Ученые проследили за путешественниками через микроблоги

Туристические потоки между странамиИзображение: Hawelka et.al

Группа исследователей из Австрии и США использовала Twitter для анализа наиболее популярных направлений у путешественников из разных стран. Ученые смогли получить данные, которые хорошо согласуются с информацией, полученной традиционным способом, на основе информации от туристических агентств. Подробности исследования представлены в статье, опубликованной в архиве препринтов arxiv.org, а кратко о ней рассказывается в MIT Technology Review.

Ученые из университета Зальцбурга и Массачусетского технологического института использовали записи, которые содержали привязку к местности. Перед своим анализом они исключили все твиты, которые были сделаны не людьми (роботы и корпоративные микроблоги), а также не рассматривали последовательности записей, из которых следовала заведомо невозможная для пассажирского авиалайнера скорость перемещения.

Полученная картина позволила выявить страны, жители которых наиболее активно перемещаются по планете. Если судить по микроблогам, то наиболее часто путешествуют жители Гонконга и Тайваня, а из европейцев лидерами стали австрийцы и бельгийцы. Россияне уступили латышам и шведам, но обошли греков, новозеландцев и украинцев.

Ученые смогли оценить соотношение числа приезжающих в страну туристов к числу жителей страны, выезжающих за ее пределы. По этому показателю Россия оказалась в лидерах вместе с Филиппинами, Индонезией и Бразилией. Кроме того, на одном из представленных в работе графиков видна зависимость числа выезжающих туристов от времени года: исследователи зафиксировали среди русских туристов пик, приходящийся на майские праздники. Исламские страны дали заметный прирост выезжающих за рубеж в конце октября за счет паломничества в Мекку (хаджа, совершается в месяц зуль-хиджа) и спад в мае-июне за счет поста в Рамадан.

Исследователи подчеркивают, что их метод дает сопоставимую с традиционными оценками точность, но при этом намного быстрее и дешевле, так как не требует использования какой-то закрытой информации. Автоматический анализ информации из социальных сетей и блогов является популярным направлением исследований: таким образом уже удалось проследить за распространением эпидемий, а также протестной активностью.