 בפברואר 2010]).

12. תחביר הסימון הגיאוגרפי מגוון, המתפרש על סימון עשיר עם שפת הסימון הגאוגרפית (GML) ועד סימון פשוט מבוסס HTML עם מטא נתונים של Core Dublin (Kunze 1999 Kunze, J. 1999. קידוד מטא נתונים של Dublin Core ב- HTML, רסטון, וירג'יניה: חברת האינטרנט. RFC 2731 [Google Scholar]), מטא נתונים של GEO (Daviel and Kaegi 2007 Daviel, A. ו- Kaegi, F., 2007. רישום גיאוגרפי של מסמכי HTML [באינטרנט]. tools.ietf.org/html/draft-daviel-html-geo-tag-08.txt (http://tools.ietf.org/html/draft-daviel-html-geo-tag-08.txt) (גישה : 22 באפריל 2010). [Google Scholar]), ומיקרו פורמט גיאו (Çelik 2005 Çelik, T., 2005. מיקרו פורמט גיאוגרפי [מקוון]. Microformats.org/wiki/geo (http://microformats.org/wiki/geo) (גישה: 22 באפריל 2010). [Google Scholar]).

13. פרדוקס זה, בשילוב עם פרטיות וחששות אחרים, הוביל למה שמכונה 'בובת גרביים', שבו כותב יחיד ישתמש במספר חשבונות כדי להגן על פרטיותו או להעלים את פעולותיו באופן אחר.

14. המאמר שאליו הם מתייחסים נמחק ב -8 בינואר 2008, אך המאמר 'ויקיפדים עם מאמרים' מפרט אמנם שמות מלאים (מקור: http://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Wikipedians_with_articles [גישה ל- 23 בספטמבר 2010]) .

15. קיסילביץ ' ואח '. (2010 Kisilevich, S. 2010. "אשכולות מרחב-זמניים". ב מדריך כריית נתונים וגילוי ידע, 2nd, נערך על ידי: Maimon, O. ו Rokach, L. 855 - 874. ניו יורק: ספרינגר. [Google Scholar]) סקר את שיטות כריית הנתונים המרחביות למעקב אחר מסלולים של אנשים או קבוצות עם נתוני עקבות כאלה.

17. מתוך מאמרים אלה, הם יוצרים מיכל גיאוגרפי לאזור הכבול מאמרים אלה. הם מעריכים את מיקומי המחברים על ידי קיבוץ היסטוריות תרומות המבוססות על גוף קמור של מיקומי המאמרים.


אינטרנט הדברים: הכל קשור לנתונים

אין ספק, האינטרנט של הדברים (IoT) הוא הדבר הגדול הבא. גרטנר מעריך כי יהיו 26 מיליארד מכשירים המחוברים ל- IoT עד 2020, ויפיקו כמויות מדהימות של נתונים על בסיס שני-שני. זה יגמד את 7.3 מיליארד מכשירי המחשוב המסורתיים והמספר המחשב, טאבלטים, סמארטפונים ו#8211 שצפויים להיות מקוונים עד 2020.

מכלול הנתונים הזה מציג הזדמנויות אדירות למי שמוכן להשתמש בו. השאלה היא כיצד ממשלות יכולות לבצע ניתוח משמעותי ולייצר מידע מעשי מנתונים אלה באופן שיועיל לאזרחים? חלק ניכר מהמאמץ ב- IoT כיום התמקד בניהול מכשירי הקצה המייצרים נתונים. אבל האינטרנט של הדברים אינו עוסק בחיישנים, אלא בנתונים שהחיישנים מייצרים.

ניתוח קישורים כבר עוזר לנו להבין את היחסים בין אדם מעניין לאנשים, מקומות ודברים אחרים. מחלקות המשטרה כבר משתמשות במערכות מידע גיאוגרפיות כדי לזהות אזורים בעלי פשיעה גבוהה ולשים "שוטרים על הנקודות". אך מה אם נוכל לתאם נתוני מזג אוויר היסטוריים עם נתונים סטטיסטיים על פשיעה וניתוח סנטימנטים כדי לחזות מתי והיכן ניתן לצפות לסוגים מסוימים של פעילות? מונים חכמים יכולים לעקוב אחר צריכת האנרגיה הביתית מה אם הנתונים האלה יכולים לשמש לזיהוי בתים ריקים הנמצאים בסיכון להוונדליזם והצתה? נתוני רמזורים כבר משמשים להבנת דפוסי תנועה, מה אם ניתן לשלב נתונים אלה עם לוחות שנה לאירועים ציבוריים ומדיה חברתית כדי לצפות לבעיות תנועה ביום, בזמן ובמיקום נתון?

האתגרים הגדולים של שימוש ביג דאטה ביעילות הם נראות וקנה מידה. ראשית, הצגת הנתונים כך שניתן יהיה להשתמש בהם מחייבת לדעת אילו נתונים נוצרים, מי הבעלים של אותם ואיפה הם נמצאים, ובאיזה פורמט הם נמצאים. עם זאת, מדעני נתונים יכולים לנרמל נתונים ולבצע את המתאם והניתוח. לספק מערכות יחסים למשתמשים. אבל השגת נראות אינה בהכרח משימה פשוטה ונתוני#8211 שוכנים לא רק במערכות וממגורות נפרדות, אלא נשלטות על ידי גורמים פוליטיים ומנהליים שונים. הנתונים על צריכת האנרגיה שייכים לשירותים, שיכולים להיות ציבוריים או פרטיים, ומידע על התנועה שייך למחלקת התנועה. שני אלה יכולים להועיל למשטרה, אך מחלקות המשטרה יצטרכו לחצות גבולות מנהליים כדי לגשת אליה.

שנית, קנה המידה העצום של הנתונים המעורבים יכול להיות מרתיע. חיישנים יכולים לייצר מיליוני דגימות בשנייה, ולדרוש כושר אחסון עצום. דרישות האחסון יכולות להיות מורכבות מהצורך לשמור על נתונים היסטוריים. ניתוח בזמן אמת או כמעט בזמן אמת יכול להיות בעל ערך, אך הערך גדל ככל שמשתמשים בנתונים היסטוריים לזיהוי ופרויקטים של מגמות.

כדי לנצל את ההזדמנויות שמציע ה- IoT לשפר את שירותי האזרחים, סוכנויות יצטרכו להיות בעלות אחסון ומחשוב כדי לנהל Big Data ממקורות רבים ולייצר ניתוחים הניתנים לפעולה. ישנם שלושה שלבים חשובים לאפשר לעיר, למחלקה או לסוכנות שלך לעשות זאת:

  • להבין אילו נתונים זמינים ומה אתה רוצה לעשות איתם. זה יכלול נתונים מחיישנים ומערכות משלך, אך יכול לכלול גם נתונים ממחלקות וארגונים אחרים. הוא יכול גם לכלול נתוני קוד פתוח שניתן לגרשם מרשתות חברתיות שיכולות לספק מידע על רגשות ציבוריים ופעילויות.
  • פיתוח פלטפורמה ניתנת להרחבה לאחסון וניתוח. לא כל הנתונים שבהם אתה משתמש יהיו תחת פיקוחך, ולא סביר שיהיו במקום אחד. זה דורש לא רק קיבולת אחסון, אלא גם מערכת לגישה ולתאם נתונים ממקורות שונים ובפורמטים שונים. שירותי ענן יכולים להיות בחירה טובה להקמת פלטפורמה זו, ומספקים את המדרגיות, הגמישות והכלכלה לנצל את הנתונים בדרכים חדשניות.
  • קבע מה אתה מספק לאזרחים תמורת גישה לנתונים. המטרה הסופית צריכה להיות מתן ערך לאזרחים, והדבר חשוב עוד יותר כאשר אתה משתמש בנתונים המנוהלים על ידי אזרחים, כמו למשל מדידה חכמה ומדיה חברתית. חל שינוי תרבותי ודורי שבו "ילידים דיגיטליים" יותר ויותר נוחים עם שיתוף מידע, אך הנכונות לשתף בסופו של דבר תהיה תלויה בהצעת הערך המוצעת.

כשהכל מחובר, המשמעות היא שהכל-לא משנה עד כמה שהוא לא משמעותי-יהפוך למקור נתונים. מידע לכאורה שאינו קשור, החל מטמפרטורות ורמזורים וכלה בצריכת אנרגיה וייצור אשפה עשוי לחשוף מערכות יחסים שלא נראו בעבר, שיכולות להניע את שירותי האזרחים המשופרים ולבטיחות הציבור. ככל שממשלות פועלות למען הבנה טובה יותר, ניצול וחקר משאבי הנתונים הללו, הן מתקדמות לעבר חברה מחוברת ומוגנת יותר.


