論文の概要: A Tale of Three Datasets: Towards Characterizing Mobile Broadband Access
in the United States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07288v1
- Date: Mon, 15 Feb 2021 00:54:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-11 02:35:16.478635
- Title: A Tale of Three Datasets: Towards Characterizing Mobile Broadband Access
in the United States
- Title(参考訳): 3つのデータセットの物語:米国におけるモバイルブロードバンドアクセスの特化に向けて
- Authors: Tarun Mangla (1), Esther Showalter (2), Vivek Adarsh (2), Kipp Jones
(3), Morgan Vigil-Hayes (4), Elizabeth Belding (2), Ellen Zegura (5) ((1)
University of Chicago, (2) University of California, Santa Barbara (3)
Skyhook, (4) Northern Arizona University, (5) Georgia Institute of
Technology)
- Abstract要約: 2019年、連邦通信委員会(FCC)は、米国におけるモバイルブロードバンド展開の進展に関する報告書を発表した。
この報告は、一部の地域では細胞被覆が過剰に報告されているという主張でかなりの批判を受けた。
FCCの報告書に基づくデータセットと、クラウドソーシングされたLTEカバレッジデータセットの両方を定量的に分析し、この批判の有効性を評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Understanding and improving mobile broadband deployment is critical to
bridging the digital divide and targeting future investments. Yet accurately
mapping mobile coverage is challenging. In 2019, the Federal Communications
Commission (FCC) released a report on the progress of mobile broadband
deployment in the United States. This report received a significant amount of
criticism with claims that the cellular coverage, mainly available through
Long-Term Evolution (LTE), was over-reported in some areas, especially those
that are rural and/or tribal [12]. We evaluate the validity of this criticism
using a quantitative analysis of both the dataset from which the FCC based its
report and a crowdsourced LTE coverage dataset. Our analysis is focused on the
state of New Mexico, a region characterized by diverse mix of
demographics-geography and poor broadband access. We then performed a
controlled measurement campaign in northern New Mexico during May 2019. Our
findings reveal significant disagreement between the crowdsourced dataset and
the FCC dataset regarding the presence of LTE coverage in rural and tribal
census blocks, with the FCC dataset reporting higher coverage than the
crowdsourced dataset. Interestingly, both the FCC and the crowdsourced data
report higher coverage compared to our on-the-ground measurements. Based on
these findings, we discuss our recommendations for improved LTE coverage
measurements, whose importance has only increased in the COVID-19 era of
performing work and school from home, especially in rural and tribal areas.
- Abstract(参考訳): モバイルブロードバンド展開の理解と改善は、デジタルディビジョンをブリッジし、将来の投資をターゲットにする上で重要である。
しかし、モバイルカバレッジの正確なマッピングは難しい。
2019年、連邦通信委員会(FCC)は、米国におけるモバイルブロードバンド展開の進展に関する報告書を発表した。
この報告は、主にLTE(Long-Term Evolution)を通じて利用できる細胞被覆が、一部の地域、特に農村部や部族[12]で過剰に報告されているという主張に対して、かなりの批判を受けた。
FCCの報告書に基づくデータセットと、クラウドソースのLTEカバレッジデータセットの両方を定量的に分析し、この批判の有効性を評価する。
我々の分析は、人口統計学とブロードバンドアクセスの低さを特徴とするニューメキシコ州に焦点を当てている。
そして、2019年5月にニューメキシコ州北部で、コントロールされた測定キャンペーンを実施しました。
以上の結果から,クラウドソースデータセットとFCCデータセットとの間に,地方および部族の国勢調査ブロックにおけるLTEカバレッジの存在について,FCCデータセットがクラウドソースデータセットよりも高いカバレッジを報告していることが明らかとなった。
興味深いことに、fccとクラウドソースデータの両方が、われわれの地上測定よりも高いカバレッジを報告している。
これらの結果から, 在宅勤務や学校, 特に農村部, 部族部において, COVID-19時代にのみ重要度が増しているLTEカバレッジ測定の改善について検討した。
