Social Glass: Twitter scannen voor een leefbare stad

Foto Social Glass

Social media zitten bomvol met bruikbare data voor marketingdoeleinden. Maar het analyseren van de data kan volgens de Italiaanse professor Alessandro Bozzon ook zorgen voor een beter leefbare wereld. Hij leidt het project Social Glass van de Technische Universiteit Delft.

“What do we really know about our cities, their problems, their trends, and their citizens? Can social media offer a better understanding of our urban environment?”

Social Glass is al getest tijdens twee evenementen: Amsterdam Light Festival en SAIL 2015. Door het scannen van open data weet de tool onder andere welke kunstwerken bij het Amsterdam Light Festival het meest gewaardeerd werden. Hierbij kan zelfs onderscheid gemaakt worden in de smaak van toeristen en inwoners. Juist dit onderscheid is volgens Bozzon heel belangrijk. “We moeten weten wat voor connectie mensen met een stad hebben om hun mening op waarde te kunnen schatten. Zo zien we niet alleen incidenten maar hopen we vooral structurele problemen waar te nemen.”

De data van SAIL worden nog geanalyseerd. Hier toch al een voorproefje:

Betrouwbaarheid

Social Glass haalt nu data van onder andere Twitter, Instagram en Foursquare. Maar is al die open data eigenlijk wel betrouwbaar en hoe precies kun je meningen peilen met data van social media? Bozzon zegt dat de tool betrouwbaarder wordt naarmate het meer gebruikt en getest wordt. Dat is de reden dat Social Glass bij de twee evenementen gebruikt is en waarschijnlijk ook bij Koningsdag en de Gay Pride gebruikt gaat worden.

Professor Aske Plaat van Leiden Centre of Data Science durft zonder onderzoek niet te stellen dat de informatie betrouwbaar is. “De data die verzameld wordt kan veel bias (vertekening, red.) bevatten. Mensen met een sterke - vaak negatieve - mening zullen deze eerder openbaar maken. Dit zorgt voor een scheve en onjuiste weergave van de werkelijke situatie.” Ook Bozzon weet dat zo’n bias grote invloed kan hebben op de uitkomsten.

“Data gemeten bij evenementen is nooit helemaal betrouwbaar. Een grote veroorzaker van bias is sarcasme. Computers zijn niet in staat om dat waar te nemen.”

Sarcasme

Toch denkt hij niet dat het voor problemen gaat zorgen. “Het verzamelen tijdens de evenementen is alleen bedoeld om onze tool te testen en verder te ontwikkelen. Uiteindelijk willen we hele steden gaan scannen om er bijvoorbeeld achter te komen waar te weinig parkeerplaatsen zijn. Mensen zullen niet zo snel sarcastisch tweeten als ze tevreden zijn over het aantal parkeerplaatsen.”

Het herkennen van sarcasme door computers is een hot topic in de data-wetenschap, zegt Plaat. “Er zijn vergelijkbare systemen als Social Glass die in zekere mate sarcasme herkennen. Maar dit stelt nog niet veel voor.” Plaat is positief over de toekomst van het zogeheten ‘human intelligence’ bij computers. “Ik durf te garanderen dat dit iets is wat computers in de toekomst helemaal zelf kunnen.” Bozzon denkt hier heel anders over. “Mensen zullen computers altijd moeten blijven helpen bij het interpreteren van data.”

Plaat:

“Ik denk dat de kans op bias vanuit social media kleiner is dan bij bijvoorbeeld enquêtes op straat. Op social media geven mensen vrijwillig hun mening.”