Common operational picture
men er ook al kennis mee gemaakt. Overal zijn de algoritmen
anders, onder meer omdat de telccomnetten overal anders
functioneren. Telecombedrijven moeten een manier vinden
om de data-extractie en -bewerking te integreren in hun
werkstromen. Soms zijn daarvoor nieuwe netwerkcomponenten
nodig. De data zijn in principe wel overal beschikbaar, maar
geen enkele telecomoperator gebruikt ze nu al, behalve voor
network management."
"Daarna gaan de data de prullenbak in - na de verplichte
bewaartermijn voor de veiligheidsdiensten", vult Steenbruggen
aan. "Het is dus serieuze innovatie om de data te hergebruiken
voor nieuwe diensten. Voor KPN is wel heel erg belangrijk
dat we door de nieuwe datastromen, de functionering van het
netwerk niet verstoren. Tot nu toe is één keer per uur gemeten,
maar we testen nu of het ook elke 10 of 15 minuten kan."
De crux zit 'm in de vertaling van belgedrag naar verplaatsings
gedrag. Beinat: "Wat uit het netwerk komt, zijn trafficgegevens:
hoeveel telefoongesprekken werden er in een bepaald gebied
van 10 tot 11 uur gevoerd? Maar wat wij willen weten is:
hoeveel mensen zijn er nu in dat gebied? Non-gebruik zegt
niets over aanwezigheid. Er zijn mensen die niet bellen en er
zijn mensen die bellen via een ander netwerk. En wat zeggen de
vorige beelden en analyse van historische data over hoe mensen
zich waarschijnlijk verplaatsen? Hoe je komt van gemeten
mobieltjesgebruik tot mensenstromen, dat is onze unieke
expertise."
Kijkend naar de beelden, die nu nog bestaan uit rijzende
en dalende kolomgrafieken geprojecteerd op een Aerodata-
luchtfoto (figuur 1), valt op, dat elk deel van Amsterdam globaal
hetzelfde belpatroon heeft: stil in de nacht, opkomst in de
ochtend, terugval in lunchtijd, opkomst in de middag, rustiger
tijdens etenstijd en daarna weer wat meer activiteit. Maar elke
dag van de week en elke wijk heeft een eigen signature. Als die
patronen worden geclusterd, is het gebruik van de stad te zien:
grofweg de buurten waar gerecreëerd, gewerkt en geslapen
wordt. Daar heb je natuurlijk geen high tech infodienst voor
nodig, maar wel voor de details op een vlak van 500 x 500
meter en dan vooral bij alle soorten incidenten. Dat kan op de
rijksweg zijn of bij een risicovolle voetbalwedstrijd, noodweer
of een op handen zijnde evacuatie et cetera. "Wij bewaren de
data en proberen trends te herkennen, zodat we betrouwbaarder
voorspellingen kunnen doen over verplaatsingen bij een bepaald
type incident of evenement."
De Rijkswaterstater: "Visual City voegt vooral waarde toe in de
combinatie met al bestaande data. Bij een hoogwater-evacuatie
zijn dat overstromingskaarten, wegenkaart en zo meer. Als
de dijken op doorbreken staan, moeten de hulpdiensten de
noodzakelijke verplaatsing van tien- tot honderdduizenden
mensen begeleiden. Als je met onze informatieservice ziet dat
de opvanggebieden waar mensen naar toe gaan, vol dreigen
te raken, kan men met bijvoorbeeld cell broadcast de mensen
melden, dat ze een andere weg moeten nemen of naar een
andere plek moeten koersen."
"We willen er zo snel mogelijk mee oefenen. Eerst moet er nog
wat aan de kalibratie van het model worden gesleuteld. Behalve
polilietellingen gebruiken we datasets zoals de verkeerslussen
van RWS. Dus je weet hoeveel mensen het gebied in- en
uitgaan. En de visualisatie wordt dit jaar verbeterd. Wij willen
namelijk graag een 3D hoogtelijnenkaart (zie figuur 2)."
Voor een business case is het nog te vroeg, meent Beinat.
Het is zaak om nu eerst goed in beeld te krijgen wie er wat
aan kan hebben. Daarom is Visual City gepresenteerd op
Figuur 2: De visualisatie van de mensdichtheid wordt dit jaar
verbeterd in de richting van een 3D hoogtelijnenkaart, zoals voor
Rome ontwikkeld
Special Geodata-inwinning
