Abstract-I början av 2000-talet, sociala nätverk tjänade bara för att låta världen veta vår smak, dela våra bilder och dela några tankar. Ett decennium senare är dessa tjänster fyllda med en enorm mängd information. Nu utforskar industrin och akademin denna information för att få fram implicita mönster. TwitterJam är ett verktyg som analyserar innehållet i det sociala nätverket Twitter för att extrahera händelser relaterade till vägtrafik. För att nå detta mål började vi med att analysera tweets för att känna till dem som verkligen innehåller vägtrafikinformation. Det andra steget var att samla in officiell information för att bekräfta den extraherade informationen. Med dessa två typer av information (officiell och allmän) korrelerade vi dem för att verifiera trovärdigheten hos offentliga tweets. Sambandet mellan de två typerna av information gjordes separat på två sätt: det första handlar om mängden tweets under en viss tid på dygnet och det andra om lokaliseringen av dessa tweets. Två hypoteser utarbetades också om dessa korrelationer. Resultaten var inte perfekta men där rimliga nog. Vi analyserade också verktyg som lämpar sig för visualisering av data för att bestämma vilken strategi som är bäst att följa. I slutet utvecklade vi en webbapplikation som visar resultaten, för att hjälpa till med analys av resultat.
Å andra sidan, Rebelo et al. REF införde ett system som kan extrahera och analysera händelser i samband med vägtrafik, myntat TwitterJam.
TwitterJam: Identification of mobility patterns in urban centers based on tweets
{'venue': '2015 IEEE First International Smart Cities Conference (ISC2)', 'journal': '2015 IEEE First International Smart Cities Conference (ISC2)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}