การใช้สื่อสังคมออนไลน์ เพื่อคำนวณสภาพการจราจรในเมืองใหญ่

Abstract

งานวิจัยนี้ได้สนใจในส่วนของวิธีการที่จะนำข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์ เช่น ทวิตเตอร์ มาใช้ในการวิเคราะห์และแปลงสภาพ เพื่อให้เป็นข้อมูลการจราจรในรูปแบบอื่นๆ อาทิเช่น เส้นสีการจราจรที่แสดงผลที่บ่งบอกสถานะต่างๆระบบแผนที่หรือระบบนำทางต่างๆ อาทิเช่น Google map [9] หรือ Longdo map [23] เพื่อช่วยให้ข้อมูลการจราจรมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งแหล่งข้อมูลที่เป็นสื่อสังคมออนไลน์ที่มีผู้ติดตามอันดับต้นๆ และมีบัญชีผู้ใช้ที่นิยมกระจายข่าวสารข้อมูลการจราจรเช่น js100radio : จส100 [3], fm91trafficpro : สวพ 91 [4]

จากข้อมูลที่กล่าวมาข้างต้น เมื่อเราได้ข้อมูลมาแล้ว ต้องทำการวิเคราะห์และแปลงสภาพข้อมูลเหล่านั้น โดยวิธีการ สังเคราะห์ได้ใช้ TLexs [22] เป็นต้นแบบในการวิเคราะห์ข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบของประโยคให้เป็นคำที่มนุษย์เข้าใจได้ง่าย และใช้ HMM Model [20] ในการแปลงสภาพข้อมูลเหล่านั้นออกมาเป็นข้อมูลจราจรที่ต้องการ

This paper proposed about method to extract information from Social Network. Ex. Twitter. To use that information for analyze and transform that information to be another format. Ex. Traffic information that use for Google map [9] or Longdo map [23] for improve performance of information. Source of twitter that have a thousand follower in Thailand is js100radio [3] and fm91trafficpro [4].

From information above, when we got information and want to analyse and transform. The method to analyse is TLexs [22] to be prototype for extract sentence to word for easier to understand. And the method for transform is HMM Model [20] to traffic information that we expected.