«Խելացի քաղաք»՝ առանց մեծ տվյալների․ գիտնականը քաղաքային միջավայրի ուսումնասիրության հասանելի համակարգ է ստեղծել

Խոշոր քաղաքային տվյալների բազաներից երբեմն անհնար է հասկանալ, թե մարդն ինչ է տեսնում և զգում կոնկրետ փողոցում։ Ցինցինատիի համալսարանի գիտնականը մշակել է մատչելի մի համակարգ, որը հնարավորություն է տալիս մանրամասն տվյալներ հավաքել անմիջապես տվյալ վայրից՝ քաղաքային միջավայրում գտնվող մարդու տեսանկյունից։

Նոր մեթոդի մասին հոդվածը հրապարակվել է Ցինցինատիի համալսարանի կայքում։

Ցինցինատիի համալսարանի Դիզայնի, ճարտարապետության, արվեստի և պլանավորման քոլեջի տարածաշրջանային զարգացման ծրագրի դոկտորանտ Հենրի Լևեսկը քաղաքային միջավայրն ուսումնասիրելու համար բաց և մատչելի գործիքակազմ է ստեղծում։

Նրա գաղափարն այն է, որ հետազոտողներն ու հենց բնակիչները կարողանան հավաքել ոչ մեծ, բայց առավելագույնս մանրամասն տվյալներ՝ չհիմնվելով բացառապես ամբողջ քաղաքներ կամ տարածաշրջաններ ընդգրկող տեղեկատվության վրա։

Օրինակ՝ ամբողջ քաղաքի ջերմաստիճանի տվյալների փոխարեն կարելի է այն չափել կոնկրետ խաչմերուկում կամ փողոցի որևէ հատվածում։ Նույն տրամաբանությամբ հնարավոր է ուսումնասիրել մայթի վիճակը, օդի որակը կամ մարդու արձագանքը որոշակի միջավայրին։

Լևեսկի հիմնական սարքը հավաքված է մատչելի, պատրաստի դետալներից։ Ներկայումս այն կարելի է ամրացնել սաղավարտին կամ կրել գլխարկի վրա։ Համակարգը միաժամանակ լուսանկարում է այն, ինչ տեսնում է մարդը, կարող է ֆիքսել հենց նրան, GPS-ի միջոցով որոշել գտնվելու վայրն ու հավելյալ տեղեկություններ հավաքել շրջակա միջավայրի վերաբերյալ։

Հավելյալ տվիչներ (սենսորներ) տեղադրելու դեպքում սարքն ունակ է չափել ջերմաստիճանը, խոնավությունը, օդի որակն ու լուսավորվածությունը։ Ընդ որում, հետազոտողը կարող է փոխել համակարգի կարգավորումները՝ ելնելով առաջադրանքից։ Օրինակ՝ կարելի է անջատել GPS-ը, եթե կոորդինատները պետք չեն, իսկ սարքը՝ տեղադրել անշարժ վիճակում և օգտագործել մեկ վայրի տևական դիտարկման համար։

Կարևոր է նաև ստացվող տվյալների բաց լինելը։ Համակարգը դրանք չի կապում փակ ծրագրային ապահովման հետ. լուսանկարներն ու ժամանակի նշումներով տվյալները կարելի է բացել և վերլուծել լայն տարածում ունեցող ծրագրերով։ Օրինակ՝ սարքը կարող է պահպանել լուսանկարն ամեն հինգ վայրկյանը, մեկ րոպեն մեկ կամ սահմանված այլ ընդմիջումներով՝ տեղանքի ու ջերմաստիճանի մասին տեղեկությունների հետ միասին։

Լևեսկն արդեն փորձարկել է համակարգն ուսումնական նախագծերից մեկում։ Չորս շաբաթվա ընթացքում ուսանողները, որոնցից շատերը նախկինում ծրագրավորմամբ կամ էլեկտրոնային սարքեր ստեղծելով չէին զբաղվել, ինքնուրույն հավաքում էին սենսորները, ընտրում իրենց հետաքրքրող երևույթները, չափումներ կատարում և վերլուծում արդյունքները։

Նախագծերից մեկում ուսումնասիրվում էր մարդկանց դիմախաղը կարիերայի հարցերով խորհրդատվությունների ժամանակ։ Մասնակիցների թույլտվությամբ՝ համակարգը զրույցի ընթացքում որոշակի պարբերականությամբ լուսանկարներ էր անում։ Ապա Լևեսկի մշակած գործիքը, արհեստական բանականության կիրառմամբ, վերլուծում էր պատկերների հաջորդականությունն ու յուրաքանչյուր պահի համար գնահատում դեմքի արտահայտությունը յոթ կատեգորիաներով։

Սա թույլ տվեց խորհրդատվությունն անցկացնող ուսանողին տեսնել, թե ինչպես էր փոխվում զրուցակցի դիմախաղը խոսակցության ընթացքում. մի բան, որը բավականին բարդ է միաժամանակ վերահսկել բուն զրույցի ընթացքում։

Այս նախագիծը Լևեսկի դոկտորական ուսումնասիրության մի մասն է, որը համատեղում է տվյալների հավաքագրման և վերլուծության բաց գործիքներն արհեստական բանականության մեթոդների հետ։ Գիտնականի ավելի լայն խնդիրն է չկառուցվածքավորված տեղեկատվությունը (օրինակ՝ տեքստն ու լուսանկարները) վերածել այնպիսի տվյալների, որոնք հնարավոր է համակարգել, վերլուծել ու ստուգել։

Հետազոտողի մտահղացմամբ՝ նման մոտեցումը փոխում է հենց «խելացի քաղաքի» մասին պատկերացումները։ Խոսքը ոչ միայն այն մասին է, թե որքան տվյալ ի վիճակի է հավաքել քաղաքը, այլև այն մասին, թե ով է մուտք ստանում դրանց հավաքագրման և վերլուծության գործիքներին, և թե ինչ հարցեր են հենց բնակիչներն ու հետազոտողները կարևոր համարում։