Как управлять толпой с помощью данных

Большое скопление людей — это всегда головная боль для служб безопасности. Нужно всеми силами предотвращать давку, травмы и мародерство.

В 2013 году на индуистском празднике в Индии погибли 115 человек — давку спровоцировали слухи о том, что может обрушиться мост к храму Мандула Деви. В 2015 случилась массовая давка в Мекке во время ежегодного хаджа (паломничество в Мекку к храму Каабу). Власти сообщили о 2110 жертв.

Сотрудники служб должны оценивать настроение толпы, отслеживать, нет ли подстрекательств, понимать, куда люди движутся и зачем. В этом им на помощь приходит анализ больших данных.

Четыре сервиса в Нидерландах

В Голландии 4 года назад запустили инструмент Twitcident. Сервис в режиме реального времени анализирует содержание твитов и выявляет из них подозрительные. Это позволяет предотвратить подстрекательство в толпе.

Сегодня Twitcident перерос в компанию PublicSonar, которая по-прежнему анализирует содержание постов в соцсетях, но уже для более широкого круга целей: выявляет проблемы на дорогах и в работе коммунальных служб. Компания сотрудничает с Делфтским техническим университетом.

Даже в тех городах, которые далеко продвинулись в плане цифровых технологий, есть проблемы с оперативным общением между службами спасения (полиция, пожарные, скорая). Программа System Shield Urban, запущенная в Энсхеде, через GPS определяет местоположение всех групп быстрого реагирования. Система видит в том числе частных провайдеров безопасности. В случае инцидента ближайшая соответствующая служба быстро отправляется на помощь.

Сервис Bluemark отслеживает количество смартфонов на территории, чтобы понять, где число посетителей достигло критической отметки, угрожающей сохранности людей. Программу можно использовать, например, для наблюдения за очередями на входах и выходах, чтобы не допустить давку.

Ходынская катастрофа — массовая давка, произошедшая в мае 1896 года на Ходынском поле
Tec4se (Twente Experimental Command, Control & Communication Centre for Secure Environments — Центр управления и связи для безопасной среды) объединяет данные об обстановке на дорогах, о передвижениях людей в местах скопления и мониторит социальные сети. Вся информация обрабатывается и выводится на один экран. Программу рассматривают как модель, которую можно будет запустить в других городах Европы.

Другие сервисы

Китай. Подразделение китайского интернет-гиганта Baidu Inc — Big Data Lab — разработало алгоритм, который агрегирует запросы пользователей в Baidu-картах. Это позволяет предупреждать об образовании большого скопления людей за 1-3 часа. Правда, пока что это только исследовательский проект, но компания готова делиться технологией с городскими властями.

Источник фото
Швеция. В 2015 году Европа столкнулась с массовым притоком беженцев из Сирии. Шведскому совету по вопросам миграции пришлось работать с 10 тысячами беженцев еженедельно — каждого нужно было зарегистрировать, обеспечить жильем, а еще найти много автобусов и поставить огромные объемы питания. Для всего этого пришлось нанимать дополнительный персонал и ускорить процессы закупок. Совет считает, что они бы не справились без шведской компании QlikView, которая предоставила свои аналитические сервисы и позволила предсказать наплыв беженцев за полгода до события.

Источник фото
Великобритания. Компания Crowd Vision со штаб-квартирой в Лондоне с 2009 года развивает сервис, который анализирует изображения, полученные с камер видеонаблюдения. Сейчас у компании два типа клиентов — аэропорты и торговые центры. Для первых сервис отслеживает очереди, считает время ожидания пассажиров, следит за нагрузкой персонала. Благодаря этому аэропорты могут оптимизировать штатное расписание сотрудников на контрольно-пропускных пунктах, улучшать маршруты перемещения пассажиров и следить за работой подрядчиков. Торговым центрам Crowd Vision предоставляет данные о проходимости и загруженности, рисует маршрут покупателя и анализирует, как часто используются билетные автоматы, информационные киоски и службы поддержки — чтобы управляющие могли переставить их в более удобные точки.

Источник фото
Технологии Crowd Vision были использованы на Олимпийских играх в Лондоне в 2012 году.