隨著越來越多的設備連接到互聯網，無數人在線分享他們的實時體驗，每分鐘都會產生大量有用的數據。對這些數據的分析可以改善有關交通，事件和其他城市相關經驗的信息的傳播和理解。

大數據分析很可能在未來的城市中發揮關鍵作用，使系統能夠在微觀層面感知城市，并在有限的時間內為政府和公民的決策提供信息。沙特阿拉伯國王阿卜杜勒阿齊茲大學的研究人員最近使用大數據分析來檢測倫敦周圍的時空事件，測試這些工具在利用有價值的實時信息方面的潛力。

“我的研究是智能社會作為智慧城市的一個子部分的應用，”開展這項研究的研究人員之一Sugimiyanto Suma告訴Tech Xplore。“這是一個工作流程設計，使用Apache Spark和Tableau來檢測城市中的時空事件，用于城市意識，決策制定和城市規劃。它基于社交媒體分析，通過收集，處理和分析來自Twitter的大數據，它成功地在倫敦發現了事件的位置傳播，事件名稱和時間。“

該研究旨在通過分析在社交媒體平臺上收集的數據來有效地檢測倫敦周圍的事件，同時還開發可用于時空事件檢測的大數據分析架構。為此，研究人員使用大數據和機器學習平臺Spark和Tableau來分析與倫敦相關的超過300萬條推文。

這是第一項有效使用Apache Spark(一種開源集群計算框架)的研究，用于基于社交媒體的事件檢測。此外，他們還使用Google Maps Geocoding應用程序編程接口(API)查找倫敦周圍的Tweeters并進行進一步分析。

“我們發現并找到了倫敦周圍的擁堵情況，并憑經驗證明，通過分析數據可以自動檢測事件，”Suma說。“我們檢測到多個事件的發生，包括他們的位置和時間，包括2017年倫敦諾丁山狂歡節活動，我們之前沒有這方面的知識。”

將來，Suma及其同事開發的用于時空事件檢測的大數據分析工作流程可以被其他研究人員采用和完善，以獲得更詳細的事件結果。它還可以幫助政府和其他利益相關者進行決策和城市規劃過程。

研究人員正在探索進一步改進其系統的方法，以便獲得更高的檢測準確度，更廣泛的時空檢測和更高的分析質量。

“為了檢測準確性，我們計劃開發算法并將結果與??實際信息進行比較，將其與報道的事件(如新聞或媒體網站)相關聯，”Suma解釋說。“為了更廣泛的檢測，我們將獲得更多社交媒體數據，如Facebook。最后，為了更好的分析質量，我們希望利用更多的AI技術。”