Трафик пешеходный – Замер пешеходного трафика и проходимости людей в Москве и регионах

Как не надо мерить пешеходный трафик

Время открытия новых магазинов наугад прошло. По крайней мере, в том, что касается достаточно крупных объектов. С необходимостью как-то обосновывать выбор локации уже никто не спорит. Но как?

Понятно, что магазину нужны покупатели. И хорошо то место, около которого эти покупатели ходят. Поэтому одним из основных шагов при выборе локации является анализ пешеходных потоков и замер трафика около локации

Заказать правильный замер пешеходного трафика

Но достаточно ли просто посчитать проходящих мимо людей — и принимать решение об открытии? Достаточно, но не просто. Как показывает долгий опыт ежедневных замеров, есть короткий список типичных ошибок, которые совершают ритейлеры, выбирая и оценивая место под новый магазин с помощью замеров проходимости.

Ошибка 1. Делают нерепрезентативную выборку

Распространена ситуация экспресс-замера: на точку выезжает сотрудник, считает трафик в течение одного часа, и результаты этого часового учета экстраполируются на весь день. А потом на основании таких данных принимается решение, стоящее миллионы.

Что в итоге? Если период учета попал в час «пик», данные получаются завышенными, если считали низкий период — заниженными. Да и сам час «пик» определить без полноценного учета затруднительно.

То же самое касается и распределения по дням. Как минимум, разницу между буднями и выходными учитывать нужно обязательно.

Замер трафика должен быть продолжительным, лучше всего в течение всего времени работы объекта, с дискретностью в один час. Это позволит построить неравномерность в течение дня и выявить те самые часы «пик». Как показывает опыт, точность большая, чем часовая, мало что добавляет.

Сколько дней считать трафик? Оптимальной точностью считается 95%, для ее достижения нужно замерить 10% от требуемой совокупности. То есть, если вы хотите получить данные на месяц, считать нужно от трех-четырех дней. Не забывая включать в эти дни как будни, так и выходные. Требуются более точные данные? Увеличивайте период исследования.

Ошибка 2. Не учитывают человеческий фактор

Конечно, каждый из нас когда-то считал проходимость. Считал 12 часов в день на протяжении недели и ни разу не ошибся. Но нынешняя молодежь-то уже не та!

Что будет, если вы пошлете студента считать трафик три дня по 12 часов? Во-первых, это просто физически невозможно без перерывов. Человеческий организм не приспособлен. Во-вторых, как бы вы ни контролировали счетчика, он будет врать. Не очень честный начнет на втором часу и врать будет безбожно. Очень честный продержится до четвертого часа, а потом начнет экстраполировать данные. В результате вы получите цифры, которым не сможете доверять. А на этом этапе нужен верный учет, на результаты которого можно положиться.

Опыт показывает, что человек может адекватно считать трафик на протяжении 3-4 часов, не более. Так что вариантов только два: организовать посменную работу или использовать видеофиксацию.

Мы рекомендуем последнее. Идея состоит в том, чтобы снимать потоки пешеходов на видео, а потом уже считать по записи в спокойной обстановке. Таким образом обеспечивается высокое качество учета и гарантируется его достоверность, так как вызвавший сомнение период (или случайно выбранный, просто для контроля) всегда можно перепроверить.

Ошибка 3. Неверно интерпретируют результаты

Предположим, что все посчитано правильно. Ритейлер получил какую-то величину проходимости и теперь встает вопрос — а много это или мало? Вернее, достаточно ли для запуска бизнеса в этом месте? Мало получить верные данные, их нужно еще обработать и грамотно интерпретировать.

Как понять, хватит ли трафика для прибыльной работы магазина? Оптимальное решение — рассматривать одновременно несколько объектов и из них выбирать наилучший. Это значительно снижает риски неудачного открытия.

Но что если нет нескольких объектов для сравнения? В таком случае изучите локации и продажи конкурентов: они уже сделали инвестиции и имеют какую-то отдачу от своих точек. Изучая их, можно понять, насколько эти точки выгодны.

Ошибка 4. Не учитывают сезонность трафика

В праздники, перед праздниками и в будни, в декабре и мае, зимой и летом, покупательское поведение сильно меняется. Нельзя не учитывать этот факт при проведении замеров.

