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Veröffentlicht: 2022-11-10
Die Crowd-API
Eine API, die Informationen darüber liefert, wie überfüllt Orte sind
Wir wissen bereits, dass unsere Handys und andere Geräte verwendet werden, um unseren Standort zu verfolgen. Unternehmen wie Google, Apple und unsere Mobilfunkanbieter werden ständig über unseren Aufenthaltsort informiert. Wie wäre es, wenn Sie einige dieser Informationen mit Entwicklern teilen, die neue Dienste und Apps entwickeln können? Weitere in die Privatsphäre eingreifende Standortdaten von unseren Telefonen sind bereits im Handel erhältlich, daher denke ich, dass es keine rechtlichen Probleme gibt, eine API wie diese zu stoppen. Das Festlegen von mindestens 10 Personen zur Identifizierung einer Menschenmenge sollte verhindern, dass die API missbraucht wird, um Einzelpersonen zu verfolgen.
Google verwendet bereits unsere aggregierten Standortdaten, um festzustellen, wann Restaurants und andere Einrichtungen am vollsten sind. Eine großartige Funktion, aber eine koordinatenbasierte API würde auch anderen die Möglichkeit bieten, coole Anwendungen und Funktionen zu erstellen. Erst wenn die Crowd-Daten mit anderen Daten kombiniert werden, kann die wahre Magie entstehen. Andere Entwickler werden wahrscheinlich weitaus bessere Ideen haben als die, die ich in diesem Artikel vorstelle.
Die Crowd API in unserem Alltag. Visualisiert auf einer Karte meiner Heimatstadt Nyköping, hier sind einige Ideen, wie die API verwendet werden könnte.
1. Mehr als 250 Menschen scheinen irgendwo entlang der Eisenbahnschienen festzustecken, wo es keinen Bahnhof gibt. Der Zug wird wahrscheinlich Verspätung haben. Stillstandszeit, Entfernung zu Ihrem Standort und andere Faktoren im Vergleich zu früheren Szenarien können mehr Details über die Verspätung liefern, als Sie vom Zugbetreiber erhalten.
2. Vergleichen Sie die Anzahl der Personen vor und nach der Sicherheitskontrolle am Flughafen in den letzten Stunden, um die durchschnittliche Wartezeit in der Schlange zu berechnen. Verwenden Sie diese Informationen, um zu berechnen, wann Sie am Flughafen sein müssen.
3. Über zweihundert Autos stehen still auf der Autobahn. Wenn Sie sich irgendwo in der Nähe in Ihrem Auto befinden, sucht Ihre App nach Vorfällen und weist Sie darauf hin, bei Bedarf eine andere Route zu nehmen.
4. Mehr als 1500 Menschen in der Rosvalla-Arena. Neuer Besucherrekord für unser lokales Team!
Andere Apps könnten...
Kombinieren Sie Daten von mehreren Standorten und schlagen Sie vor, wo Sie am schnellsten zu Mittag essen können. Wahrscheinlichkeit zumindest.
Schlagen Sie vor, einen Sitzplatz im Zug zu reservieren, wenn es vor der Ankunft an Ihrem Bahnhof überfüllter als gewöhnlich erscheint.
Schlagen Sie die beste Zeit vor, um zu IKEA zu gehen, basierend auf früheren Publikumsdaten im Vergleich zur Wettervorhersage.
Gemeinschaftsplanung
Behörden, Stadtplaner und Unternehmen könnten eine Crowd-API nutzen, um das Verhalten der Einwohner zu visualisieren, während sie für die nahe und ferne Zukunft planen.
Auf längere Sicht können Crowd-Daten verwendet werden, um zukünftige Infrastruktur-Updates vorzuschlagen. Überlagern Sie die tatsächlichen Bewegungen der Menschen mit bestehenden Straßen und Wegen, um herauszufinden, ob neue verlegt werden sollten oder wann die Wartung der Infrastruktur geplant werden sollte. Massenmuster können auch verwendet werden, um zu berechnen, wo neue Restaurants wahrscheinlich erfolgreich sein werden oder wo ein neues Büro platziert werden sollte, um dem Verhalten der Pendler gerecht zu werden.
In einer kürzeren Perspektive können Massendaten verwendet werden, um Ressourcen einzusetzen, um Verkehrsunfälle oder Massen von Hooligans zu bewältigen, die durch die Stadt treiben. Krankenhäuser können sich darauf vorbereiten, zusätzliches Personal einzustellen. Weniger Menschen bei der Arbeit könnten bedeuten, dass COVID auf dem Vormarsch ist.
Beschleunigungsmesserdaten
Mein Freund Gustav hatte eine Idee, wie er Echtzeit-Crowd-Daten mit Handy-Beschleunigungsmesserdaten kombinieren wollte, um eine Karte darüber zu erhalten, wo die besten Tanzpartys stattfanden. Das Einbeziehen von Beschleunigungsmesserdaten ist eigentlich eine fantastische Idee, es würde sogar noch mehr Möglichkeiten eröffnen. Ich hatte eine Idee, wo ich Beschleunigungsmesserdaten in Kombination mit Standortdaten verwenden würde, um die Schneebedingungen in den Alpen zu messen und den besten Pulverschnee zu finden. Im Laufe der Zeit und aktuell. Mir war auch klar, dass Off-Piste-Skifahrer diese Informationen niemals freiwillig weitergeben würden. Sie würden einen Weg finden, sich abzumelden und ihre besten Läufe geheim zu halten. Auf den Straßen hingegen nehme ich an, dass die Leute gerne eine Kombination aus Standort- und Beschleunigungsmesserdaten teilen würden, da dies bei der Planung von Straßenarbeiten und der Lokalisierung von Schlaglöchern helfen kann, die gefüllt werden müssen.