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게시됨: 2022-11-10
군중 API
혼잡한 위치에 대한 정보를 제공하는 API
우리는 이미 우리의 위치를 추적하는 데 휴대폰과 기타 장치가 사용된다는 것을 알고 있습니다. Google, Apple 및 휴대폰 서비스 제공업체와 같은 회사는 우리의 소재를 지속적으로 업데이트합니다. 이 정보 중 일부를 새로운 서비스 및 앱을 구축할 수 있는 개발자와 공유하는 것은 어떻습니까? 우리 전화에서 더 많은 개인 정보 침해 위치 데이터가 이미 상업적으로 사용 가능하므로 이와 같은 API를 중지하는 법적 문제는 없다고 생각합니다. 군중을 식별하기 위해 최소 10명을 설정하면 API를 남용하여 개인을 스토킹하는 것을 방지할 수 있습니다.
Google은 이미 집계된 위치 데이터를 사용하여 레스토랑 및 기타 시설이 가장 붐비는 시간을 결정합니다. 훌륭한 기능이지만 좌표 기반 API를 사용하면 다른 사람들도 멋진 애플리케이션과 기능을 만들 수 있습니다. 군중 데이터가 다른 데이터와 결합될 때 진정한 마술이 일어날 수 있습니다. 다른 개발자들은 이 기사에서 내가 제시한 것보다 훨씬 더 나은 아이디어를 가지고 있을 것입니다.
우리 일상의 Crowd API. 내 고향 Nyköping의 지도에 시각화된 API를 사용하는 방법에 대한 몇 가지 아이디어가 있습니다.
1. 250명 이상의 사람들이 역이 없는 철로를 따라 어딘가에 갇힌 것 같습니다. 기차는 아마도 지연될 것입니다. 정지된 시간, 위치까지의 거리 및 이전 시나리오와 비교한 기타 요인은 열차 운영자에게 제공하는 것보다 지연에 대한 자세한 정보를 제공할 수 있습니다.
2. 지난 몇 시간 동안 공항의 보안 검색 전후에 사람 수를 비교하여 줄을 서서 기다리는 평균 시간을 계산합니다. 이 정보를 사용하여 공항에 도착해야 하는 시간을 계산하십시오.
3. 고속도로에 200대가 넘는 자동차가 서 있습니다. 차 안에 있으면 가까운 곳에서 앱이 사건을 찾고 필요한 경우 다른 경로를 선택하도록 알려줍니다.
4. Rosvalla 경기장에서 1500+ 사람들. 우리 지역 팀의 새로운 방문자 기록!
다른 앱은...
여러 위치의 데이터를 결합하고 가장 빠른 점심 식사를 위해 갈 곳을 제안합니다. 적어도 그것의 확률.
기차가 기차역에 도착하기 전에 평소보다 더 붐비는 것 같으면 기차 좌석을 예약하는 것이 좋습니다.
일기 예보와 비교하여 이전 군중 데이터를 기반으로 IKEA에 가기 가장 좋은 시간을 제안하십시오.
커뮤니티 계획
당국, 도시 계획가 및 기업은 Crowd API를 활용하여 가까운 미래와 먼 미래에 대한 계획을 세울 때 주민들의 행동을 시각화할 수 있습니다.
더 긴 관점에서 군중 데이터는 향후 인프라 업데이트를 제안하는 데 사용할 수 있습니다. 사람들의 실제 움직임을 기존 거리 및 경로와 오버레이하여 새로운 도로를 배치해야 하는지 또는 인프라 유지 관리 일정을 예약해야 하는지 알아보세요. 군중 패턴은 새로운 레스토랑이 성공할 가능성이 높은지 또는 통근자의 행동에 맞는 새 사무실을 배치할 위치를 계산하는 데에도 사용할 수 있습니다.
더 짧은 관점에서 군중 데이터는 도시 주변을 떠도는 교통 사고 또는 훌리건 군중을 처리하기 위해 리소스를 배치하는 데 사용할 수 있습니다. 병원은 추가 직원을 영입할 준비를 할 수 있습니다. 직장에 사람이 적다는 것은 COVID가 증가하고 있음을 의미할 수 있습니다.
가속도계 데이터
내 친구 Gustav는 실시간 군중 데이터와 휴대폰 가속도계 데이터를 결합하여 최고의 댄스 파티가 열리는 장소에 대한 지도를 얻을 수 있는 아이디어를 가지고 있었습니다. 실제로 환상적인 아이디어에 가속도계 데이터를 포함하면 훨씬 더 많은 가능성이 열립니다. 나는 알프스의 눈 상태를 측정하고 최고의 가루를 찾기 위해 위치 데이터와 결합된 가속도계 데이터를 사용할 생각이 있었습니다. 시간이 지남에 따라 현재. 나는 또한 오프 피스트 스키어들이 결코 자발적으로 이 정보를 공유하지 않을 것임을 깨달았습니다. 그들은 옵트아웃하고 최고의 기록을 비밀로 유지하는 방법을 찾을 것입니다. 반면에 도로에서는 도로 공사를 계획하고 채워야 할 움푹 들어간 곳을 찾는 데 도움이 될 수 있기 때문에 사람들이 위치와 가속도계 데이터의 조합을 기꺼이 공유할 것이라고 생각합니다.