Фактор сезонности особенно актуален для локаций в торговых центрах. Значения проходимости коридора зимой и летом могут различаться более чем на 30%.

Замер трафика без учета сезонности дает большую ошибку при прогнозировании проходимости и объема продаж. Любая локация в четвертом квартале оказывается лучше, чем во втором, если при расчетах не использовать сезонные коэффициенты для приведения величины проходимости к среднегодовому значению.

Точные результаты замеров — это хорошо и необходимо, но здравый смысл никто не отменял. Есть множество факторов помимо трафика, влияющих на успешность локации. Но если считать трафик, так давайте считать его правильно! Это сэкономит и силы, и время, и деньги. Не забывайте, что одна из главнейших ошибок ритейлера, которую трудно исправить — открыться не в том месте.

Григорий Рзянин, управляющий партнер геомаркетингового агентства One by One

Опубликовано на new-retail.ru 27 июня 2017

1-by-1.ru

Поиск помещения под пекарню. Замер трафика.

Трафик – это поток покупателей, идущих мимо потенциальной торговой точки. При оценке локации, прежде чем замерять трафик, необходимо найти точку генерации трафика. Как правило, это или остановка общественного транспорта, или дорога, по которой входит трафик в район. Находим точку, вместе с трафиком проходим пешком весь путь его следования, убеждаемся, что трафик проходит именно мимо нашей потенциальной точки. Если все так, начинаем считать.

Замер трафика – это количественный и качественный анализ трафика мимо торговой точки. Основные задачи – определить типы трафика и его емкость в час. Это позволит сделать предварительный прогноз по выручке, которую потенциально может дать эта локация.

Какими инструментами мы пользуемся при замере трафика? Смешно, но основной инструмент – это спортивный кликер. Существует также множество приложений для смартфонов, которые считают нажатия, но лучше использовать обычный кликер физкультурника, который дает обратную связь на нажатие.

Второй инструмент – это таймер, подойдет мобильный телефон. Задаем на нем временной интервал, кладем в карман и считаем кликером трафик, пока не услышим звуковой сигнал.

В какое время замерять трафик? В пиковые часы: с 12.00 до 13.00 и с 17.00 до 18.00. Почему мы не меряем его в непиковые часы? Потому что если трафика не будет хватать в пиковые часы, значит, что в непиковые его будет не хватать еще больше и нет никакого смысла делать полный замер этой локации.


Как же считать?
При первой оценке локации считаем трафик в течение 15 минут, затем умножаем на 4 и получаем трафик в час. Если цифра нас устраивает, мы можем перейти к полному замеру трафика.

Полный замер трафика – это оценка всего «рабочего дня». Мы рекомендуем выставлять машину с видеорегистратором на целый день рядом с локацией, затем качаем видео на компьютер и в режиме ускоренного проигрывания считаем трафик по часам. В итоге получаем картину всего дня. Для подстраховки лучше замерять несколько дней.

Кого не считать при замере трафика. Первое и главное: группа прохожих – это одна единица, а не 3, и не 5, это один потенциальный чек. Т.е. если вы видите парочку, гуляющую мимо пекарни, нажмите на кликер один раз. Не считайте мам с колясками, велосипедистов, школьников младших классов, лиц с сильным пристрастием к алкоголю.

Считайте верно, оценивайте локации вдумчиво! Удачи и успехов!

Подписывайтесь на мой блог.

realbakery.ru

Петербургский Невский проспект обогнал столичную Тверскую по торговому потенциалу :: С.-Петербург :: РБК

С.-Петербург , 26 сен 2012, 14:48 

Петербургский Невский проспект обогнал столичную Тверскую по торговому потенциалу

Петербургский Невский проспект обладает по ряду показателей большим потенциалом для арендаторов street-retail, нежели ее аналог (Тверская) в Москве.

Петербургский Невский проспект обладает по ряду показателей большим потенциалом для арендаторов street-retail, нежели ее аналог (Тверская) в Москве. Такие данные приводят аналитики группы компаний Russian Research Group (RRG, занимается консалтингом), которые сравнили торговый потенциал двух главных улиц двух российских столиц: петербургского Невского проспекта (от Московского вокзала до Адмиралтейства) и столичной Тверской, включающей Тверскую и 1-ю Тверскую-Ямскую улицы.