שיטות

כאן אנו מבצעים סדרה של ניסויים להמחשת שילוב VGI במודל אנליטי מסורתי. ראשית, אנו בוחנים את המאפיינים של VGI והשפעתו על תוצאות המודל. שנית, אנו מעריכים את רגישות המודל לשלושה סוגי שגיאות הנפוצים לנתונים ממקורות המונים. לבסוף, אנו בוחנים את חשיבות האמינות, כפי שהיא נמדדת בציון המוניטין [26, 27, 34] בקביעת סף קבלת הנתונים להכללה במודל, הן סטטית (ציון מוגדר מראש) והן דינמי ( תנאים משתנים).

כדי לדמות את הדור של VGI, אנו בוחנים תחילה את סוגי העיתונאים השונים ואת מאפייני הנתונים שהם עשויים לתרום (טבלה 1). אנו מזהים ארבעה סוגים בסיסיים של כתבים: (1) "תמיד צודק", (2) "תמיד, בכוונה טועה", (3) "אקראי" ו (4) "רגיל". הכתב "תמיד צודק" מייצג אנשים שנשפטים, פוסט הוק, לאמינים ביותר והנתונים שהם תורמים הם באיכות גבוהה, המקודמים לעתים קרובות לתפקיד המנחה בפורומים מקוונים [27] אין (או מינימלי) מרחבי או רכיב שגיאה זמנית לנתונים שהם תורמים. כתב "תמיד, בכוונה מכוונת" מייצג אנשים המספקים באופן עקבי ו/או בכוונה נתונים שגויים [35, 36] כתבים אלה אינם מהימנים ויש לדחות את הנתונים שהם תורמים תמיד. הכתב "האקראי" מייצג אנשים המייצרים נתונים, נופלים על התפלגות אקראית, מדווחים על נוכחות זבובים, למשל, במקומות לכאורה אקראיים ברחבי הנוף (בין אם הם קיימים ובין אם לאו), אינם מודעים לתנאי בית הגידול הבסיסיים [37, 38 ] בשל אופים האקראי של הדוחות, הנתונים אינם אמינים. לבסוף, הכתב "הרגיל" מייצג את האדם הטיפוסי המתנדב להודיע ​​לאנשים שיש רמה גבוהה של אמינות והנתונים בדרך כלל איכותיים [23], אך יש רכיב של טעויות מרחביות וזמניות לנתונים שהם תורמים. כתבים מסוג זה אנו מעוניינים ביותר להעריך אמינות.

בהקשר של מקרה המקרה שלנו, הנתונים המדומים עבור כל כתב מבוססים על קריטריונים להתאמת בית גידול. בתרחיש אמיתי, לא ניתן להעריך את דיוקו של כל דו"ח בפני עצמו, אלא אנו יכולים להעריך רק את כושר השימוש בנתונים על ידי הצבתם בהקשר של היישום ושאלה האם הוא סביר [39, 40]. אנו מדמים זאת על ידי הערכת הנתונים בהתבסס על הסבירות שהנתונים יהיו נכונים בהתחשב בתנאי בית הגידול הבסיסיים. כדי לדמות את הנתונים, אנו מזהים קבוצה של תנאים שיתאימו לדוחות שנעשו עבור כל סוג כתב, ומשתמשים בתנאים אלה כדי לזהות נקודות שניתן להשתמש בהן במערך הנתונים לדוגמה שלנו. טבלה 1 מתארת ​​באופן מלא את סוגי העיתונאים ואת מכלול התנאים המשמשים לדמות נתונים. למען השלמות, אנו בוחנים את ההשפעה על ההתרחשות הצפויה של tsetse על ידי הדמיה של נתונים, לא רק מארבעת סוגי הכתבים, אלא גם מנתונים הנוצרים מכל שילובי קריטריוני התאמת בית הגידול. הוא מבוסס, בין השאר, על סימולציות אלה שזיהינו את שילוב הקריטריונים הספציפי שישמשו לעיבוד VGI מדומה (טבלה 2).

הנתונים המדומים מבוססים על התנאים הבסיסיים הקיימים בכל שלב זמן במודל, אך לאו דווקא על ההתרחשות החזויה לאותה סימולציה. עבור כל קבוצת קריטריונים ושילוב ביניהם, הרצנו 100 סימולציות, וזיהינו 100 נקודות בכל שלב בכל פעם כדי לשמש כדוחות מדומים. איחוד נקודות נתונים אלה יחד מביא ל -10,000 מיקומים פוטנציאליים (חלק מהמיקומים מיוצגים יותר מפעם אחת במאגר עקב בחירה אקראית בסימולציות) לדוחות על כל שלב שלב שממנו אנו שואבים באופן אקראי בעת הדמיה של כתבים. זה מאפשר לנו לשלב כמות מינימאלית של סטוכסטיות שתתקיים עם כתבים בתרחיש בעולם האמיתי.

המודל הבסיסי של TED יושם ב- GRASS בהתבסס על השיטות שתוארו על ידי DeVisser et al. [31]. בהתבסס על יישום מודל ה- TED, אנו מודלים את ההתפלגות הצפויה של tsetse, תוך שילוב VGI, ומעריכים את גודל ההבדל. כל מודל נכתב ב- BASH, שפת UNIX של מעטפת. המודלים הופעלו באשכול מרכז המחשוב הביצועים הגבוהים (HPCC) באוניברסיטת מישיגן סטייט, בסך הכל 9321 סימולציות המייצגות כ -13,981 שעות מחשוב.

הכתב הרגיל מוגדר כאדם המספק בדרך כלל נתונים מהימנים, אך יש לו פוטנציאל להעביר נתונים שגויים. שילוב אי דיוקים אלה בזרם הנתונים מייצר מידה מסוימת של טעויות בפלט המודל. במציאות, לא ניתן לקבוע את אמיתות הנתונים ולכן עלינו להיות מסוגלים לקבוע את השפעת הטעות על תפוקת המודל. לכתב ה"רגיל "הסטנדרטי מוקצים שיעור שגיאות של 10% (הקצאה שרירותית) אנו מודדים את ההשפעות של שגיאה זו על ידי הערכת ההשפעה על ההתפלגות המתקבלת כאשר הכתב" הרגיל "מקבל שיעור שגיאות של 50%. הבחירה השרירותית תשפיע ככל הנראה על התוצאות מאחר ושיעורי טעויות גבוהים יותר ידרשו ניסויים נוספים לזהות כתבים אמינים.עם זאת, מכיוון שזה מציג הוכחת מושג רק כדי לבדוק אם התהליך עובד, עדיין לא ביצענו ניתוח רגישות לגבי שיעורי השגיאות הללו. מכיוון שהנתונים נבנים על בסיס השילוב של קריטריונים להתאמת בתי גידול, אנו מעריכים הכנסת שגיאה למודל בדרכים שונות. נתונים שגויים מדומים על ידי בחירת נקודות באזורים של בית גידול לא מתאים על ידי הזזת המיקום של הנקודה (הדמיה של טעות מיקום), או על ידי החזקת הנתונים עד לשלב הזמן הבא (הדמיה של טעות זמנית). מחושב ציון z בהשוואת כל קבוצת קריטריונים מול סימולציה שבה נבחרים נקודות באופן אקראי, כמו גם מבחן משמעות מול הפלט ממודל TED בלבד (לא שולבו נתוני VGI).

הערכה של אמינות ה- VGI מחייבת אותנו ליצור קודם כל היסטוריה דינאמית עבור כל כתב המשקף את סבירות הנתונים כפי שנקבע על פי קריטריונים להתאמת בית גידול. לכל כתב מוקצה ציון, מדידה של המוניטין שלו, שהוא תוצר של קריטריונים אלה (שונה מעט מלנגלי ומסינה 2013 [26] כדי לאפשר שינויים שליליים במוניטין). המדד מחזיר מדידה סדירה של אמינות שהוא אינו מגביל טווח מסוים, אלא בנוי כך שציונים חיוביים משדרים אמינות. הוא מחושב כך:

θ = ציון הכתב, ρ = מספר הפעמים שהתא היה תפוס בעבר ( - 1 אם 0), κ = מספר התאים הכבושים בשכונה בת 4 תאים (-1 אם 0), γ = מספר הדוחות התומכים ( - 1 אם 0).

