Donneés massives de mobilité, quelques définitions
source : La fiche "chapeau" de la série 'Collecte et utilisation de données de mobilité pour la modélisation des déplacements' du Cerema présente les principes des outils de modélisation, puis les types de données et les critères d'évaluation de ces données vis-à-vis de leur utilisation pour la modélisation.
- FCD ( Floating Car Data ):
Il s'agit de données de positionnement en temps réel collectées à partir de véhicules individuels, généralement via des systèmes de navigation par satellite ou des systèmes de positionnement par GPS. Ces données peuvent inclure la vitesse, la direction, l'emplacement et d'autres informations sur le trafic routier.
- FMD ( Floating Mobile Data ):
Ce terme est plus large et fait référence à des données de mobilité collectées à partir de sources mobiles autres que les véhicules, telles que les téléphones portables, les tablettes, les montres intelligentes, etc. Ces données peuvent inclure des informations sur la localisation, le comportement en ligne, les interactions sociales, etc.
- Applications mobiles:
Ce sont des programmes logiciels conçus pour fonctionner sur des appareils mobiles tels que les smartphones et les tablettes. Les applications mobiles peuvent collecter et utiliser des données de mobilité pour fournir des services et des fonctionnalités aux utilisateurs.
- Traces:
Les traces sont des séquences d'enregistrements de données de mobilité collectées au fil du temps. Les traces peuvent être utilisées pour comprendre les modèles de déplacement, le comportement de conduite, les préférences de déplacement, etc.
- Données de mobilité massives:
Ce terme fait référence à de grandes quantités de données de mobilité collectées à partir d'un grand nombre de sources, telles que des véhicules, des téléphones portables, des capteurs de trafic, etc. Les données de mobilité massive peuvent être utilisées pour améliorer les infrastructures de transport, réduire la congestion, améliorer la sécurité routière, etc.
- Big Data de mobilité:
Ce terme fait référence à des ensembles de données de mobilité volumineux et complexes qui nécessitent des techniques de traitement et d'analyse avancées pour être exploités. Les Big Data de mobilité peuvent inclure des données de FCD, de FMD, de capteurs de trafic, de données de réseaux sociaux, etc.
- Données anonymisées:
Il s'agit de données de mobilité dans lesquelles les informations d'identification personnelle ont été supprimées ou remplacées par des identifiants anonymes. L'anonymisation des données peut être utilisée pour protéger la vie privée des individus tout en permettant toujours l'analyse et l'exploitation des données.
- Données agrégées:
Il s'agit de données de mobilité qui ont été combinées ou regroupées à partir de plusieurs sources pour produire des statistiques ou des informations agrégées. Les données agrégées peuvent être utilisées pour comprendre les tendances générales du trafic, les modèles de déplacement, etc. sans révéler les données individuelles sous-jacentes.