Автомобильный и пешеходный трафик

Начальные данные у Невского и Тверской во многом схожи: длина - около 2,9 км, количество станций метро тоже примерно равное. Эффективная ширина тротуаров (крайне важная для street-retail характеристика) практически одинаковая – 3-6 м.

Автомобильный трафик тоже отличается не в разы, находясь в диапазоне 50-80 тыс. в сутки. Однако аналитики отмечают, что для формата street-retail часто важнее трафик не автомобильный, а пешеходный.

Согласно подсчетам RRG, Невский со своим показателем 40-55 тыс. человек в сутки опережает Тверскую (в промежутке от Охотного ряда до Пушкинской площади в лучших местах ежедневно проходит от 35 до 50 тыс. человек, а от пл. Маяковского до пл. Тверской заставы – от 7 до 10 тыс. чел. в сутки). Суммарный трафик через станции метро, выходящие на объединенную Тверскую, - 311,8 тыс. человек в сутки, а на Невско

www.rbc.ru

Как мы считаем пешеходный трафик

Агентство One by One начиналось с замеров трафика, и до сих пор замеры — огромная часть нашей работы.

Мы считали сами, мы посылали людей — с красиво распечатанными на бумаге бланками и вырванными из блокнота листочками, с приложениями на смартфонах и даже с механическими кликерами. В конце концов пришли к выводу, что людям свойственно ошибаться (и примкнули таким образом к величайшим философам, которые утверждают это уже тысячи лет). Случайный замерщик не заинтересован в результате и будет просто врать. Проверенные люди, да и мы сами, напрямую не врут, но часа через три замера устают и начинают где привирать по мелочи, где просто ошибаться.

Команда у нас разносторонняя: у кого-то огромный опыт в ритейле, кто-то собаку съел в области дорожного проектирования. Всякое бывало в нашей практике. Один из нас открыл магазин в пустом ТЦ, потому что отправленный на замер человек вместо замера посмотрел кино, а потом нарисовал солидную проходимость. А ещё потом стал директором нового магазина, хотя и ненадолго. Потери в капвложения составили больше двух миллионов.

Другой наш человек организовывал ручной замер интенсивности дорожного движения. Проезжая иногда с инспекцией, находил одного замерщика устроившимся спиной к дороге, шум которой явно мешал ему спать, а место другого вообще пустым. В соседнем кафе конечно сидеть приятнее, чем стоять на обочине. Только вот из кафе не видно дорогу.

Кстати, есть способ не доказать, но заподозрить мухлеж в случае, когда данные придумывались. Человеку числа, кратные десяти кажутся очень неслучайными, а семёрка наоборот — самым случайным. Поэтому в выдуманных данных будет много чисел, заканчивающихся на семь и мало на ноль. Хотя в реальности ситуация, когда за час туда прошло ровно сто человек и обратно ровно сто, вполне встречается. При наличии большого количества замеров и некоторого опыта эти вещи можно замечать.

Но развитие техники позволяет нам не заниматься таким зыбким анализом. Теперь мы проводим все замеры с помощью видеосъёмки. И это оказалось лучшим решением на данный момент.

На месте замерщик снимает на видео пешеходные или автомобильные потоки в оговоренное время (которое тоже требуется контролировать, но это куда проще), а потом уже наши опытные счётчики (а в некоторых случаях и правильно настроенный искусственной интеллект) считают количество прошедших.

В этом случае от замерщика на месте немногое зависит, он мало что может испортить. Требования к замерщикам снижаются, и их легко можно вербовать в любой точке России (и не только России). А счётчики работают с нами постоянно и не только имеют огромный опыт, но и знают, что руководитель проекта обязательно пересчитает один или несколько случайно выбранных роликов для проверки. Естественно, такую же проверку может сделать и заказчик, все записи ему доступны.

Когда-нибудь придет будущее с повсеместными видеокамерами и автоматическим подсчетом в реальном времени. Но пока наша технология — самая оптимальная. Это неудивительно, ведь она основана на шестилетнем опыте.

