Комментарии 29
Это так же актуально для предотвращения терактов. Нет групповой цели, в отличии от того же Домодедово, в то время, когда пришел Аэроэкспресс, и все попёрлись в терминал.
Хммм, так можно и наоборот, исследовать причины способствующие появлению масс людей в конкретном общественном здании. Но что-то мне от этого не по себе.

Если слишком сильно углубляться, то причиной будет то, что поезд слишком вместительный. Нужно 19 поездов по 1 вагону.
А причиной вообще такого большого скопления людей то, что Москва слишком большая, и нужно не 1 Москву, а 100 небольших Московий, и принудительно расселить людей. /Сарказм

тогда Москва -большая развомерно распределится в пробках на дорогах между Московиями-малыми и Москвой-Малой-Центральной.
Да — поток между ними будет огромен, но не совсем, ведь работу будут искать поближе к дому, локальными центрами кластиризации, тоесть в каждой Московии. тут важнее чтоб уровень жизни остался почти у всех на равне, а не экспонинциально зависил от " расстояния от центра"
Уже сейчас можно искать работу ближе к дому или дом ближе к работе, но люди всё равно от 2 до 4 часов в 1 сторону ездят.
Вы не совсем поняли мою мысль. Я говорю о том, что кто-то может исследовать причины появления масс людей в каком-то определенном месте определенного общественного места для не очень хороший целей.

Вопрос собственно в разрезе теории массового обслуживания. В каждом абзаце речь идет о некой уникальной технологии поведенческого моделирования, но тема так и не раскрыта. Скудные пара предложений перед второй схемой, ясности не вносят. С таким же успехом можно писать о технологиях спецслужб контроля поведения толпой, что они вот есть, и что они работают.

Благодарю. Если тема заинтересовала, то тогда как-нибудь в следующих постах опишу технологию более развернуто.

Да, интересно. Особенно в этом аспекте любопытно учитывание поведения толпы.

Например, в отношении скопления людей, возникающего в магазине А и Б в торговом центре, при обнаружении скопления людей можно определить, что скопление в магазине А было вызвано людьми, которые увидели указатель, а скопление в магазине Б было вызвано людьми, которые закончил обедать в кафе и все вместе пришли в магазин. Таким образом, скопление людей в магазине А можно устранить путем установки новых указателей

Интересно, какие же новые указатели можно установить для уменьшения скопления людей в магазине? «Не ходите туда». «Вам туда не надо».
По-моему, магазину в торговом центре, наоборот, должно быть выгодно, что бы в нем возникало скопление людей.
Не думаю, что магазину было бы выгодно, чтобы рядом с ним постоянно толпились люди, которым просто нужен банкомат (ATM). Собственно, указатель и показывает где магазин, а где банкомат, тем самым отсекая «нерелевантных» посетителей.
Конечно выгодно. Особенно, если толпа создается бесплатно для магазина. Люди у банкомата это по определению платежеспособные люди. Соответственно, какая-то их часть является целевой аудиторией для данного магазина.
Люди у банкомата — это неплатежеспособные люди.
Платежеспособными они становятся после банкомата
Люди у банкомата — это неплатежеспособные люди.

В магазине перестали принимать карты?
Те, что стоят в банкомат, не платят картами

Неужели?
Я в 95% случаев расплачиваюсь картами, но для оставшихся 5% (где их не принимают) приходится таскать постоянно с собой наличные, которые имеют обыкновение иногда заканчиваться
И как вы считаете, где я их тогда беру?
Сюрпрайз!
В банкомате.
И только не говорите мне, что это уникальный сценарий использования безналичного и наличного видов расчётов.
В том и дело, что к банкомату они обращаются, наверное, не для того, чтобы снять средства для шоппинга. Все-таки спектр операций у них относительно широкий.
Ну, например, вспомнил я, что надо срочно оплатить счет и пошел искать банкомат, а покупать мне ничего и не надо. Посмотрите какие очереди в некоторых ТЦ у банкоматов сбера, там явно не для ближайшего магазинчика деньги снимают.
А если эта толпа ничего особо не собирается покупать и мешает реальным клиентам? Наверное, это как раз тот случай, когда жертвуем частью «потенциальных», чтобы сохранить массу «реальных» покупателей.
Слишком много людей в самом магазине не всегда играет в плюс. Например, скопления людей создают очереди на кассах, в примерочных, у полок с товаром. Следовательно, получается, что обслуживают клиентов медленно… А мы все сейчас такие нетерпеливые и придирчивые к сервису :) #блонд
Так ведь такие проблемы уж точно не решаются указателями «вам в другое место». А увеличением пропускной способности примерочных, касс, расширением торговых площадей…
Например, в отношении скопления людей, возникающего в магазине А и Б в торговом центре, при обнаружении скопления людей можно определить, что скопление в магазине А было вызвано людьми, которые увидели указатель, а скопление в магазине Б было вызвано людьми, которые закончили обедать в кафе и все вместе пришли в магазин.

Мне непонятно, почему подобные случаи не могли выявить без применения новой технологии?
В статье это описано довольно сумбурно (видимо, трудности перевода с японского?), но давайте разберемся: Какие модели использовали до этой технологии? Почему в предыдущих моделях нельзя было выявить типичные маршруты? Какие параметры добавили в новую модель? Что изменилось, и что привело к улучшению результата?

Я не увидел четких ответов на эти вопросы, помимо туманных сообщений о большом комбинаторном поле и кластерном анализе. Можете пояснить более подробно?

Также было бы полезно привести ссылку на первоисточник, во избежание искажений…
У аэропорта города Фукуока в первой половине 2010-х возникла проблема с перегруженностью и очередями, решение для которой там захотели найти с помощью математических методов, высоких технологий и анализа. Они таким образом решили усилить старый добрый метод проб и ошибок, цель изначально заключалась в экономии времени, глубине анализа и меньшим количестве шишек.

Здесь можно найти релиз, который Университет Кюсю выпустил перед самым началом исследований. Там есть подробное описание проблемы вместе с методами.
Бессмыслица. Такая технология, Т А К А Я технология есть. Какая?
Технологию автоматического анализа причин возникновения скопление людей в общественных местах, основанную на симуляции поведения человека. В тексте это все вроде как описано.
Увы, но профессор Такахаши не дал ей красивого названия, ну или не раскрыл его широкой публике, приходится обходиться описанием.
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.