בחרנו באופן שרירותי ציוני סף של 5 ו -8 לשילוב ה- VGI בתוצאות המודל של TED. בחירה שרירותית זו תשפיע על התוצאות בעת מימוש במקרה האמיתי, אולם למטרותינו, היינו זקוקים לציוני סף כל ערך כדי לראות אם התהליך אכן עובד או לא. ציוני סף גבוהים או נמוכים יותר רק ידרשו פחות או יותר ניסויים להערכת הנכונות. זוג t הבדיקה משמשת למדידת המשמעות של התאמת הסף והחשיבות הפוטנציאלית שיש לבחירה הספציפית להתרחשות החזויה המתקבלת. גישה חלופית להקצאת הציונים השרירותית היא לקבוע את הסף שבו ניתן להבחין בין סוגי כתבים זה מזה. אנו מעבירים את ההיסטוריה של ציוני העיתונאים למבחן אמצעי k. ניתוח זה מנסה למקם את כל כתב באופן איטרטיבי לאחד משני אשכולות (אנו מגדירים את האשכולות ככוונים לכתבים של נתונים "סבירים" או "שגויים"). מרכזי אשכולות הוגדרו באופן אקראי ממכלול הציונים עבור כל מבחן. ככל שציוני הכתבים עולים עם הזמן, אנו מצפים שיידרשו מספר צעדים מסוימים של מודלים לפני שהם יתקבצו כראוי. ציון הכתב הממוצע (לקבוצה הסבירה) מ -100 איטרציות ניתן לפרש כציון סף סביר לפי מודל סטטי.

עם הזמן הציונים של כתבים עולים במהירות על הספים הקטנים שהגדרנו (להגיע לערכים & gt 100 בסוף הסימולציה), מה שמביא לקבלה בלתי מוסמכת של ה- VGI למודל. ככזה, איננו יכולים לזהות או להגיב (תוך זמן סביר) להתנהגות משתנה בקרב עיתונאים, מה שמשקף את חוסר היכולת של רף סטטי שרירותי וסטטי ללכוד את האמינות והמוניטין הפוחתים של כתבים לאורך זמן. במערך הסימולציות הסופי, אנו בוחנים את האפשרות להשתמש במודל ציונים דינאמי, כאשר סף הקבלה נמשך מהחלוקה של כל ציוני הכתב בכל שלב בזמן. עבור כל סימולציה, אנו קובעים סף השווה לניקוד הרבעון הראשון, ממוצע או ציון הרבעון השלישי מתוך התפלגות ציוני כל הכתבים באותו זמן. זה מאפשר לנו לכלול רק את הכתבים האמינים ביותר מתוך מכלול המשתתפים שלנו, וככל שהמודל פועל לאורך זמן כך התפוקה שלנו הופכת לאמינה יותר. הרווח הנקי למודל אמור להשתפר עם הזמן. סטים של מבחני t משויכים משמשים למדידת המשמעות של ההבדל בתחזיות משלושת מודלי הסף.

במקרה שלנו, הסבירות כי tsetse קיים באזור (הנושא של ה- VGI המדובר) מתואמת עם התאמת בית הגידול כפי שנמדד על ידי כיסוי הקרקע, טמפרטורת פני הקרקע ו- NDVI (מדד צמחיית הפרש מנורמל). הציון של כתב הוא מדידה של המוניטין שלו, בדומה למערכת הדירוג של eBay, שמכמתת את ההיסטוריה של הפרט לביצוע באופן שנתפס בחיוב על ידי חבריו [27]. אנו מניחים שאם כתב אמין תורם מידע המאשר את נתוני הזולת, הסבירות שהתאריך מדויק משתפרת. עם זאת, שיטת אישור זו על ידי עמיתים מחייבת קבוצה של כתבים שהגיעו להיסטוריית נתונים. עד שכתב לא ישיג מוניטין מסוים, אין לנו מספיק מידע כדי להעריך את איכות הנתונים. עם זאת, ראינו שכתבים שונים עצמם נפרדים זה מזה במהירות, ומאפשרים לנו לחלק אנשים אשר מדווחים באופן אקראי (ולכן לעתים קרובות באופן לא מדויק) או שהם פשוט מספקים נתונים שגויים בכוונה. חלוקת שני סוגים אלה של כתבים בלבד משפרת באופן מיידי את איכות הנתונים שתרמו.


תיאור

דמויות והתגלויות חשופות אינן מגבילות

התגלמויות דוגמאות מוצגות באיורים של הציורים. הכוונה היא שההתגלמויות והדמויות המתפרסמות במסמך זה נחשבות להמחשה ולא כמגבילות.

תאנה. 1 הוא תרשים זרימה ברמה גבוהה המציג את שלבי השיטה הכוללים המיושמים בהתאם להיבט אחד של המושגים המתגלים כאן. בתוך בלוק 10, נאספים נתונים בקשר לתפעול הרכב שהוקצה לפעול במסלול מוגדר מראש. בתוך בלוק 12, הנתונים שנאספו נותחו לזיהוי מסלול מוגדר מראש שעליו הופעל הרכב. שיטה כזו תאפשר למפעילי צי כלי רכב לנתח נתונים שנאספו מצי רכבם כדי לקבוע איזה רכב הופעל במסלול מוגדר מראש. בעוד שלעתים קרובות כלי רכב ספציפיים מוקצים לנתיבים ספציפיים, אך לפעמים תחזוקת בעיות או אירועים אחרים מחייבות שינוי כלי הרכב המוקצים למסלולים ספציפיים. השיטה המתוארת כאן מספקת אלטרנטיבה לטכניקות הטכנולוגיה הקודמת שלעתים קרובות ומייגעות מיושמות על ידי מפעילי הצי כדי לעקוב אחר המסלול שבו הוקצה רכב מסוים בכל זמן נתון.

יש להכיר בכך ששלבי השיטה של ​​איור. 1 ניתן ליישם במגוון דרכים שונות כדי לאפשר ניתוח נתונים שנאספו בקשר להפעלת רכב, כדי לקבוע באופן אוטומטי באיזה מסלול אותו רכב פעל. בהתגלמות דוגמא ראשונה, מפעיל מאפשר להזין נתוני מזהי מסלול לתוך מערך נתונים הכולל גם סוגים אחרים של נתונים. בחינת מערך הנתונים תאפשר להשתמש בנתוני מזהה המסלול לזהות על אחד ממספר המסלולים שהוגדר מראש הרכב פעל במהלך פרק הזמן המתאים למערך הנתונים. בהתגלמות דוגמא שנייה, נתוני המיקום הגיאוגרפי שנאספו במהלך הפעלת רכב מושווים לנתוני המיקום הגיאוגרפי המתאימים לכל אחד ממספר המסלולים שהוגדרו מראש עד לזיהוי התאמה, ובכך מזהים על איזה אחד ממספר המסלולים שהוגדרו מראש הרכב פעל במהלך איסוף נתוני המיקום הגיאוגרפי.

באופן כללי, ניתוח הנתונים לקביעת המסלול המוגדר מראש (כלומר מערך הנתונים או נתוני המיקום הגיאוגרפי) יבוצע על ידי מכשיר מחשוב מרוחק. באופן כללי, מכשיר המחשוב המרוחק בהתגלמות אחת לפחות הוא מערכת מחשוב הנשלטת או ניגשת על ידי מפעיל הצי. מכשיר המחשוב המרוחק יכול לפעול בסביבה מרושתת, ובמקרים מסוימים הוא עשוי להיות מופעל על ידי צד שלישי בחוזה עם מפעיל הצי לביצוע שירותים כאלה. תאנה. 2 ממחישה באופן סכמטי מערכת מחשוב למופת 250 מתאים לשימוש ביישום השיטה של ​​איור. 1 (כלומר, לביצוע שלב 12 של שיטה זו). מערכת מחשוב למופת 250 כולל יחידת עיבוד 254 המחובר פונקציונלית להתקן קלט 252 ולהתקן פלט 262, למשל, תצוגה (שניתן להשתמש בה להוצאת תוצאה למשתמש, אם כי ניתן לאחסן גם תוצאה כזו). יחידת עיבוד 254 כולל למשל יחידת עיבוד מרכזית (מעבד) 258 המבצעת הוראות מכונה לביצוע ניתוח הנתונים שנאספו בקשר להפעלת הרכב כדי לקבוע על איזה אחד ממספר המסלולים שהוגדרו מראש הרכב הופעל בשילוב רכישת הנתונים. הוראות המכונה מיישמות פונקציות שבדרך כלל תואמות את אלה שתוארו לעיל ביחס לשלב 12 של איור. 1, כמו גם אלה המתוארים להלן, ביחס לאיורים. 3 ו 7. מעבדים המתאימים למטרה זו זמינים, למשל, מאינטל תאגיד, תאגיד AMD, מוטורולה תאגיד ומקורות אחרים, כפי שידוע לבעל מקצוע רגיל בתחום זה.

