Use of social media for assessing sustainable urban mobility indicators
Notice bibliographique
Résumé
Achieving sustainable urban mobility is a complex and multivariate issue that requires constant monitoring and evaluation of the existing situation and possible reconsideration and adjustment of objectives and strategy.The use of indicators is perhaps the most common methodological assessment tool for the sustainable urban mobility level achieved.Key performance indicators can provide in a simple way useful information for complex phenomena in an urban area (i.e.identification of the specific problems and their development over time).Thus, they contribute at a great degree to the decisions made concerning the prioritization of measures and policies toward achieving a goal.However, the use of indicators often constitutes a highly time consuming and costly process due to the large volumes of raw data required for their calculation.In recent years, a solution toward this problem is attempted to be given through the adoption of new technologies and approaches, such as the collection and export of 'big data' from social networks such as Facebook, Twitter, etc. Social networks provide to their users a continuous and enhanced ability for communication, interface and interaction.Such networks are therefore an important potential tool for the promotion of research in the transport sector, as the amount of data generated in their context gives the possibility to analyse and investigate with greater precision critical issues (e.g.trips characteristics) of urban mobility.The present study is an attempt to link the indicators related to sustainable mobility with social networks.The main advantage resulting from the above link, beyond the possibility of a more precise evaluation of the indicators, is to highlight the society's position toward the prioritization of the various transport-related aspects and measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».