Павел Рындин, партнер агентства One by One

1-by-1.ru

Как правильно рассчитать проходимость людей?

Сколько часов или дней  нужно замерять посещаемость  около предполагаемой локации нового магазина?

  

Каждый ритейлер отвечает на этот вопрос самостоятельно. Для помощи в этом вопросе, компания One by One провела серию исследований, с целью выяснить наиболее оптимальную  схему замеров проходимости.

Заказать правильный замер пешеходного трафика

Базой для исследования послужили данные из 56 коридоров торговых центров формата выходного дня (трафик выходных больше трафика будней), расположенных на территории РФ, где были установлены автоматические счетчики посетителей.  

Данное исследование позволило сформировать общие правила, которые мы рекомендуем использовать для принятия решения о том, как считать проходимость магазина или иного объекта. Этими же правилами мы руководствуемся  при расчете трафика для наших заказчиков. 

   

Правило №1. Обеспечить репрезентативность


Выбранный промежуток времени должен занимать 10% от прогнозируемого периода. То есть если цель узнать трафик локации в торговом центре в месяц, то замер 33 часов  будет вполне достаточным (это 10% от общего времени работы ТЦ  в месяце).  

  

Правило №2. Мерить и в будни и в выходные


По данным многочисленных исследований и систем электронного подсчета трафик ТЦ в целом повторяет одну и ту же динамику:  равномерное распределение трафика в зависимости от дня недели: будни, которые составляют 60% посещаемости и выходные, занимающие остальные 40%. Это позволяет сформировать следующее правило: замеры должны происходить обязательно и в будни, и в выходные дни. Рекомендованными днями являются суббота, воскресенье, пятница (как третий по величине день) и понедельник, либо четверг на выбор. Данное разделение  помогает определить и тип торгового центра (выходного дня или нет), и позволяет рассчитать на базе данных замеров весь месяц.

Рис. 1. Распределение коридорного
трафика по дням недели. 2013 год.
56 коридоров ТЦ “выходного дня”.

   

Правило №3. Мерить весь день


Сколько же часов необходимо замерить внутри отдельного дня, для получения репрезентативных результатов?

Идеальным вариантом является подсчет по будущему графику работы торговой точки. Но для реализации такого подсчета, надо учитывать специфику ручных замеров. Сотрудник участвующий в исследовании в состоянии делать качественные замеры 5-6 часов в день с обязательным перерывами. Дальнейшее увеличение нагрузки на одного работникаможет привести к серьезным ошибкам в подсчетах. Если все таки требуется полный 12 часовой замер, то его необходимо осуществлять 2 специалистами или (что правильно) использовать видео-фиксацию или замер через wi-fi сенсоры. 

Отдельно стоит отметить практику проведения замеров по 15 минут в день — это обратная крайность данных исследований. Полученные результаты нельзя принимать во внимание, так как период слишком мал, из-за этого ошибка может достигать ±95%.

Если потенциальные клиенты активно пользуется мобильными устройствами, возможно рассмотреть замер трафика с помощью переносных wif-fi счетчиков. Тогда вы сможете увеличить период исследования (а значит и повысить точность) без существенный инвестиций.

   

Правило №4. Использовать данные, которые можно проверить


Опыт показывает, что видеосъемка трафика и последующий его независимый подсчет являются обязательным критерием репрезентативного исследования. Принимать решение об открытии магазина на базе данных, которые невозможно проверить, очень рискованно.  После проведения видеосъемки трафика запись надо обязательно отдать на независимый пересчет специалистам, не участвовавшим в ручном замере. Так замер из рутинного и неконтролируемого процесса превращается в полноценное исследование, по результатам которого можно принимать управленческие решения. Конечно, такие исследования дороже, требуют привлечения внешних специалистов, но и цена ошибки в данном случае слишком высока, чтобы стремиться максимально снизить риски. 

   

Правило №5.  Правильно экстраполировать и интерпретировать данные о посещаемости


Для определения необходимых часов для замера трафика мы используем статистику, позволяющую определить пиковые часы в стандартном торговом центре или данные по средней интенсивности уличного трафика. 