כלול גם ביחידת העיבוד 254 הם זיכרון גישה אקראית (RAM) 256 וזיכרון לא נדיף 260, שיכול לכלול זיכרון לקריאה בלבד (ROM) ויכול לכלול סוג כלשהו של אחסון זיכרון, כגון כונן קשיח, דיסק אופטי (וכונן) וכו '. התקני זיכרון אלה מחוברים דו כיוונית למעבד 258. התקני אחסון כאלה ידועים היטב בתחום. הוראות מכונה ונתונים נטענות באופן זמני ב- RAM 256 מתוך זיכרון לא נדיף 260. כמו כן מאוחסנים בזיכרון תוכנת מערכת הפעלה ותוכנות נלוות. אמנם לא מוצג בנפרד, אך יובן כי ספק כוח רגיל ייכלל לספק מתח חשמלי ברמת מתח וזרם המתאימים לאנרגיה של מערכת המחשוב. 250.

מכשיר קלט 252 יכול להיות כל מכשיר או מנגנון המאפשר קלט משתמשים לסביבת ההפעלה, כולל, אך לא רק, עכבר אחד או מכשיר הצבעה אחר, מקלדת, מיקרופון, מודם או התקן קלט אחר. באופן כללי, מכשיר הקלט ישמש להגדרה ראשונית של מערכת מחשוב 250, כדי להשיג את העיבוד הרצוי (כלומר, לזהות מסלול ספציפי שעליו הופעל הרכב). תצורת מערכת מחשוב 250 להשגת העיבוד הרצוי כולל את השלבים של טעינת תוכנת עיבוד מתאימה לזיכרון בלתי נדיף 260והפעלת יישום העיבוד (למשל, טעינת תוכנת העיבוד ל- RAM 256 לביצוע על ידי המעבד) כך שיישום העיבוד מוכן לשימוש. מכשיר פלט 262 בדרך כלל כולל כל מכשיר המייצר מידע על פלט, אך לרוב יכלול צג או צג מחשב המיועד לתפיסה חזותית אנושית של פלט. שימוש במקלדת מחשב רגילה להתקן קלט 252 ותצוגת מחשב להתקן פלט 262 צריך להיחשב כמופת, ולא כמגביל את היקפה של מערכת זו. קישור למידע 264 מוגדר כך שניתן יהיה להזין נתונים שנאספו בקשר להפעלת רכב למערכת המחשוב 250 לצורך ניתוח אחר לזהות מסלול ספציפי שעליו הופעל הרכב. בעלי מקצוע רגילים יזהו בקלות שניתן ליישם סוגים רבים של קישורי נתונים, לרבות, אך לא רק, יציאות אוטובוס סדרתי אוניברסלי (USB), יציאות מקבילות, יציאות טוריות, כניסות המוגדרות להתאמה עם התקני אחסון זיכרון ניידים. , יציאות FireWire, יציאות נתונים אינפרא אדומות, יציאות נתונים אלחוטיות כגון Bluetooth ™, חיבורי רשת כגון יציאות Ethernet וחיבורי אינטרנט.

תאנה. 3 הוא תרשים זרימה ברמה גבוהה המציג את שלבי השיטה הכוללים המיושמים בהתאם להתגלמות המופת הראשונה ליישום שלבי השיטה באיור. 1, שבו מנתחת מערך נתונים הכולל נתוני מזהי מסלול ונתונים אחרים כדי לקבוע באיזה מסלול עבר הרכב ברכב בקשר לאיסוף מערך הנתונים. בתוך בלוק 14, משתמש (להלן המפעיל, שכן באופן כללי, המשתמש יהיה המפעיל של הרכב, למרות שיש להכיר בכך שניתן להקצות אנשים אחרים, כגון אנשי תחזוקת צי או מפקחים, לביצוע זה ואחרים משימות שנדונו כאן) מכניס נתוני זיהוי מסלולים לזיכרון, כך שניתן לשלב את נתוני זיהוי המסלול עם נתונים אחרים כדי ליצור מערך נתונים המתאים לרכב ספציפי המופעל במהלך פרק זמן מסוים. כפי שיתואר בפירוט רב יותר להלן, ניתן לשלב את הזיכרון ברכב (כגון זיכרון המשויך למחשב המשולב), או לשייך את הזיכרון להתקן אלקטרוני נייד (כגון מכשיר איסוף נתונים אלקטרוני נייד המשמש את המפעיל לאיסוף הנתונים האחרים). בתוך בלוק 16, נאספים נתונים נוספים המתאימים להפעלת הרכב. כפי שיתואר בפירוט רב יותר להלן, נתונים אחרים אלה יכולים לכלול מגוון רחב של סוגי נתונים שונים. ניתן לאסוף את הנתונים לפני הפעלת הרכב במסלול מוגדר מראש (כגון נתוני בדיקת רכב לפני הנסיעה), או שהנתונים יכולים לכלול פרמטרים תפעוליים שנאספו במהלך הפעלת הרכב במסלול מוגדר מראש (נתונים כגון טמפרטורת בלם) נתונים, נתוני טמפרטורת מנוע, נתוני טמפרטורת נוזל קירור, נתוני לחץ אוויר בצמיגים ונתוני מיקום גיאוגרפי, אם כי יש להכיר בכך שסוגים כאלה נועדו להוות דוגמא, במקום להגביל את היקפה של גישה זו), או שניהם (כמו גם כצירופים ותמורות שונות של האמור לעיל). בתוך בלוק 18, מערך נתונים הכולל את נתוני זיהוי המסלול והנתונים התפעוליים (כלומר, הנתונים האחרים) מועברים להתקן מחשוב מרוחק באמצעות קישור נתונים. יש להכיר כי בהתאם לתצורה הספציפית של הרכב, ניתן להעביר את מערך הנתונים לאחר סיום נסיעה במסלול מוגדר מראש, או בזמן אמת בזמן שהמכונית נוסעת על ידי הרכב (האמיתי התגלמות בזמן מחייבת רכב להיות מצויד בקישור נתוני תקשורת אלחוטית). בתוך בלוק 20מערך הנתונים מנותח לזיהוי מסלול מוגדר מראש שעליו הופעל הרכב (כלומר מערך הנתונים מנותח לזיהוי נתוני זיהוי המסלול, המשמשים לאחר מכן לזיהוי מסלול מסוים מתוך ריבוי המסלולים שהוגדרו מראש מעל שהרכב נסע בו).

איורים. 4A-4D הם תרשימי בלוקים פונקציונאליים המראים כיצד ניתן להגדיר מספר אלמנטים פונקציונאליים באופן שונה ליישום שלבי השיטה של ​​איור. 3. איור. 4A מציג את האלמנטים הפונקציונאליים הבסיסיים, הכוללים אופרטור 22, קלט נתוני זיהוי מסלול 24, רכב 26, אספן נתונים תפעולי 28 (כלומר, רכיב המוגדר לאיסוף הנתונים האחרים שאינם נתוני זיהוי המסלול), קישור נתונים 30, והתקן מחשוב מרחוק 32. בעלי מקצוע רגילים צריכים להכיר בקלות שניתן לשלב אלמנטים פונקציונליים אלה במספר תצורות שונות כדי ליישם את שלבי השיטה של ​​איור. 3.

תאנה. 4B ממחיש באופן סכמטי תצורה ראשונה כזו שבה קלט נתוני זיהוי מסלול 24 ואספן נתונים תפעולי 28 מיושמים במכשיר לאיסוף נתונים אלקטרוני נייד המשמש את המפעיל הן להזין את נתוני זיהוי המסלול למכשיר איסוף הנתונים האלקטרוני הנייד, והן לאסוף ולשמור את הנתונים המבצעיים (כלומר, הנתונים האחרים במערך נתונים, כאשר הנתונים הסט כולל הן את נתוני זיהוי המסלול והן את הנתונים האחרים שנאספו בקשר לתפעול הרכב). כפי שצוין לעיל, השימוש במכשיר לאיסוף נתונים אלקטרוני נייד לאיסוף נתוני בדיקה ונתונים נלווים הקשורים לתפעול הרכב מתואר בבקשות פטנט שהוקצו בדרך כלל ששולבו כאן במיוחד בהפניה. השימוש במכשיר איסוף נתונים אלקטרוני נייד מייצג התגלמות מופתית יעילה במיוחד (כלומר, חלופה המתאימה להתגלמות המופת הראשונה שבה הנתונים שניתחו על ידי מכשיר המחשוב המרוחק כדי לקבוע אחד ספציפי מתוך ריבוי הזכויות שהוגדרו מראש כוללים זיהוי מסלול. נתונים ונתונים אחרים).

