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Publicados: 2022-11-10
A API da multidão
Uma API que fornece informações sobre como os locais estão lotados
Já sabemos que nossos celulares e outros dispositivos são usados para rastrear nossa localização. Empresas como Google, Apple e nossos provedores de serviços de telefonia celular são constantemente atualizados sobre nosso paradeiro. Que tal compartilhar algumas dessas informações com desenvolvedores que podem criar novos serviços e aplicativos? Mais dados de localização intrusivos de privacidade de nossos telefones já estão disponíveis comercialmente, então acho que não há problemas legais parando uma API como essa. Definir um mínimo de 10 pessoas para identificar uma multidão deve evitar o abuso da API para perseguir indivíduos.
O Google já usa nossos dados de localização agregados para determinar quando restaurantes e outros estabelecimentos estão mais cheios. Um ótimo recurso, mas uma API baseada em coordenadas abriria para outros criarem aplicativos e recursos interessantes também. É quando os dados da multidão são combinados com outros dados que a verdadeira mágica pode acontecer. Outros desenvolvedores provavelmente terão ideias muito melhores do que as que apresento neste artigo.
A API Crowd em nossa vida cotidiana. Visualizado em um mapa da minha cidade natal Nyköping, aqui estão algumas ideias de como a API pode ser usada.
1. Mais de 250 pessoas parecem estar presas em algum lugar ao longo da ferrovia onde não há estação. O trem provavelmente vai atrasar. O tempo parado, a distância até a sua localização e outros fatores em comparação com cenários anteriores podem fornecer mais detalhes sobre o atraso do que você recebe do operador do trem.
2. Compare o número de pessoas antes e depois da verificação de segurança no aeroporto nas últimas horas para calcular o tempo médio de espera na fila. Use essas informações para calcular quando você deve estar no aeroporto.
3. Mais de duzentos carros parados na estrada. Se você estiver em seu carro em algum lugar próximo, seu aplicativo procurará incidentes e o alertará para seguir outra rota, se necessário.
4. Mais de 1500 pessoas na arena de Rosvalla. Novo recorde de visitantes para nossa equipe local!
Outros aplicativos podem...
Combine dados de vários locais e sugira onde ir para o almoço mais rápido. Probabilidade disso, pelo menos.
Sugira reservar um assento no trem se parecer mais lotado do que o normal antes de chegar à sua estação.
Sugira a melhor época para ir à IKEA com base nos dados anteriores da multidão em comparação com a previsão do tempo.
Planejamento comunitário
Autoridades, planejadores de cidades e corporações podem fazer grande uso de uma API do Crowd para visualizar o comportamento dos habitantes enquanto planejam para o futuro próximo e distante.
Em uma perspectiva mais longa, os dados da multidão podem ser usados para sugerir futuras atualizações de infraestrutura. Sobrepor os movimentos reais das pessoas com ruas e caminhos existentes para descobrir novos devem ser colocados ou quando agendar a manutenção da infraestrutura. Os padrões de multidão também podem ser usados para calcular onde os novos restaurantes provavelmente terão sucesso ou onde colocar um novo escritório para se adequar ao comportamento dos passageiros.
Em uma perspectiva mais curta, os dados da multidão podem ser usados para implantar recursos para lidar com incidentes de trânsito ou multidões de hooligans vagando pela cidade. Os hospitais podem se preparar para trazer funcionários extras. Menos pessoas no trabalho podem significar que o COVID está aumentando.
Dados do acelerômetro
Meu amigo Gustav teve uma ideia de combinar dados de multidão em tempo real com dados de acelerômetro de celular para obter um mapa de onde eram realizadas as melhores festas dançantes. Incluir dados do acelerômetro, na verdade uma ideia fantástica, abriria ainda mais possibilidades. Eu tive uma ideia onde usaria dados de acelerômetros combinados com dados de localização para medir as condições de neve nos Alpes e localizar o melhor pó. Com o tempo e atualmente. Também percebi que esquiadores fora de pista nunca compartilhariam voluntariamente essa informação. Eles encontrariam uma maneira de optar por não participar e manter suas melhores corridas em segredo. Nas estradas, por outro lado, suponho que as pessoas compartilhariam com prazer uma combinação de dados de localização e acelerômetro, pois podem ajudar a planejar o trabalho na estrada e localizar buracos que precisam ser preenchidos.