בעקבות תפוצתם הנרחבת ויכולותיהם הטכנולוגיות של טלפונים סלולריים, נשמרים כיום במחסני נתונים מיקומם הפיזי של מיליארדי משתמשי טלפון סלולארי בארץ ובעולם בכל רגע ורגע. נתונים אלו יכולים להיות שימושיים ביותר למגוון רחב של שימושים, למשל לחוקרים המנתחים כיצד מחלות מתפשטות באוכלוסייה, לגופי תכנון ממשלתיים המחליטים על תכנון קוי תחבורה ציבורית, או ליזמים פרטיים השוקלים היכן למקם מרכז קניות חדש. בתקציר זה, אנו באים להציג את המטרות והפעילויות של פרוייקט LMP - Learning Mobility Patterns, הבא לחקור תשתיות אלגוריתמיות ומדעיות לניתוח מידע הנובע ממיקומי משתמשי טלפונים סלולריים. הפרויקט נתמך על ידי קרן תשתיות מחקר של משרד המדע והטכנולוגיה, ויעדו לפתח תשתיות המאפשרות ניתוח מדעי בסיסי ויישומי של התנהגות אנושית בקנה מידה חסר תקדים.
מטרת הפרויקט היא לפתח שיטות ומודלים של ייצוג וניתוח נתוני מיקום טלפונים סלולאריים, המאפשרים חיזוי, היסק, ויזואליזציה והסבר של דפוסי תנועה. השיטות שנפתח יאפשרו ניתוח וזיהוי דפוסי תנועה בעזרת סמנטיקה אחידה של המקומות בהם משתמשים נמצאים (למשל, בית, עבודה, מקום בילוי, מרכז קניות), חיזוי עתידי של דפוסי תנועת משתמשים על סמך מודלים המשקפים את התנועה ההיסטורית שלהם, יכולת הסבר של מעבר בין מקומות כתלות בהיסטוריה של תנועות המשתמש ושמירה על פרטיות המשתמשים, על ידי הפיכה של מידע גיאוגרפי (שיכול לאפשר זיהוי של המשתמשים) למידע סמנטי כללי.
במאמר, נסקור את המודלים אותם אנו מפתחים לזיהוי תבניות מיקום ותנועה, וביניהם כאלה לשם ניתוח מידע סמנטי וניתוח מידע זמני ע"י מודלים מרקוביים, כמו גם פיתוח מודלים בייסיאנים להסבר וחיזוי תבניות תנועה ומעברים בין מקומות סמנטיים לאורך תבנית התנועה. נסקור את הצעדים הנדרשים לניתוח מידע המתאר מיקום משתמשים, פיתוח מודלים וביצוע הערכה של שיטות הניתוח. בנוסף, נתמקד באפשרויות ובאתגרים שמעמידים נתוני המיקום להנדסת תעשייה ולחקר ביצועים.