בשילוב איסוף הנתונים התפעוליים (כלומר הנתונים האחרים), המפעיל יייבא את נתוני זיהוי המסלול למכשיר איסוף הנתונים האלקטרוני. יש להכיר בכך שניתן להזין את זיהוי המסלול לפני איסוף הנתונים המבצעיים, הזנת נתוני זיהוי המסלול במקביל לאיסוף הנתונים המבצעיים או הזנת נתוני זיהוי המסלול לאחר איסוף הנתונים המבצעיים. באופן כללי, נתוני זיהוי המסלול מוזנים בקשר להפעלת הרכב על אחד ממספר המסלולים שהוגדרו מראש. בכל פעם שהרכב מופעל לאחר מכן על מסלול אחר מתוך ריבוי המסלולים שהוגדרו מראש, יש לשמור את מערך הנתונים (הכולל את נתוני זיהוי המסלול והנתונים המבצעיים) המתאים לנתיב הקודם של ריבוי המסלולים המוגדרים מראש מהנתונים קבוצה המתאימה לאחד אחר מתוך ריבוי המסלולים המוגדרים מראש.

באופן כללי, קלט נתוני זיהוי מסלול 24 כולל מקלדת או מקשי פונקציה המשולבים בהתקן איסוף נתונים אלקטרוני נייד, ונתוני זיהוי המסלול מוזנים כרצף אלפאנומרי או רצף מספרי. עם זאת, יש להכיר כי ניתן ליישם מבני קלט נתונים אחרים (כלומר, מבנים אחרים מלבד מקלדות), כך שהמושגים המוצגים כאן אינם מוגבלים לכל מכשיר קלט ספציפי של נתוני זיהוי. המפעיל יכול גם להשתמש במכשיר איסוף הנתונים האלקטרוני בכף היד כדי לסרוק אסימון התואם באופן ייחודי לאחד ספציפי מבין ריבוי המסלולים שהוגדרו מראש. לדוגמה, ניתן לספק למפעיל ריבוי אסימונים, שכל אחד מהם תואם באופן ייחודי לאחד ממספר המסלולים שהוגדרו מראש, כך שהמשתמש בוחר את האסימון המתאים, ומשתמש בהתקן איסוף הנתונים האלקטרוני בכף היד כדי לסרוק את האסימון המתאים. . ניתן ליישם שילובים רבים של אסימונים/חיישן. ברקודים וסורקים אופטיים מייצגים שילוב אחד, בעוד שתגי זיהוי תדרי רדיו (RFID) וקוראי RFID מייצגים שילוב נוסף כזה. היתרון בשילוב אסימון/חיישן הוא שמכשיר איסוף הנתונים האלקטרוני בכף היד אינו נדרש לשלב לוח מקשים להזנת נתוני זיהוי המסלול. כחלופה נוספת, ניתן להזין את נתוני זיהוי המסלול מילולית, באמצעות תוכנת זיהוי קולי במכשיר האיסוף האלקטרוני כף היד לזיהוי הקלט המילולי. בהתגלמויות שבהן נתוני זיהוי המסלול מוזנים למכשיר איסוף נתונים אלקטרוני נייד, רצוי להשתמש במכשיר איסוף הנתונים האלקטרוני גם לאיסוף הנתונים התפעוליים (כלומר, אוסף נתונים תפעולי. 28 הוא חלק ממכשיר לאיסוף נתונים אלקטרוני נייד). נתוני הפעולה יכולים לכלול נתוני בדיקה ו/או נתונים שנאספו על ידי חיישנים המשולבים ברכב (מוגדרים לאסוף נתונים כגון נתוני טמפרטורת מנוע, נתוני טמפרטורת שמן, נתוני טמפרטורת בלמים, נתוני לחץ אוויר בצמיגים, נתוני טמפרטורת צמיגים ונתוני מיקום גיאוגרפי המזהים. שסוגים כאלה נועדו להוות דוגמא מאשר הגבלה). רצוי, אספן נתונים תפעולי 28 כולל חיישן המגיב לאסימון ברכב. כפי שנמסר בפירוט בבקשות פטנט אמריקאיות המקובלות ששולבו כאן לעיל בהפניה, האסימון יכול פשוט להצביע על כך שמפעיל היה קרוב לאסימון (כלומר, הנתונים האחרים פשוט מאשרים שהמפעיל היה קרוב לאסימון), או ניתן להגדיר את האסימון כדי לספק נתונים נלווים שנאספו על ידי חיישן המחובר לוגית לאסימון.

תאנה. 4C תואם תצורה חלופית עבור האלמנטים הפונקציונאליים המיושמים בהתגלמות המופת הראשונה (שבה מערך הנתונים כולל נתוני זיהוי מסלול ונתונים אחרים). בתצורה חלופית זו, קישור נתונים 30 שולב במכשיר איסוף הנתונים האלקטרוני הנייד (הכולל גם קלט נתוני זיהוי 24 ואספן נתונים תפעולי 28). בעלי מקצוע רגילים יכירו כי ניתן ליישם קישור נתונים כזה במגוון אופנות שונות, כולל, אך לא רק, יציאות נתונים טוריות, יציאות נתונים מקבילות, יציאות נתונים USB, יציאות תקשורת אינפרא אדום, יציאות Firewire, ו/או משדר/מקלט תדרי רדיו.

תאנה. 4D מתאים לתצורה חלופית נוספת עבור האלמנטים הפונקציונאליים המיושמים בהתגלמות המופת הראשונה (שבה מערך הנתונים כולל נתוני זיהוי מסלול ונתונים אחרים). בתצורה חלופית כזו ניתן לשלב את קלט נתוני זיהוי המסלול, אוסף הנתונים התפעולי וקישור הנתונים. יישום מופתי של תצורה חלופית כזו הוא רכב המצויד ביחידת לוויין מיקום גלובלית (GPS) כולל משדר אלחוטי (כקישור הנתונים, אם כי כפי שנדון לעיל בפירוט, יש להכיר כי ניתן להשתמש בקישורי נתונים אחרים לחלופין. ). יחידת GPS כזו יכולה לכלול לוח מקשים, לוח מגע, (או אחד ממכשיר הקלט החלופי שנדון בהרחבה לעיל) המאפשר למפעיל להזין את נתוני זיהוי המסלול. במהלך הפעלת הרכב, יחידת ה- GPS תאסוף נתוני מיקום גיאוגרפיים. מערך הנתונים יכלול אפוא נתוני מיקום גיאוגרפי (הנתונים האחרים/הנתונים המבצעיים) ונתוני זיהוי המסלול.

לגבי איורים. 5A-5D, המתואר בפירוט להלן, יש להכיר בכך שניתן למצוא פרטים נוספים הנוגעים לדמויות כאלה בפטנט האמריקאי המקובל. מס '6,671,646, זכאי מערכת ותהליך להבטחת ביצוע בדיקות בטיחות ותחזוקה חובה, שחשיפתן ושרטוריהן שולבו כאן במפורש בהפניה.

תאנה. 5A הוא תרשים סכמטי של טרקטור ונגרר המצוידים באסימונים בכל רכיב שיש לבדוק, הממחיש אדם המשתמש במכשיר איסוף נתונים אלקטרוני נייד כדי לאסוף נתונים אחרים שישולבו במערך נתונים יחד עם נתוני זיהוי נתיבים, בדרך כלל בהתאם. עם שלבי השיטה של ​​איור. 3. איור. 5A ממחיש טרקטור-קרוואן 510 באמצעותו ניתן להשתמש במכשיר לאיסוף נתונים אלקטרוני לביצוע בדיקת בטיחות כך שהנתונים האחרים במערך הנתונים (מערך הנתונים הכולל נתוני זיהוי מסלול ונתונים אחרים) כוללים נתוני בדיקה. טרקטור-טריילר 510 מסופק עם ריבוי אסימונים המודבקים בסמוך לכל מחסום או רכיב שיש לבדוק. בעוד שרק כמה מן האסימונים מוצגים באיור. 1, יש להכיר בכך שרוב הבדיקות יכללו אסימונים נוספים שיאפשרו למפעיל לעמוד בתקנות DOT לגבי בדיקות לפני ואחרי של כלי רכב כאלה. ניתן להדביק אסימון בסמוך לרכיבים ולמערכות הדורשות בדיקה, אם כי מספר רכיבים עשויים להיות קשורים לאותו אסימון. לדוגמה, בתא המנוע, ניתן להשתמש באסימון אחד לצורך בדיקת הרדיאטור והחגורות כאחד. כאשר נהג נע על הטרקטור והנגרר, הוכחות לכך שהנהג או האדם שעורך את הבדיקה התקרבו מספיק לרכיבים הנבדקים, כך שהבדיקה אכן יכולה להתבצע, נרשמות במכשיר נייד. 520 (התגלמות למופת הראשונה). ללא קשר למספר הרכיבים, המחסומים והמערכות המשויכים לכל אסימון, כל הרכיבים, המחסומים והמערכות הדורשות בדיקה, והסימנים הנלווים אליהם, ממוקמים פיזית על הרכב. פרטים נוספים על מכשיר נייד 520 ושל התגלמויות קשורות אחרות מתוארות להלן.

