СОВРЕМЕННЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЮ ГЕОИНФОРМАЦИИ. МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

Предоставление пользователю геоинформации с помощью современных возможностей можно классифицировать по трем основным способам хранения и передачи пространственных данных:

• Передача пространственных данных, а также их хранение в виде растровых изображений в определенном формате.
• Хранение пространственных данных в векторном формате некоторой ГИС, а передача этих данных в растровом формате. Данный подход очень широко используется поскольку позволяет реализовать геоинформационную систему для сети Интернет без дополнительного программного обеспечения со стороны клиента.
• Разработка и создание геоинформационной системы для сети Интернет на основе архитектуры Client/Server с векторным способом хранения и передачи пространственных данных. Данный подход имеет несколько преимуществ, т.к. при интерактивной работе с электронной картой обеспечивает все достоинства векторных карт и приемлемое время доступа к пространственным данным, при этом реализован избирательный принцип защиты информационных ресурсов на уровне отдельных картографических слоев, что очень важно при работе в Интернете.

На данный момент используется два основных подхода к интеграции ГИС-приложений и Интернет.

Первый заключается в том, что программные модули ГИС-приложения, отвечающие за интеграцию с Интернет, предоставляют клиенту наборы пространственной информации, удовлетворяющей указанному пользователем запросу, без какой-либо интерпретации. Эта информация может быть передана как в формате используемым самим ГИС-приложением, так и в более совместимом формате (например, XML). Интерпретацией полученной информацией и, возможно, ее дальнейшей визуализацией занимается клиентское приложение. Такой подход с одной стороны делает модуль интеграции наиболее универсальным, т.к. он может использоваться как обычный источник пространственной информации наряду с файлами на локальных дисках и БД, но с другой стороны требует наличия у пользователя специального программного обеспечения для интерпретации полученных данных.

Второй подход заключается в интерпретации модулем интеграции с Интернет пространственных данных ГИС-приложения и выдаче клиентскому приложению данных в ожидаемом им формате. Такими форматами могут быть различные форматы изображений, различные форматы хранения пространственной информации, используемыми различными приложениями, файлы формата XML. Такой подход с одной стороны сильно ограничивает универсальность модуля интеграции ГИС-приложения и Интернет и ведет к необходимости создания множества подобных модулей для одного ГИС-приложения, но с другой стороны делает это приложение более гибким, масштабируемым, а главное, исключает необходимость создания специального клиентского программного обеспечения для работы со средствами, предоставляемыми ГИС-приложением, через Интернет. При этом подходе в качестве клиентского программного обеспечения могут быть использованы стандартные браузеры HTML и XML, которые, на данный момент, доступны практически для любой программно-аппаратной платформы, что делает доступным сервисы ГИС- приложения, использующего такой подход, доступными широкому кругу пользователей Интернет. В реальных существующих решениях используется комбинация этих двух подходов.

Далее пойдет речь об определении географического метаположения положения пользователя.

Эффективные методы определения. На самом деле можно придумать массу эффективных методов определения положения пользователя и все эти методы будут обладать как своими преимуществами, так и недостатками. Их эффективность зачастую будет зависит от сферы применения. Давайте рассмотрим некоторые из них:

Данные из социальных Сетей. На сегодняшний день социальные сети очень плотно вошли в нашу жизнь и стали её неотъемлемой частью. С каждым годом в социальных сетях регистрируются все больше новых аккаунтов, люди часами проводят время Вконтакте, Одноклассниках, Facebook и Instagram. Пользователи сами добавляют различного рода информацию о себе: место работы, учебы, проживания; различные фотографии, интересы, любимую музыку, фильмы и прочее. Таким образом можно получить очень много различного рода информации об авторизованном пользователе и в дальнейшем использовать эти данные. Правда не всегда информация, которую указал человек является достоверной, ведь многие указывают в социальных сетях не «действительное», а «желаемое», либо вообще первое, что пришло в голову.