Выбрав интересующие часы и просуммировав их долю, получаем общий вес выбранных промежутков во всей неделе. После получения данных от замеров подсчитывается трафик за месяц.   

Например, выбранное время для замеров составляет 10% от требуемого периода (месяца). Если замеры покажут посещаемость в размере 30 000 человек, то прогноз трафика за месяц составит 30 000 x 100 / 10 = 300 000 человек. Эти данные будут репрезентативны с точностью 90% и погрешностью ±12%. То есть, при проведении 100 исследований с такой выборкой в этом промежутке времени, в 90% случаев получаемые ответы по законам статистики будут находиться в пределах ±12% от исходного.

Наложив данные конкретного месяца на сезонность трафика по месяцам, можно получить прогноз по году. Такой подход позволяет повысить  точность произведенных замеров и  не переплачивать за дополнительное время работы персонала.   

Мы постоянно проводим замеры трафика для сетевых ритейлеров, в большинстве случаев для оценки проходимости коридора в торговом центре требуется 4 дня, два будних и два выходных. Часы исследования подбираются индивидуально. Для стрит-ритейла и нетипичных торговых центров чаще применяются 12-ти часовые подсчеты.

Вопреки мнению многих, количество проходящих мимо локации посетитителей не всегда коррелирует с объемом продаж (особенно в стрит-ритейле). В процесс вмешиваются другие факторы, например количество жителей в зоне транспортной доступности. Эти параметры исследуются отдельно, путем дорогостоящих и времязатратных полевых исследований или экспресс оценки с помощью облачных ГИС решений, таких как ГЕОМАТРИКС.

Григорий Рзянин, управляющий партнер консалтингового агентства One by One 

1-by-1.ru

Вместе весело шагать: как не надо мерить пешеходный трафик

Время открытия новых магазинов наугад прошло. По крайней мере, в том, что касается достаточно крупных объектов. С необходимостью как-то обосновывать выбор локации уже никто не спорит. Но как? Григорий Рзянин, управляющий партнер консалтингового агентства One by One рассказывает о типичных ошибках при проведении замеров проходимости и интерпретации их результатов.


Понятно, что магазину нужны покупатели. И хорошо то место, около которого эти покупатели ходят. Поэтому одним из основных шагов при выборе локации является анализ пешеходных потоков и замер трафика около локации.

Но достаточно ли просто посчитать проходящих мимо людей – и принимать решение об открытии? Достаточно, но не просто. Как показывает долгий опыт ежедневных замеров, есть короткий список типичных ошибок, которые совершают ритейлеры, выбирая и оценивая место под новый магазин с помощью замеров проходимости.

Ошибка 1: Делают нерепрезентативную выборку

Распространена ситуация экспресс-замера: на точку выезжает сотрудник, считает трафик в течение одного часа, и результаты этого часового учета экстраполируются на весь день.

А потом на основании таких данных принимается решение, стоящее миллионы.

 

Что в итоге? Если период учета попал в час «пик», данные получаются завышенными, если считали низкий период – заниженными. Да и сам час «пик» определить без полноценного учета затруднительно.

То же самое касается и распределения по дням. Как минимум, разницу между буднями и выходными учитывать нужно обязательно.

Замер трафика должен быть продолжительным, лучше всего в течение всего времени работы объекта, с дискретностью в один час. Это позволит построить неравномерность в течение дня и выявить те самые часы «пик». Как показывает опыт, точность большая, чем часовая, мало что добавляет.

Сколько дней считать трафик? Как показывает наш опыт, нужно замерять как минимум 10% от требуемой совокупности. То есть, если вы хотите получить данные на месяц, считать нужно от трех-четырех дней. Не забывая включать в эти дни как будни, так и выходные. Требуются более точные данные? Увеличивайте период исследования. 

Ошибка 2: Не учитывают человеческий фактор

Конечно, каждый из нас когда-то считал проходимость. Считал 12 часов в день на протяжении недели и ни разу не ошибся. Но нынешняя молодежь-то уже не та!

Что будет, если вы пошлете студента считать трафик три дня по 12 часов? Во-первых, это просто физически невозможно без перерывов. Человеческий организм не приспособлен. Во-вторых, как бы вы ни контролировали счетчика, он будет врать. Не очень честный начнет на втором часу и врать будет безбожно. Очень честный продержится до четвертого часа, а потом начнет экстраполировать данные. В результате вы получите цифры, которым не сможете доверять. А на этом этапе нужен верный учет, на результаты которого можно положиться.

