Detectando incidentes de tránsito en redes sociales: un enfoque inteligente basado en Twitter vs. Waze

La detección y divulgación de incidentes de tránsito se ha visto revolucionada con la aparición de las redes sociales. Esto se debe a que las redes sociales permiten que sus usuarios compartan información de utilidad como son los reportes de incidentes de tránsito. No obstante, en la actualidad exis...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Vallejos, Sebastián, Caimmi, Brian, Alonso, Diego, Soria, Alvaro, Berdun, Luis S.
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2017
Materias:	Ciencias Informáticas aprendizaje de máquina Procesamiento de Lenguaje Natural incidentes de tránsito
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/65937 http://www.clei2017-46jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/Mem/ASAI/asai-02.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	La detección y divulgación de incidentes de tránsito se ha visto revolucionada con la aparición de las redes sociales. Esto se debe a que las redes sociales permiten que sus usuarios compartan información de utilidad como son los reportes de incidentes de tránsito. No obstante, en la actualidad existen tanto redes sociales genéricas en donde se comunica diversos temas así como también redes sociales focalizadas en un tópico específico. En este artículo presentamos un estudio comparativo entre un enfoque inteligente que detecta incidentes de tránsito a partir del análisis de publicaciones en la red social genérica Twitter y la red social Waze que se especializa en el tránsito. Llevamos a cabo el estudio comparativo considerando como región de interés a la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA), Argentina. Los resultados de este trabajo indican que no hay una supremacía por parte de ninguno de los dos enfoques, por lo que deberían ser considerados enfoques complementarios. Esto se fundamenta en que la proporción de detecciones mutuas, es decir incidentes de transito detectados por ambos enfoques, resultó ser considerablemente baja no superando el 12% de los casos. Además, los resultados no evidencian que alguno de los enfoques tienda a anticipar a su similar en la detección de incidentes.
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Detectando incidentes de tránsito en redes sociales: un enfoque inteligente basado en Twitter vs. Waze

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