Но даже в этом случае есть способы выяснить истинное местоположение пользователя, например если «капнуть» список его коллег, одноклассников, друзей и на основе этих данных выяснить настоящий регион, область, город и даже район города, где живёт/работает/учится пользователь.

Также есть социальные сети, где возможно получение координат пользователя в данный момент, если он находится в сети Интернет т.е. «онлайн». Точность таких данных будет, конечно, весьма сомнительна, но как минимум, район города, где находится пользователь, определить можно достаточно достоверно.

Плюсы. Относительно высокая точность определения местоположения, при использовании моделей скоринга на основе данных друзей. У большого количества людей есть хоть один аккаунт в социальных сетях. В случае если данные некорректны, то можно проверить их на достоверность, используя данные друзей.

Минусы. Сложность реализации, т.к. необходимо изучать API нескольких соц. сетей, составлять и реализовывать модели для анализа полученных данных. Необходимость в наличии действующего аккаунта в соц. сети у пользователя. Низкая скорость работы, если учитывать анализ с использованием данных друзей.

Данные GeoIP. Наверное, самый простой и доступный каждому способ, однако, для РФ на сегодня, зачастую неточный.

Плюсы. Легко использовать, есть множество реализаций на различных языках. Быстрота работы (практически мгновенное получение результата — ведь это всего 1 запрос к базе).

Минусы. Необходимость поддерживать базу IP в актуальном состоянии. Отсутствие возможности проверить достоверность полученных данных (только запросами к нескольким базам). Достаточно большой процент ошибочных данных для РФ на данный момент.

Использование JavaScript Geolocation API. Данный метод достаточной эффективен только для устройств мобильной связи. Если говорить о стационарном компьюторе, то полезность его весьма сомнительна, не более чем GeoIP. Дело в том, что в случае мобильного устройства, будь то смартфон или планшет будут использоваться намного больше средств определения местоположения пользователя. Ведь как правило в мобильных устройствах пользователь даёт согласие на позиционирование по GPS, Wi-Fi и данным от вышек сотовой связи.

Если говорить о персональном компьютере (ПК) у которого нет ни мобильной сети (если у компьютера или ноутбука есть GSM/3G модем, то данные от него не используются), ни GPS, то мы можем узнать только данные GeoIP, которые мы получим из JavaScript. А поскольку их точность неоднозначна, то данный метод можно считать узконаправленным и актуален он только для мобильных устройств.

Плюсы. К плюсам данного метода можно отнести простоту реализации (в сети Интернет есть множество примеров, документов и книг). Высокоточный, т.к. может использоваться позиционирование по сотовым вышкам, сети Wi-Fi и GPS. Быстрый метод, используется программное обеспечение со стороны клиента, которое и позволяет определить местоположение человека.

Минусы. На домашних ПК поддерживается не во всех браузерах. Требует разрешения пользователя. По большей части, применим только к мобильным устройствам. Возможность без труда подделать данные.

Любой из этих способов может подойти, но нужно именно вам решить какой метод будет лучше для той или иной ситуации. Конечно, здесь рассмотрены далеко не все способы определения местоположения, в статье я описал методы, которые считаю наиболее эффективными и которыми пользуюсь сам. Я бы рекомендовал комбинировать методы для достижения более точных и достоверных результатов.

Список литературы:

1. Бергер, А.Б. MS SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных / А.Б. Бергер. — СПб.: BHV, 2007. — 928 c
2. Markov Z, Larose D.T. Data-mining the Web: uncovering patterns in Web content, structure, and usage, - John Wiley & Sons Inc., 2007
3. Анализ данных и процессов: учеб. пособие / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод, М. Д. Тесс, С.И. Елизаров. – 3-е издание перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009
4. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере: Учебное пособие / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров; Науч. ред. В.Э. Фигурнов. — М.: ИД ФОРУМ, 2013. — 368 c.