Projektbeschreibung
Vorhersage der Mobilitätsmuster der allgemeinen Bevölkerung
Mithilfe von Big Data können entsprechende Akteure effektive Maßnahmen planen und verwalten. Um dies zu verwirklichen, plant das EU-finanzierte Projekt DEMOGRAPHICA einen Algorithmus, der kollektives menschliches Verhalten analysiert und nach Ort und Zeitrahmen verwertbare und zuverlässige Vorhersagen erstellt, die vollständig auf die Marktbedürfnisse des Kunden zugeschnitten sind. Zur Prognose des Mobilitätsverhaltens der Bevölkerung nutzt das Projekt die Sozio-Thermodynamik, um die komplexen, umfangreichen und anonymisierten Daten der Mobilfunkbetreiber zu analysieren. Dies wird vertikalen Märkten zugutekommen, in denen das Verständnis von Mobilitätsmustern die Entscheidungsfindung prägt und verschiedene Schlüsselindikatoren für intelligente Städte und eine Vielzahl von Sektoren verbessern kann.
Ziel
What if an algorithm could analyse collective human behaviour and produce per-location, per-time-frame, actionable and reliable predictions fully customised as per each clients’ market needs? This would benefit all those verticals that depend on mobility patterns to plan effective actions. Marketers would count with tools to design efficient and viral advertising, awareness or fundraising campaigns. Smart- cities/Municipalities’ mobility and tourism responsibles would count with scientific tools to effectively put into practice their politics. Toll-roads planners/managers would count with reliable tools to manage actions.
DEMOGRAPHICA makes use of socio-thermodynamics to analyse the complex, massive and anonymised data (i.e. Call Detail Records -CDR-) provided by Mobile Network Operators (MNOs) to forecast mobility patterns of general population. This allows us to understand and reliably forecast citizens’ mobility patterns without violating their privacy. This is useful in many verticals where understanding these mobility patterns is essential to drive informed decisions and improve different KPIs (key performance indicators), from profitability to service level, especially in the whole world of smartcities, and particularly in some niches of this big market such as Transportation, Tourism and Out-of-Home Marketing, but it also has application in other sectors such as Health (epidemics evolution prediction), energy or cybersecurity, to mention a few.
Wissenschaftliches Gebiet
Not validated
Not validated
- engineering and technologycivil engineeringurban engineeringsmart cities
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationstelecommunications networksmobile network
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebusiness intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencescomputer security
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenUnterauftrag
H2020-SMEInst-2018-2020-2
Finanzierungsplan
SME-2 - SME instrument phase 2Koordinator
1004 LAUSANNE
Schweiz
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).