Comment les applis mobiles réagissent aux urgences
Une étude sur l'utilisation des applis mobiles pendant l'incendie de Notre-Dame et le bombardement de Lyon.
Sofia Medina, Shazia'Ayn Babul, Rohit Sahasrabuddhe, Timothy LaRock, Renaud Lambiotte, Nicola Pedreschi
― 7 min lire
Table des matières
- Le jeu de données
- L'incendie de Notre-Dame
- Analyser l'utilisation des applications mobiles
- Modèles de réaction
- L'attentat de Lyon
- Comparer les deux événements
- Comprendre la propagation de l'information
- Modèles d'utilisation des applications
- Regroupement du comportement des applications
- Résumé des résultats
- Directions futures
- Source originale
- Liens de référence
Les téléphones portables sont devenus une grande partie de nos vies. On utilise plein d'applis sur nos téléphones pour les news, communiquer et se divertir. Cette étude examine comment les gens utilisent les Applications mobiles quand quelque chose d'inattendu se produit, comme un incendie ou un attentat. On a regardé spécifiquement les données de deux Événements marquants : l'incendie de la cathédrale Notre-Dame à Paris et un attentat à Lyon.
Le jeu de données
On a utilisé un jeu de données provenant du NetMob2023 Data Challenge. Ce jeu de données comprend des infos sur la fréquence d'Utilisation de différentes applis mobiles dans diverses villes de France. Les données couvrent une période de mars à mai 2019 et détaillent l'utilisation des applis toutes les 15 minutes, montrant comment l'utilisation de ces applis a changé à cause des deux événements étudiés.
L'incendie de Notre-Dame
Le 15 avril 2019, un incendie a éclaté à la cathédrale Notre-Dame à Paris. Cette cathédrale est un symbole de la culture française et attire beaucoup de visiteurs. L'incendie a commencé vers 18h18, ce qui a conduit à l'évacuation du bâtiment juste deux minutes plus tard. Les pompiers ont été appelés sur place peu après. La flèche de la cathédrale s'est effondrée près d'une heure et demie après le début de l'incendie.
Vu l'importance de cet événement, on a analysé comment les gens utilisaient des applis mobiles avant, pendant et après l'incendie pour voir comment l'info se propageait et comment les gens réagissaient.
Analyser l'utilisation des applications mobiles
Pour comprendre comment les gens ont réagi à l'incendie, on a regardé le trafic de certaines applis, surtout les réseaux sociaux et les applis de partage d'infos. On a suivi combien de données étaient téléchargées et téléchargées sur ces applis, ce qui donne une idée de la façon dont les gens les utilisaient activement.
On a prêté une attention particulière à Twitter, connu pour ses mises à jour en temps réel. Nos résultats ont montré qu'il y avait une nette augmentation de l'utilisation de Twitter à Paris après le début de l'incendie. Ce pic d'utilisation s'est étendu de la zone autour de la cathédrale à d'autres parties de la ville et même à d'autres grandes villes de France.
Modèles de réaction
En utilisant les données de trafic, on a identifié des modèles d'utilisation des applis. Voici quelques observations clés :
- Réponse immédiate : Dès que le feu a été visible, l'utilisation de Twitter a fortement augmenté, indiquant que les gens cherchaient des infos sur l'événement.
- Intérêt soutenu : L'utilisation accrue a continué pendant une grande partie de la journée. Les gens cherchaient des mises à jour, partageaient leurs pensées et interagissaient avec d'autres en ligne.
- Modèles spatiaux : On a constaté que l'utilisation augmentait dans un motif circulaire autour de la cathédrale, s'étendant à mesure que les nouvelles circulaient.
L'attentat de Lyon
Plus tard, le 24 mai 2019, un attentat a eu lieu dans le centre-ville de Lyon. On voulait voir si la réaction à cet événement était similaire à celle de Paris. On a encore une fois suivi l'utilisation de Twitter pendant et après l'attentat.
Bien qu'on ait vu une augmentation de l'utilisation de Twitter pendant l'attentat, ce n'était pas aussi significatif que le pic observé lors de l'incendie de Notre-Dame. Cette différence pourrait être due au fait que l'événement était plus court et plus soudain.
Comparer les deux événements
En comparant les données des deux événements, on a pu voir des motifs cohérents, mais aussi des différences importantes :
- Force de la réponse : L'incendie de Notre-Dame a déclenché une réponse plus importante et prolongée en termes d'utilisation d'applis par rapport à l'attentat.
- Nature des événements : L'incendie a duré des heures, ce qui a permis aux gens de discuter et de partager des mises à jour. L'attentat était un événement rapide, entraînant une montée d'activité immédiate mais brève.