関連論文リスト
- Differentially Private Data Release on Graphs: Inefficiencies and Unfairness [48.96399034594329]
本稿では,ネットワーク情報公開の文脈における偏見と不公平性に対する差別的プライバシの影響を特徴づける。
ネットワーク構造が全員に知られているネットワークリリースの問題を考えるが、エッジの重みをプライベートにリリースする必要がある。
我々の研究は、これらのネットワーク化された決定問題におけるプライバシーに起因する偏見と不公平性に関する理論的根拠と実証的な証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-08T08:37:37Z) - Learning Cellular Network Connection Quality with Conformal [5.695027198038298]
我々は不確実性マップを構築するための新しい共形予測手法を導入する。
我々は、目標とする手動データ収集を優先するために、不確実性の高い地域を特定する。
また,提案手法は,研究者が高品質なデータを選択的に収集するためのサンプリング戦略にも繋がる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T19:33:00Z) - Trust your Good Friends: Source-free Domain Adaptation by Reciprocal
Neighborhood Clustering [50.46892302138662]
我々は、ソースデータがない場合に、ソース事前学習されたモデルをターゲット領域に適応させる、ソースフリー領域適応問題に対処する。
提案手法は,ソースドメイン分類器と一致しない可能性のあるターゲットデータが,依然として明確なクラスタを形成しているという観測に基づいている。
本研究では, この地域構造を, 地域住民, 相互隣人, 及び拡張近所を考慮し, 効率的に把握できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-01T15:31:18Z) - LargeST: A Benchmark Dataset for Large-Scale Traffic Forecasting [65.71129509623587]
道路交通予測はスマートシティのイニシアチブにおいて重要な役割を担い、ディープラーニングの力によって大きな進歩を遂げている。
しかし、現在の公開データセットで達成される有望な結果は、現実的なシナリオには適用できないかもしれない。
カリフォルニアで合計8,600のセンサーと5年間の時間カバレッジを含む、LargeSTベンチマークデータセットを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-14T05:48:36Z) - Berlin V2X: A Machine Learning Dataset from Multiple Vehicles and Radio
Access Technologies [56.77079930521082]
我々は,MLに基づく多種多様な研究への道を開くための詳細な測定キャンペーンを実施してきた。
得られたデータセットは、携帯電話(と2つの異なるオペレーター)とサイドリンク無線アクセス技術の両方のために、様々な都市環境にまたがるGPS位置の無線測定を提供する。
私たちは、MLが克服しなければならない課題と、MLが活用できる機能について、データの初期分析を提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T15:26:39Z) - On the Use of Data from Multiple Mobile Network Operators in Europe to
fight COVID-19 [1.3162012586770573]
世界レベルでの新型コロナウイルス感染の急速な拡大は、正確で透明でタイムリーな情報の必要性を浮き彫りにした。
本稿では,欧州のモバイルネットワーク事業者と欧州委員会との間で,ユニークなB2G(Business-to-Government)イニシアティブの教訓と成果について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-10T10:39:21Z) - Leveraging Mobile Phone Data for Migration Flows [5.0161988361764775]
移動フローに関する統計は、しばしば固有の制限に悩まされる国勢調査データから導かれる。
調査やフィールド観測などの代替データソースも、信頼性、コスト、スケール制限に悩まされている。
携帯電話の普及により、移動に関連する最新のデータの正確かつ効率的な収集が可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-31T13:41:47Z) - Leveraging Administrative Data for Bias Audits: Assessing Disparate
Coverage with Mobility Data for COVID-19 Policy [61.60099467888073]
管理データのリンクによって,バイアスに対するモビリティデータの監査が可能かを示す。
我々は、高齢者や非白人の有権者が移動データによって捕えられる可能性が低いことを示した。
このような移動データに基づく公衆衛生資源の配分は、高リスク高齢者や少数民族に不当に害を与える可能性があることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-14T02:04:14Z) - Urban Sensing based on Mobile Phone Data: Approaches, Applications and
Challenges [67.71975391801257]
モバイルデータ分析における多くの関心は、人間とその行動に関連している。
本研究の目的は,携帯電話データから知識を発見するために実装された手法や手法をレビューすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-29T15:14:03Z) - A County-level Dataset for Informing the United States' Response to
COVID-19 [5.682299443164938]
我々は、アメリカ合衆国郡のレベルに関する政府、ジャーナリスト、学術情報源から関連するデータを収集するデータセットを提示する。
私たちのデータセットには300以上の変数が含まれており、人口推計、人口統計、民族、住宅、教育、雇用と所得、気候、交通、スコア、医療システム関連メトリクスを要約しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-01T05:07:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。