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280 millions de tweets uniques montrent la répartition géographique d'Android et des utilisateurs d'iPhone

Bien que les récentes révélations d'Edward Snowden sur la NSA aient été superflues sur les utilisations potentiellement répréhensibles de l'analyse de données en masse, il est important de s'en souvenir. Analyser le résultat d'événements importants. Les ensembles de données collectés - les métadonnées de localisation et de téléphone, en particulier - peuvent être utilisés pour créer ce que l’on appelle l’art de données: visualisations interactives de grands pools d’informations. C’est ce que l’ancien employé de Google, Eric Fischer, et les ingénieurs de la société de cartographie d’entreprise MapBox se sont récemment associés pour produire. Le sujet? La répartition géographique des utilisateurs de smartphones par système d'exploitation mobile, telle qu'enregistrée par Twitter, contient des géodonnées et des identificateurs d'appareil.

Les modèles de smartphone sont représentés sur la carte par des points de couleur: rouge pour iPhone, vert pour Android et nuances de violet pour BlackBerry et autres. À première vue, la socioéconomie. L'affichage par défaut de la carte montre une grande concentration de points rouges - utilisateurs d'iPhone - dans les villes riches et des banlieues, et de points verts - téléphones Android - réparties plus équitablement dans les zones rurales et à faibles revenus. Cependant, ils étaient censés être: Fischer a dit à Wired que les cartes ne représentent qu'une "infime fraction" de ce qui se passe.

On peut soutenir que les méthodes derrière la carte sont plus intéressantes que la carte elle-même. Tweet depuis septembre 2011. Les spécialistes des données sociales de Gnip ont fourni l'accès aux données, tandis que Fischer a construit l'interface interactive et Points de données "dédupliqués", éliminant les tweets qui se chevauchent géographiquement. Postdata manipulant, l’équipe avait près de 280 millions de tweets uniques avec lesquels travailler.

En plus de la carte de smartphone, Fischer et MapBox utilisent également les tweets pour créer deux graphiques supplémentaires (et probablement moins controversés). L'un montre les endroits où les touristes ont tendance à se rassembler dans une ville donnée, alors que les autres groupes. Les deux sont disponibles sur le site Web de MapBox.

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