- Propagation radiale : Dans les deux cas, l'info s'est répandue à partir de l'épicentre de l'événement, mais l'incendie montrait un motif de propagation de l'info de manière plus circulaire.
Comprendre la propagation de l'information
Cette étude souligne comment les données des téléphones mobiles peuvent donner des aperçus sur le comportement humain en cas d'urgence. Au fur et à mesure que les gens réagissent aux événements, leurs actions peuvent être suivies à travers les applis qu'ils utilisent. On a découvert que les réseaux sociaux jouaient un rôle vital dans la diffusion des nouvelles à propos de l'incendie et de l'attentat.
Modèles d'utilisation des applications
On a découvert que l'utilisation des applis variait selon le type d'événement. Certaines applis ont montré une forte réaction, tandis que d'autres non. Par exemple, Twitter a eu un pic constant d'utilisation pendant les deux événements, tandis que des applis comme Instagram et les services de streaming avaient des réponses plus variées.
Regroupement du comportement des applications
Pour analyser le comportement des applications plus en profondeur, on a regroupé les applis selon leur réaction face aux événements. Cela nous a aidés à voir des motifs dans la façon dont les gens utilisaient différentes applis.
- Modèles à court et long terme : On a séparé la réponse en réactions immédiates pendant les événements et en utilisation à plus long terme par la suite.
- Variations spécifiques aux villes : On a remarqué que les gens à Paris utilisaient les applis différemment par rapport à ceux d'autres villes. Alors que certaines applis ont connu un pic partout, d'autres étaient plus populaires dans des endroits spécifiques.
Résumé des résultats
- L'étude a montré que les applis mobiles aident énormément à suivre le flux d'Informations durant les grands événements.
- L'incendie de Notre-Dame a entraîné une augmentation plus soutenue de l'utilisation des applis par rapport à l'attentat à Lyon.
- Les réseaux sociaux, surtout Twitter, étaient cruciaux pour partager des infos rapidement.
- Les motifs d'utilisation des applis peuvent varier largement selon l'emplacement et le type d'événement.
Directions futures
En regardant vers l'avenir, les chercheurs peuvent utiliser ces résultats pour explorer davantage comment les données des téléphones mobiles peuvent être utilisées pour comprendre le comportement humain en période de crise. Le travail futur pourrait impliquer :
- Une étude plus large examinant plus d'événements et leurs impacts sur différentes applis.
- Se concentrer sur les facteurs géographiques qui influencent la façon dont l'information se propage.
- Investiguer comment les événements planifiés, comme des concerts, pourraient interagir avec ou impacter la propagation d'informations durant des événements non planifiés.
En étudiant comment les gens utilisent les applis mobiles en réponse aux crises, on peut mieux comprendre les dynamiques sociales et améliorer la communication en temps réel en cas d'urgence. Cette connaissance peut être cruciale pour les secouristes, les décideurs et le grand public afin d'assurer une meilleure communication et un meilleur soutien lors de situations critiques.
Titre: Detection of anomalous spatio-temporal patterns of app traffic in response to catastrophic events
Résumé: In this work, we uncover patterns of usage mobile phone applications and information spread in response to perturbations caused by unprecedented events. We focus on categorizing patterns of response in both space and time and tracking their relaxation over time. To this end, we use the NetMob2023 Data Challenge dataset, which provides mobile phone applications traffic volume data for several cities in France at a spatial resolution of 100$m^2$ and a time resolution of 15 minutes for a time period ranging from March to May 2019. We analyze the spread of information before, during, and after the catastrophic Notre-Dame fire on April 15th and a bombing that took place in the city centre of Lyon on May 24th using volume of data uploaded and downloaded to different mobile applications as a proxy of information transfer dynamics. We identify different clusters of information transfer dynamics in response to the Notre-Dame fire within the city of Paris as well as in other major French cities. We find a clear pattern of significantly above-baseline usage of the application Twitter (currently known as X) in Paris that radially spreads from the area surrounding the Notre-Dame cathedral to the rest of the city. We detect a similar pattern in the city of Lyon in response to the bombing. Further, we present a null model of radial information spread and develop methods of tracking radial patterns over time. Overall, we illustrate novel analytical methods we devise, showing how they enable a new perspective on mobile phone user response to unplanned catastrophic events, giving insight into how information spreads during a catastrophe in both time and space.
Auteurs: Sofia Medina, Shazia'Ayn Babul, Rohit Sahasrabuddhe, Timothy LaRock, Renaud Lambiotte, Nicola Pedreschi
Dernière mise à jour: 2024-09-02 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2409.01355
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.01355
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
Merci à arxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.