Опыт показывает, что человек может адекватно считать трафик на протяжении 3-4 часов, не более. Так что вариантов только два: организовать посменную работу или использовать видеофиксацию.

Мы рекомендуем последнее. Идея состоит в том, чтобы снимать потоки пешеходов на видео, а потом уже считать по записи в спокойной обстановке. Таким образом обеспечивается высокое качество учета и гарантируется его достоверность, так как вызвавший сомнение период (или случайно выбранный, просто для контроля) всегда можно перепроверить.

Ошибка 3: Ошибочно интерпретируют результаты

Предположим, что все посчитано правильно. Ритейлер получил какую-то величину проходимости и теперь встает вопрос – а много это или мало? Вернее, достаточно ли для запуска бизнеса в этом месте? Мало получить верные данные, их нужно еще обработать и грамотно интерпретировать.

Как понять, хватит ли трафика для прибыльной работы магазина? Оптимальное решение – рассматривать одновременно несколько объектов и из них выбирать наилучший. Это значительно снижает риски неудачного открытия.

Но что если нет нескольких объектов для сравнения? В таком случае изучите локации и продажи конкурентов: они уже сделали инвестиции и имеют какую-то отдачу от своих точек. Изучая их, можно понять, насколько эти точки выгодны.

Ошибка 4: Не учитывают сезонность трафика

В праздники, перед праздниками и в будни, в декабре и мае, зимой и летом, покупательское поведение сильно меняется. Нельзя не учитывать этот факт при проведении замеров.

Фактор сезонности особенно актуален для локаций в торговых центрах. Значения проходимости коридора зимой и летом могут различаться более чем на 30%.

Замер трафика без учета сезонности дает большую ошибку при прогнозировании проходимости и объема продаж. Любая локация в четвертом квартале оказывается лучше, чем во втором, если при расчетах не использовать сезонные коэффициенты для приведения величины проходимости к среднегодовому значению.

Точные результаты замеров – это хорошо и необходимо, но здравый смысл никто не отменял. Есть множество факторов помимо трафика, влияющих на успешность локации. Но если считать трафик, так давайте считать его правильно! Это сэкономит и силы, и время, и деньги. Не забывайте, что одна из главнейших ошибок ритейлера, которую трудно исправить – открыться не в том месте.

Григорий Рзянин

управляющий партнер консалтингового агентства One by One

new-retail.ru

«Мама, он и меня посчитал!», или Откуда растут ноги у анализа пешеходного трафика

Недавно появилась новость о том, что в США запущена программа сбора данных о пешеходах рекламными щитами с целью определения их целевой аудитории. Сразу же началась дискуссия об этичности сбора GSM-данных и о том, какие именно будут утекать приватные данные. Я же хочу совершенно не в русле этого обсуждения рассказать немного об истории вопроса и о том, как можно собранную тем или иным способом информацию об уличной толпе использовать во благо города и его жителей.



Начнём с самого начала. Методы анализа пешеходного трафика появились ещё в прошлом веке, а вместо данных вышек GSM использовали бесплатную рабсилу студентов, которые в рамках курсовых работ исписывали и исчерчивали графиками тысячи листов в клеточку, в полосочку и А4. Только вот проблема, все люди такие разные, и занимаются на улице все своими частными непонятными делами. Такие разрозненные сведения неудобно обрабатывать, да и где ловить значимые закономерности, и будут они они одинаковыми в разных случаях?

Как унифицировать данные о неорганизованной массе народу? Самый простой вариант — отбросить те самые “приватные данные”, которые так дороги их хозяевам. Например, можно использовать методику советского учёного А. В. Крашенинникова: ориентироваться на плотность людей на территории (горизонтальная ось) и интенсивность их движения (вертикальная ось). Получится вот такая “диаграмма средового поведения”, на которой найдётся место любому виду деятельности людей:

Эти четыре квадратика так, для примера, они не имеют друг к другу отношения. В реальной же ситуации получаются более сложные и узнаваемые картинки:

Удивительно, но даже имея всего два параметра, можно составить “портрет” места, понять, чего от него хотят люди, удовлетворяет ли их окружение, и что стоит изменить. Форма, размеры пространства, препятствия для видимости или прохода влияют на графики очень сильно: разные места привлекают разных людей и стимулируют разную деятельность. Такие схемки по возможности используются при реконструкции старых кварталов, а для проектирования новых — разработанные на их основе управляющие пространственные паттерны.

