Smell Pittsburgh：以社区公民科学参与空气质量
人机交互
2020-11-24 v4 人工智能
社会与信息网络
摘要
城市空气污染已与多种人类健康问题相关，包括心肺疾病。由于缺乏易用的工具，遭受空气质量不佳影响的社区往往依赖专家来识别污染源。考虑到这一点，我们开发了 Smell Pittsburgh，这是一个使社区成员能够报告气味并追踪这些气味频繁集中地点的系统。所有气味报告数据均在线公开。这些报告还会被发送至当地卫生部门，并与监测站的空气质量数据一起在地图上可视化。该可视化为当地污染状况提供了全面概览。此外，利用这些报告和空气质量数据，我们开发了一个模型来预测即将发生的气味事件并向社区发送推送通知。我们还应用回归分析来识别推送通知对用户参与度的统计显著效应。对该系统的评估表明，让居民参与记录其污染气味体验有助于识别当地空气污染模式，并能够赋能社区倡导更好的空气质量。所有公民贡献的气味数据均公开可获取，可从 https://smellpgh.org 下载。
引用
@article{arxiv.1912.11936,
title = {Smell Pittsburgh: Engaging Community Citizen Science for Air Quality},
author = {Yen-Chia Hsu and Jennifer Cross and Paul Dille and Michael Tasota and Beatrice Dias and Randy Sargent and Ting-Hao 'Kenneth' Huang and Illah Nourbakhsh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.11936},
year = {2020}
}
备注
Accepted by ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems on 2020. This is an extended version of the arXiv:1810.11143, which was accepted by the ACM IUI 2019 conference. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1810.11143