עבור מעט האסימונים המוצגים באיור. 5 א, הרלוונטיות של מיקום האסימון הסמוך לרכיב מקביל של הטרקטור-קרוואן 510 צריך להיות ברור. לדוגמה, אסימון 512 מסופק צמוד לצמיגים אחוריים כפולים 514 על הקרוואן. מכיוון שכל הצמיגים של הגלגלים האחוריים הכפולים של הטנדם בצד האחורי השמאלי של הקרוואן נראים בקלות מעמדה הסמוכה לאסימון 512, מספיק אסימון אחד כדי לקבוע שהנהג היה קרוב מספיק כדי שניתן יהיה לבדוק בקלות את כל ארבעת הצמיגים בחלק האחורי השמאלי של הקרוואן. באופן דומה, גלגלים כפולים 518 בצד האחורי השמאלי של הטרקטור נבדקים בקלות כאשר צופה 522 ממוקם כפי שמוצג באיור. 5 א. במיקום זה, הצופה מזיז מכשיר נייד 520 בטווח אסימון מוגדר מראש 516, שנחשף מעל גלגלים אחוריים כפולים 518. מכשיר נייד 520 מזהה ומגיב לאסימון 516, רישום נתונים המצביעים על כך שהנהג היה מסוגל לבדוק גלגלים אחוריים כפולים 518 על הטרקטור. הוא חשב כי המפעיל יכול ליזום זיהוי של אסימון על ידי הפעלת מתג, או שהמכשיר הנייד יכול במקום זאת להגיב באופן אוטומטי כאשר האסימון קרוב מספיק למכשיר הנייד.

אסימונים אחרים 524, 526, 530, ו 532 מוצגים רכיבים אחרים של הטרקטור הסמוכים שהם חלק מבדיקת הבטיחות. לדוגמה, אסימון 526 מודבק בצמוד לצמיג 528, בחזית הימנית של הטרקטור, בעוד אסימונים 530 ו 532 נגישות אם מכסה המנוע הקדמי של הטרקטור נפתח וממוקם בסמוך לצילינדר האב הבלם ההידראולי וחגורות המנוע/הרדיאטור, בהתאמה (לא מוצג בנפרד). לכל אסימון, יש מרחק מקסימלי שנקבע מראש למכשיר נייד זה 520 יכול להיות מוחזק מהאסימון שיאפשר למכשיר הנייד לזהות את האסימון, וכך, את הרכיב המשויך אליו על מנת לייצר רישום כעדות לכך שהאדם שמחזיק את המכשיר הנייד היה מסוגל לבדוק את הרכיב . בהתאם לרכיב לבדיקה ולסוג האסימון, ניתן להקצות מרכיבים מקסימליים שונים שנקבעו מראש לרכיבים השונים. המרחקים המקסימליים שנקבעו מראש עשויים להיות מיושמים על ידי הגנה חלקית על אסימון כדי לשנות את המרחק שבו המכשיר הנייד יכול לזהות את האסימון.

תאנה. 5B היא מבט מלמעלה של מכשיר נייד לשימוש בבדיקת בטיחות של רכב, המראה הודעה המנחה את המפעיל להזין נתוני זיהוי מסלול למכשיר איסוף הנתונים האלקטרוני הנייד, כך שנתוני זיהוי המסלול משולבים עם נתוני בדיקה להשגת מערך נתונים המתאים לרכב ספציפי לפרק זמן מסוים, בדרך כלל בהתאם לשלבי השיטה של ​​איור. 3. בעוד ש- FIG. 5B מציין כי מכשיר איסוף נתונים אלקטרוני נייד הכולל קלט נתוני זיהוי מסלול מבוסס מקלדת, יש להכיר כי ניתן להשתמש בחלקי מבני קלט הנתונים או ההתקנים האחרים שנדונו בפירוט לעיל. כחלק מהבדיקה (או לפני הבדיקה, או לאחר הבדיקה, אך מתישהו בשילוב עם הפעלת הרכב על אחד ממספר המסלולים שהוגדרו מראש), מפעיל 522 תתבקש להזין את נתוני זיהוי המסלול בהודעה 558 מופיעים על גבי תצוגה 540 של מכשיר נייד 520, למשל, באמצעות לוח מקשים 568, כפי שמוצג באיור. 5B. לְהַצִיג 540 יכול לשמש גם להנחיית המפעיל לעבור למיקום בדיקה אחר. לדוגמה, אם מפעיל 522 בדיוק סיים את הבדיקה של צמיגי כפולים 514 בחלק האחורי השמאלי של המשאית, תצוגה 540 יכול לספק הודעה המציינת כי על המפעיל "לאמת את מצב הצמיג - האחורי השמאלי של הטרקטור". חיישן 546 על מכשיר נייד 520 מגיב לאסימון 516 כאשר המכשיר הנייד מוחזק פחות מהמרחק המקסימלי שנקבע מראש מהאסימון 516 על ידי הפקת אות המציין כי המכשיר הנייד נמצא בטווח הצורך של צמיגים כפולים 518 כדי לאפשר למפעיל לבדוק את הצמיגים.

לְהַצִיג 540 מונח על משטח קדמי של בית 542 של מכשיר נייד 520. חיישן 546 ממוקם בקצה העליון של הדיור 542, בעוד יציאת USB אופציונלית 548 ממוקם בקצה התחתון של הדיור 542, חיישן הפוך 546. אנטנה 544 ממוקם גם בקצה העליון של הדיור להעברת שידורי תדר רדיו (RF) לאתר אחסון נתונים מרוחק 561 המשמש לאחסון ארוך טווח של נתונים הנובעים מבדיקות בטיחות, התואם את תצורת תרשים הבלוק הפונקציונלי של איור. 4C. הנתונים המיוצרים על ידי בדיקת בטיחות מצביעים על כל אחד ממרכיבי הרכב (או מערכת או מכשיר אחר הנבדקים) בהם ביקר המפעיל, כך שהמכשיר הנייד ממוקם בתוך המרחק המקסימלי שנקבע מראש מהאסימון המשויך לרכיב. , ומציין עוד יותר את מצב הרכיב שהזין המפעיל (או מוקלט אוטומטית).

תאנה. 5C הוא תרשים בלוקים סכמטי של הרכיבים הפונקציונאליים הכלולים במכשיר הנייד של איור. 5B. לפיכך, איור. 5C ממחיש רכיבים פונקציונליים 567 הכלולים במכשיר נייד 520, או על דיור או בתוךו 542. יחידת עיבוד מרכזית (מעבד) 562 כולל את הבקר למכשיר נייד 520 והוא מחובר דו כיוונית לזיכרון 564 הכולל גם RAM וגם ROM. זיכרון 564 משמש לאחסון נתונים ב- RAM ובהוראות מכונה ב- ROM השולטות בפונקציונליות של המעבד 562 כאשר הוראות המכונה מבוצעות על ידה. מעבד 562 מצורף גם לקבלת קלט מפעיל מבקרות 568. בדרך כלל, אחרי מפעיל 522 מכניס את נתוני זיהוי המסלול וביקר בכל אחת מהמחסומים הנדרשים לבדיקת הבטיחות (ובכך אוסף את הנתונים האחרים), המפעיל יכול להעביר את מערך הנתונים (הכולל את נתוני זיהוי המסלול ונתוני הנתונים/בדיקה אחרים) שנאספו במהלך הבדיקה לאתר אחסון נתונים מרוחק 561 באמצעות שידור RF באמצעות אנטנה 544. הנתונים מספקים עדות לכך שהמפעיל ביקר ברכיבים וציין את מצבם ומצבם של הרכיבים שביקרו בהם ונבדקו ומספקים גם אינדיקציה על אחד ממספר הנתיבים שהוגדרו מראש הרכב הופעל לזיהוי ספציפי, בדרך כלל כפי שנדון לעיל ביחס לשיטה של ​​איור. 1. לחלופין, יציאת USB אופציונלית 548 על מכשיר נייד 520 ניתן לחבר אותו לממשק רשת 563 על עריסה חיצונית או תחנת עגינה (דוגמה להן מתואר להלן בהקשר לאיור 5 ד), המתקשרת עם אחסון נתונים מרוחק. 565, כפי שמוצג באיור. 5B. באיור. 5C, מעבד 562 מוצג מעביר נתונים למשדר 566 (או באמצעות קישור נתונים אחר) באמצעות קישור תקשורת נתונים קווית ו/או אלחוטית. הנתונים שנאספו ונשמרו (בזיכרון 564 של מכשיר נייד 520) במהלך בדיקת הבטיחות ניתן להעביר בבטחה לאתר אחסון הנתונים המרוחק ולשמור אותו כל עוד ייתכן שיהיה צורך בנתונים.

