12 de abril de 2016

Análisis de los datos muestra el impacto de las leyes contra los mensajes de texto





Como parte de la campaña Se Puede Esperar contra la conducción distraída teléfono inteligente, AT&T ha analizado recientemente los 3 meses de datos anónimos en su red y se encontró que los estados con leyes anti-mensajes de texto tienen tasas más bajas de los mensajes de texto mientras se conduce. Este blog AT&T explica cómo se recogieron los datos y su potencial para el bien:

Hace unos meses, AT&T Se Puede Esperar equipo pedido a nuestros científicos de datos para mirar algo diferente de nuestro trabajo normal en red y mejoras de procesos de negocio: ¿Tuvimos alguna nueva idea sobre cómo estudiar los mensajes de texto mientras se conduce?

El Puede esperar acciones de campaña un mensaje simple: Mantenga sus ojos en la carretera, no en el teléfono. Y nosotros teníamos una idea para ellos.
Nos miramos a los 3 meses de datos anónimos en nuestra red. A través de algunos algoritmos y análisis, hemos sido capaces de estimar las tasas de los mensajes de texto mientras se conduce a través de Estados Unidos.

El mundo real crea una gran cantidad de variables. Así que no estamos anunciando tarifas de ciudades individuales. No hay necesidad de crear un alboroto cuando podríamos llamar a los números direccionalmente precisa, en lugar de identificar. Sin embargo, después de algunas comprobaciones y repetirá la comprobación, nuestro equipo de ciencia de datos confía en esta afirmación general:

Estados que tienen leyes contra los mensajes de texto en todo el estado tienen tasas más bajas de los mensajes de texto mientras se conduce - a un nivel estadísticamente significativo.

Creemos que los 4 estados sin una prohibición en todo el estado completo tienen una más o menos un 17 por ciento más alta tasa de mensajes de texto mientras se conduce de los 46 estados con prohibiciones a nivel estatal.

Aquí está una mirada más cercana técnica en lo que hicimos:


  • Primera privacidad. No hemos creado ningún dato nuevo, ni tampoco compartimos ningún dato fuera de AT & T. Nuestros datos científicos analizaron un conjunto anónimo de información de la red de rutina, y se agregan al tamaño de un área metropolitana.



  • En concreto, nos fijamos en los mensajes de texto salientes, y se utilizó un algoritmo de torre celular para averiguar cuáles fueron enviados desde vehículos en movimiento.



  • Se estudiaron desplazamientos dentro de las áreas metropolitanas del censo de Estados Unidos. Se identificaron "conmuta" como viajes realizados entre 2 ubicaciones de las torres más frecuentados de un teléfono anónimo. (Las ubicaciones reales no eran relevantes más allá de verificar que las torres estaban en un área metropolitana en particular).


He aquí por qué lo hicimos de esta manera:


  • Sólo podía saber que un dispositivo móvil estaba en movimiento, no se si estaba siendo utilizado por un conductor o pasajero. Así que nuestra solución fue la de "peso" de la tasa en cada área metropolitana. Nos limitamos a desplazamientos en las áreas metropolitanas debido a que el censo de los EEUU recoge datos de los pasajeros específicamente sobre desplazamientos del área metropolitana. En la mayoría de las áreas, aproximadamente el 80 por ciento de los desplazamientos son solo - un coche con ningún pasajero. Sin embargo, en el área metropolitana de Nueva York, por ejemplo, la cifra es de 50 por ciento. Ajustamos cada área metropolitana para este sesgo para obtener una imagen más real de los mensajes de texto mientras se conduce, no sólo los mensajes de texto mientras se mueve.


Creemos que este estudio es significativo porque demuestra lo que la gente como un grupo están haciendo en realidad, no lo que dicen que están haciendo. Y recuerda, esto es sólo mensajes de texto - no otras distracciones de conducción de teléfonos inteligentes. Pero es un indicador razonable.

En caso de que los 4 estados unirse al resto de los estados por los que pasa prohibiciones integrales de mensajes de texto? Estamos encantados de añadir a la investigación.

Vamos a compartir nuestros conocimientos con nuestros colegas de Juntos para aumentar la seguridad en las carreteras, una coalición que se ocupa de la seguridad vial en el mundo. Como un solo estudio, esperamos que este trabajo ayudará a crear conciencia. Se podría repetirse en el futuro cambios en la legislación, o se ajusta con nuevas ideas.

El estudio de los datos anónimos y agregados de los teléfonos móviles tiene un gran potencial para el bien. En California, por ejemplo, AT&T está ayudando en un proyecto para determinar la forma de datos móviles pueden ahorrar a los contribuyentes miles de millones de dólares. Con los datos de tráfico agregado de los teléfonos, el estado no puede necesitar reemplazar gastado, en el pavimento sensores de tráfico para realizar estudios de congestión.


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