На нынешнем уровне обработки информации без труда можно добавить ещё 2 параметра: пол и возраст. Закодируем пол формой отметки на диаграмме, а возраст — цветом. Портрет обычного двора может выглядеть как-то так:

Скорее всего, результатом “слежки” со стороны рекламных щитов будут примерно такие “портреты” городской среды вокруг них. Своеобразный быстро читаемый код, “ничего личного”. Легко обрабатывать и находить закономерности. И — в отличие от вездесущих QR-кодов — этот можно прочесть невооружённым глазом.

Если добавить пятый параметр — время — можно отследить, что в разные часы суток, дни недели, времена года одни и те же места привлекают разных людей. Этим занимается такая перспективная область науки как ритманализ. Есть и примеры практического использования ритманализа, например, калифорнийский Санта-Крус внедрил программу, которая составляет маршрут для патрульных машин, основываясь на статистике преступлений по улицам с учётом дней недели, времени суток, футбольных матчей по ТВ и т.д. Есть примеры подобного и на данных сотовой связи. Да и вообще, прогнозирование преступлений нынче — очень популярная область.


Карта прогноза правонарушений в Санта-Крусе.

Любопытно, что изначально одним из применений методики Крашенинникова было как раз улучшение криминогенной обстановки в жилых районах: разработанный им алгоритм позволял находить привлекательные для асоциальных граждан места и “перекодировать” их. Впрочем, во времена, когда компьютеры были большими, а программы — маленькими, предложенная им программа так и не была написана. Вручную же анализировать вполне можно, но долго и занудно. К тому же, данных, которые можно получить с карты, зачастую недостаточно: люди очень любят «переиначивать» неудобные пространства, используя их не по назначению, а чтобы это выяснить, нужно долговременное прямое наблюдение. Но не всё же издеваться над бедными студентами? На сегодняшнем этапе развития техники появилась возможность автоматизировать и эту часть работы, например, анализируя видеозаписи или ориентируясь на данные сотовой связи.


Построенная вручную карта зон социального контроля одного крупного квартала на сетке 25х25 м. Красота, можно на стенку вешать. Классик абстракционизма Пит Мондриан одобряет.

Если есть возможность оперировать данными GSM-вышек, можно отслеживать уже не статические “срезы”, а динамические “треки”, и результаты становятся интереснее. Например, в дублинской лаборатории IBM Research написали алгоритм анализа трафика людей, пользующихся общественным транспортом, который был обкатан на примере 4,5-миллионного города Абиджан и позволил улучшить транспортную ситуацию, сократив время ожидания и поездки в среднем на 10% для всех жителей. Информацию с декабря 2011 года по апрель 2012 года собрал и предоставил для научных исследований оператор Orange. База включает 2,5 млрд. записей и очищена от любой персональной информации.


На верхнем рисунке — время ожидания на остановках, на нижнем — загруженность маршрутов.

В общем, не так страшен чёрт, как его малюют: значимые положительные результаты тотальной слежки действительно существуют. Конечно, рекламные компании сейчас претендуют на роль мирового зла и уже подбираются к критическому уровню, описанному Э. Гриффитом в его “Слушайте, слушайте”, Г. Каттнером в книге “День не в счёт”, Ф. Полом в “Торговцах Венеры” или Р. Расселом в “Комнате”. Конечно, геомаркетинг уже никуда из нашей жизни не денется, но есть и вероятность того, что собранные рекламными щитами данные станут общественным достоянием, как и в случае с Абиджаном, и тогда каждый, придумавший новый алгоритм анализа, сможет испытать его, узнать что-то новое о лице города — и даже изменить его выражение к лучшему.

habr.com

Опубликовано в категории: Разное

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о