במקרים מסוימים, ייתכן שעדיף להעביר את הנתונים לאתר המרוחק מיד לאחר ביצוע בדיקת בטיחות כדי לוודא שהנתונים נשמרים בזיכרון 564 לא הולכים לאיבוד במקרה שתתרחש תאונה ההורסת מכשיר נייד 520. תאונה שהורסת את הראיות לכך שבדיקת הבטיחות בוצעה עלולה להיות בעלת השפעה שלילית במהלך כל התדיינות הקשורה לתאונה, שעלולה לכאורה להיגרם על ידי אחד המרכיבים שכביכול נבדקו. עם זאת, מכיוון שהסיכון לתאונה כזו הוא יחסית מרוחק, יש לשער כי מפעיל רשאי לאסוף את הנתונים ממספר בדיקות בטיחות בזיכרון 564 ולאחר מכן העלה את הנתונים לאחסון נתונים מרוחק 565 על ידי חיבור המכשיר הנייד אל העריסה החיצונית או תחנת העגינה הכוללת מסוף יציאת USB וממשק רשת המאפשר חיבור דרך האינטרנט או רשת אחרת, לאחסון מרוחק, בדרך כלל כפי שמצוין באיור. 5D. העריסה או תחנת העגינה עשויה להישמר על ידי מוביל במסוף משא, אשר לפחות פעם אחת מבקר אותו המשאית שנבדקה. לחלופין, העריסה החיצונית או תחנת העגינה עשויה להימצא באתר אחר ו/או להתחבר לאתר אחסון הנתונים המרוחק באמצעות סוגים אחרים של קישורי תקשורת. אחת הדוגמאות למערכת תקשורת כזו היא מערכת התקשורת הניידת לוויין OMNITRACS ™ הנמכרת על ידי תאגיד קוואלקום המאפשרת לנהגים בכביש ולנשאים להישאר בתקשורת ביניהם ומאפשרת למוביל לעקוב אחר מיקומו של טרקטור-קרוואן במהלך נסיעה . על ידי קישור של מכשיר נייד 520 דרך יציאת USB 548 למערכת תקשורת נתונים כזו, הנתונים המאוחסנים בתוך הזיכרון 564 ניתן להעביר בקלות לאתר מרוחק המתוחזק על ידי המוביל לאחסון לטווח ארוך, אפילו בזמן הנסיעה על ידי הקרוואן טרקטור.

תאנה. 5D הוא תרשים סכמטי של המערכת להעברת מערך נתונים ממכשיר איסוף נתונים אלקטרוני נייד דרך האינטרנט, בין התקן איסוף הנתונים האלקטרוני הנייד בתחנת העגינה לאחסון בהתקן מחשוב מרוחק. תחנת עגינה 529 כולל מעגל ממשק המחבר את יציאת הנתונים במכשיר נייד 520 למחשב אישי 554 באמצעות קישור נתונים 531. בהתגלמות מופתית זו, מעגל הממשק ממיר את פורמט הנתונים של מכשיר נייד 520 לפורמט התואם את קישור הנתונים 531, המחובר ליציאת קלט של מחשב מרוחק 554. תחנת העגינה נחשבת 529 עשוי להיזרק במסוף או במיקום אחר שאליו מוחזר המכשיר הנייד בין בדיקות או בזמנים אחרים, כדי להעביר נתונים מהזיכרון בתוך המכשיר הנייד לאחסון מרוחק במחשב מרוחק 554.

האסימונים המודבקים בנקודות שונות על הקרוואן (או רכיבים סמוכים של מערכות או מכשירים אחרים שאינם קשורים לרכב) יכולים להיות מסוגים שונים, בהתאם לסוג החיישן. 546 הכלול במכשיר נייד 520. בהתגלמות אחת לפחות, האסימון המשמש הוא תג זיהוי RF (RFID) המחובר בעזרת מהדק או דבק מתאים לנקודה על מסגרת או תומך אחר (לא מוצג) הסמוך לרכיב המשויך לרכיב אֲסִימוֹן. סוג אחד של תג RFID המתאים למטרה זו הוא אסימון WORLDTAG ™ שנמכר על ידי חברת Sokymat. תג זה מתרגש משידור RF ממכשיר נייד 520 באמצעות אנטנה 544. בתגובה לאנרגיית ההתרגשות המתקבלת, תג RFID משנה את אנרגיית ה- RF המתקבלת מהאנטנה 544 באופן שמזהה באופן ספציפי את הרכיב המשויך לתג RFID, והאות המשתנה מזוהה על ידי חיישן 546. סוג אסימון חלופי שניתן להשתמש בו גם הוא שבב מחשב ™ IBUTTON ™, המשוריין במארז נירוסטה ונדבק בקלות למסגרת או לחלק אחר של הרכב (או סוג אחר של מכשיר או מערכת), הסמוך למרכב רכיב המשויך לשבב IBUTTON. שבב IBUTTON מתוכנת עם הוראות JAVA ™ כדי לספק אות זיהוי כאשר הוא נחקר על ידי אות המתקבל ממשדר סמוך, כגון מאנטנה 544 על מכשיר נייד 520. האות המיוצר על ידי שבב IBUTTON מתקבל על ידי חיישן 546, שקובע את סוג הרכיב המשויך לאסימון. סוג אסימון זה פחות רצוי מכיוון שהוא יקר יותר, אם כי הוראות התוכנית שהוא מבצע יכולות לספק פונקציונליות רבה יותר.

סוג אסימון נוסף שניתן להשתמש בו הוא ברקוד אופטי שבו רצף של קווים ברוחב משתנה או מאפיין ייחודי אחר מקודד אור המוחזר מתג הברקוד. האור המוחזר המקודד מתקבל על ידי חיישן 546, הנקרא אז על ידי גלאי אופטי. טכנולוגיית הברקוד מובנת היטב בתחום ומותאמת בקלות לזיהוי סוג מסוים של רכיב ומיקום הרכיב ברכב או במערכת או במכשיר אחר. חסרון אחד בשימוש בתג ברקוד כאסימון הוא שבמקום חשוף ניתן לכסות את הברקוד בלכלוך או בלכלוך שיש לנקות אותו לפני שניתן לקרוא כראוי את רצף שורות הברקוד. אם הברקוד מוחל על רצועת דבק מפושטת, ניתן להרכיבו בקלות על כל משטח ולאחר מכן לנקות אותו בקלות בעזרת סמרטוט או חומר מתאים אחר.

סוג אחר של אסימון הניתן לשימוש בגישה הנוכחית הוא רצועה מגנטית שבה שטף מגנטי משתנה מקודד נתונים המזהים את הרכיב המסוים הקשור לאסימון. רצועות מגנטיות כאלה משמשות לעתים קרובות בכרטיסי גישה שקוראים אותם על ידי קוראים המותקנים בסמוך לדלתות או במעלית המספקת גישה לבניין. עם זאת, בגישה הנוכחית, קורא השטף המגנטי כולל חיישן 546 על מכשיר נייד 520. הנתונים המקודדים על אסימון כזה נקראים בקלות כאשר המכשיר הנייד מתקרב לרצועה המקודדת של השטף המגנטי הכוללת את האסימון. כחלופה נוספת, ניתן להשתמש באסימון פעיל התואם את מפרט ה- BLUETOOTH ™ להעברת נתונים למרחקים קצרים בין התקני מחשוב באמצעות אות RF. עם זאת, סביר שיהיה צורך לשנות את טווח האות המועבר על ידי האסימון כך שהוא יהיה פחות מהותי מזה המסופק בדרך כלל על ידי מכשיר התואם את מפרט BLUETOOTH. חשוב שהמכשיר הנייד יוכל לזהות שהוא קרוב לרכיב בטווח מקסימלי שנקבע מראש על מנת להבטיח שהמפעיל יעמוד בפועל לבצע בדיקה של הרכיב.

