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Publicado: 2022-11-10
La API de la multitud
Una API que proporciona información sobre cómo están las ubicaciones abarrotadas
Ya sabemos que nuestros teléfonos móviles y otros dispositivos se utilizan para rastrear nuestra ubicación. Empresas como Google, Apple y nuestros proveedores de servicios de telefonía celular se actualizan constantemente con nuestro paradero. ¿Qué tal si compartimos parte de esta información con desarrolladores que pueden crear nuevos servicios y aplicaciones? Más datos de ubicación intrusivos para la privacidad de nuestros teléfonos ya están disponibles comercialmente, por lo que supongo que no hay problemas legales que detengan una API como esta. Establecer un mínimo de 10 personas para identificar una multitud debería evitar el abuso de la API para acechar a las personas.
Google ya usa nuestros datos de ubicación agregados para determinar cuándo los restaurantes y otros establecimientos están más llenos. Una gran característica, pero una API basada en coordenadas se abriría para que otros también creen aplicaciones y características geniales. Cuando los datos de la multitud se combinan con otros datos, puede ocurrir la verdadera magia. Otros desarrolladores probablemente tendrán ideas mucho mejores que las que presento en este artículo.
La API de Crowd en nuestra vida cotidiana. Visualizado en un mapa de mi ciudad natal, Nyköping, aquí hay algunas ideas sobre cómo se podría usar la API.
1. Más de 250 personas parecen estar atrapadas en algún lugar a lo largo de las vías del tren donde no hay estación. El tren probablemente se retrasará. El tiempo detenido, la distancia a su ubicación y otros factores en comparación con escenarios anteriores pueden proporcionar más detalles sobre la demora de los que obtiene del operador del tren.
2. Compara el número de personas antes y después del control de seguridad en el aeropuerto durante las últimas horas para calcular el tiempo medio de espera en la cola. Usa esta información para calcular cuándo tienes que estar en el aeropuerto.
3. Más de doscientos autos detenidos en la carretera. Si está en su automóvil en algún lugar cercano, su aplicación buscará incidentes y lo alertará para que tome otra ruta si es necesario.
4. Más de 1500 personas en el Rosvalla Arena. ¡Nuevo récord de visitantes para nuestro equipo local!
Otras aplicaciones podrían...
Combine datos de varias ubicaciones y sugiera dónde ir para el almuerzo más rápido. Probabilidad de ello al menos.
Sugiera reservar un asiento en el tren si parece más concurrido de lo normal antes de que llegue a su estación.
Sugiera el mejor momento para ir a IKEA en función de los datos de multitudes anteriores en comparación con el pronóstico del tiempo.
Planificación comunitaria
Las autoridades, los urbanistas y las corporaciones podrían hacer un gran uso de una API de multitudes para visualizar el comportamiento de los habitantes mientras planifican para el futuro cercano y lejano.
En una perspectiva más amplia, los datos de multitudes se pueden utilizar para sugerir futuras actualizaciones de infraestructura. Superponga los movimientos reales de las personas con las calles y caminos existentes para averiguar si se deben colocar nuevos o cuándo programar el mantenimiento de la infraestructura. Los patrones de multitudes también se pueden usar para calcular dónde es probable que los nuevos restaurantes tengan éxito o dónde colocar una nueva oficina para adaptarse al comportamiento de los viajeros.
En una perspectiva más corta, los datos de multitudes se pueden usar para desplegar recursos para manejar incidentes de tráfico o multitudes de hooligans que deambulan por la ciudad. Los hospitales pueden prepararse para traer personal adicional. Menos personas en el trabajo podría significar que COVID está en aumento.
Datos del acelerómetro
Mi amigo Gustav tuvo una idea en la que quería combinar datos de multitudes en tiempo real con datos de acelerómetros de teléfonos móviles para obtener un mapa sobre dónde se celebraban las mejores fiestas de baile. Incluir los datos del acelerómetro en realidad es una idea fantástica, abriría aún más posibilidades. Tuve una idea en la que usaría los datos del acelerómetro combinados con los datos de ubicación para medir las condiciones de la nieve en los Alpes y ubicar la mejor nieve polvo. Con el tiempo y en la actualidad. También me di cuenta de que los esquiadores fuera de pista nunca compartirían voluntariamente esta información. Encontrarían una manera de optar por no participar y mantener en secreto sus mejores carreras. En las carreteras, por otro lado, asumo que la gente compartiría gustosamente una combinación de datos de ubicación y acelerómetro, ya que puede ayudar a planificar el trabajo en la carretera y localizar los baches que deben rellenarse.