תאנה. 6 היא תרשים בלוק פונקציונלי המראה כיצד ריבוי אלמנטים פונקציונליים, השונים מאלו המוצגים באיורים. 4A-4D, ניתן להגדיר כך גם ליישם את שלבי השיטה של ​​איור. 3. רכב 34 כולל יחידת GPS 40 (עם משדר, כלומר, קישור נתונים אלחוטי), אחד או יותר חיישנים 38 לאיסוף נתונים הנוגעים למצב תפעולי של הרכב, וקלט נתוני זיהוי מסלולים 24 שיכול להשתמש במפעיל כדי להזין את נתוני זיהוי המסלול כפי שנדונו בפירוט לעיל. קלט נתונים 24 וחיישנים 38 מחוברים לוגית ליחידת GPS 40, אשר מוגדר לייצר מערך נתונים הכולל את נתוני זיהוי המסלול, נתוני החיישנים ונתוני המיקום הגיאוגרפי. מערך נתונים זה יכול להיות מועבר להתקן מחשוב מרוחק לצורך עיבוד לזיהוי נתוני זיהוי המסלול, ובכך לקבוע אילו אחד ממספר המסלולים שהוגדרו מראש הרכב פעל בזמן יצירת מערך הנתונים.

כפי שצוין לעיל, ניתן לשדר את מערך הנתונים בזמן אמת, או לאחר סיום מסלול ספציפי. יחידת GPS 40 יכול להיות מחובר חשמלית למערכת הצתה 36, כך שנתוני המיקום הגיאוגרפי נאספים רק בזמן שמערכת ההצתה פועלת (מה שמעיד על כך שהרכב עשוי לנוע, מכיוון שמפעילי הצי מנסים באופן פעיל להגביל את כמות זמן ההמתנה של המנוע, כלומר הזמן בו מנוע הרכב פועל אך הרכב אינו נע - כדי לחסוך בדלק ולהפחית את בלאי המנוע). יש לשים לב כי הנתונים הנוספים במערך הנתונים (כלומר הנתונים שאינם נתוני זיהוי מסלול) יכולים לכלול נתונים שנאספו מהחיישנים או נתוני מיקום גיאוגרפי שנאספו, ולא שילוב של שניהם. אם מערך הנתונים כולל נתוני זיהוי מסלול ונתוני מיקום גיאוגרפי, החיישן (והנתונים שהם אוספים) אינם נדרשים. אם מערך הנתונים כולל נתוני זיהוי מסלול ונתוני חיישן, אין צורך ביחידת ה- GPS, כל עוד ניתנת קישור נתונים מתאים אחר (משדר אלחוטי או קישור נתונים אחר בדרך כלל כמתואר לעיל) על מנת לאפשר למערך הנתונים יועבר למכשיר המחשוב המרוחק לצורך ניתוח.

ביחס להתגלמות העיקרית הראשונה שבה מערך נתונים כולל נתוני זיהוי מסלולים ונתונים אחרים, יש להכיר כי ניתן לאסוף מגוון רחב של נתונים אחרים המתייחסים לתפעול של רכב. בקשת פטנט אמריקאית Ser. מס '11/247,953, שכותרתו הבטחת הביצועים של בדיקות חובה המשולבות עם איסוף הנתונים המשולבים (המפרט והשרטוטים של אלו שולבו בזאת באופן ספציפי בהפניה), מספק תיאור מפורט של נתונים נלווים שניתן לאסוף.

תאנה. 7 הוא תרשים זרימה המציג שלבי שיטה המיושמים בהתגלמות ראשונית שנייה, שבה הנתונים המנותחים כוללים נתוני מיקום גיאוגרפי שנאספו מהרכב במהלך פעולת הרכב, ולאחר מכן מושווים לנתוני מיקום גיאוגרפי המתאימים לריבוי המסלולים שהוגדרו מראש. , המאפשר לזהות את המסלול שעליו הופעל הרכב במהלך איסוף נתוני המיקום הגיאוגרפי. בתוך בלוק 42, מספר מסלולים מוגדרים מראש מוגדרים באמצעות נתוני המיקום ליצירת טביעת אצבע (כלומר, אוסף של נקודות נתונים המגדירות באופן ייחודי מסלול ספציפי). כל טביעת אצבע יכולה לכלול נתוני מיקום גיאוגרפיים, או שילוב כלשהו של נתוני מיקום גיאוגרפי ונתונים זמניים. שילוב הנתונים הזמניים מאפשר להבחין בין טביעת אצבע אחת לאחרת כאשר כל טביעת אצבע חולקת עמדה גיאוגרפית אחת או יותר במשותף. לדוגמה, קווי אוטובוס רבים עשויים לחלוק עמדה גיאוגרפית נפוצה אחת או יותר. הרכיב הזמני יעזור להבחין בין טביעות אצבע המשתפות נתוני מיקום גיאוגרפי נפוצים זה מזה.

בתוך בלוק 44, נתוני מיקום גיאוגרפי (רצוי נתוני GPS, אם כי יש להכיר בכך שניתן להשתמש בנתונים ממערכות מבוססות מעקב אחר מיקומים גיאוגרפיים, והמושגים המוצגים כאן אינם מיועדים להיות מוגבלים לשימוש בנתוני GPS בלבד) נאספים מתוך הרכב כשהרכב חוצה מסלול מוגדר מראש. בתוך בלוק 46, נתוני ה- GPS מהרכב מנותחים כדי לקבוע איזו טביעת אצבע תוואי תואמת ביותר את נתוני ה- GPS שנאספו מהרכב, ובכך לאפשר קביעה לגבי איזה אחד ממספר המסלולים שהוגדרו מראש הרכב פעל בזמן נתוני ה- GPS. נאספו. כפי שצוין לעיל, ניתוח כזה מבוצע לעתים קרובות על ידי מכשיר מחשוב מרוחק, ואז יידרש סוג כלשהו של קישור נתונים להעברת נתוני ה- GPS מהרכב למחשב המרוחק. ניתן ליישם את קישור הנתונים בזמן אמת, כלומר בזמן איסוף נתוני ה- GPS, או שניתן להעביר את נתוני ה- GPS למכשיר המחשוב המרוחק לאחר סיום הנסיעה. כמובן, נתונים אלה חייבים לכלול מזהה כלשהו המזהה באופן ייחודי את הרכב הספציפי, כך שניתן יהיה להבחין זה בזה בנתוני GPS שנאספו מכלי רכב שונים.

תאנה. 8 היא תרשים בלוקים סכמטי של רכיבים פונקציונאליים ומופתיים המשמשים ליישום שלבי השיטה באיור. 7. האלמנטים כוללים יחידת GPS 50, משדר 52 (או קישור נתונים אחר), והתקן מחשוב מרוחק 54 (בדרך כלל כמתואר לעיל). יש להכיר כי קיימות יחידות GPS רבות הכוללות כבר משדר, כך שלא יהיה צורך בשדר נפרד.

תאנה. 9 הוא תרשים בלוקים סכמטי של רכב למופת המוגדר לאיסוף נתוני המיקום הגיאוגרפי המועסקים בשלבי השיטה של ​​איור. 7. רכב 26א כולל יחידת GPS 40 (אשר בהתגלמות זו, כולל משדר, אם כי יש להכיר כי ניתן לצרף יחידת GPS ללא משדר עם משדר או קישור נתונים אחר כדי להשיג פונקציונליות דומה). יחידת GPS 40 מחובר למערכת הצתה 36, כך שנתוני מיקום גיאוגרפי נאספים רק כאשר מערכת ההצתה פועלת, אך אין צורך בתצורה זו.

תאנה. 10 הוא תרשים זרימה המציג שלבי שיטה המיושמים ליצירת טביעת אצבע הכוללת נתוני מיקום גיאוגרפיים עבור כל אחד ממספר המסלולים שהוגדרו מראש, כך שניתן להשוות את טביעות האצבע לנתוני המיקום הגיאוגרפי שנאסף מרכב כדי לזהות על איזה אחד מהנתיבים ריבוי המסלולים שהוגדרו מראש הרכב נסע בזמן שנאספו נתוני המיקום הגיאוגרפי. בתוך בלוק 60, רכב מצויד בחיישני מיקום גיאוגרפי (כגון יחידת GPS), כך שניתן לאסוף נתוני מיקום גיאוגרפי בעת הפעלת הרכב. בתוך בלוק 62, הרכב מופעל במסלול ספציפי כאשר יחידת ה- GPS מופעלת, כדי לאסוף נתוני מיקום גיאוגרפיים המתאימים למסלול הספציפי. בתוך בלוק 64, נתוני ה- GPS שנאספים נשמרים כטביעת אצבע למסלול, והתהליך חוזר על עצמו עד שנוצרה טביעת אצבע לכל אחד ממספר המסלולים שהוגדרו מראש.

למרות שהמושגים המתגלים כאן תוארו בקשר עם הצורה המועדפת של תרגולם ושינויים בה, בעלי מקצוע רגילים יבינו כי ניתן לבצע בו שינויים רבים אחרים במסגרת הטענות הבאות. לפיכך, אין הכוונה כי היקף מושגים אלה יוגבל בדרך כלשהי בתיאור לעיל, אלא ייקבע כולו בהתייחסות לטענות הבאות.