IIIT हैदराबाद ने शहरी जीवन की गुणवत्ता को मैप करने के लिए लिवेबिलिटी इंडेक्स प्लेटफॉर्म लॉन्च किया

इंटरनेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ इंफॉर्मेशन टेक्नोलॉजी, हैदराबाद (IIIT-H) ने एक ज़बरदस्त प्लेटफॉर्म लॉन्च किया है जो स्थानिक रूप से मैप की गई खबरों को लिवेबिलिटी इंडेक्स के साथ जोड़ता है। इसे पूरे भारत में गवर्नेंस को ट्रैक करने और शहरी जीवन की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हैदराबाद इस इनोवेटिव सिस्टम के लिए पहला लाइव टेस्टबेड है, जिससे प्रशासनिक निर्णय लेने और नागरिकों के रहने की जगह चुनने के तरीकों में बदलाव आने की उम्मीद है।

IIITH ने कहा कि लिवेबिलिटी इंडेक्स प्लेटफॉर्म स्थानिक रूप से मैप की गई खबरों को नागरिक डेटा के साथ जोड़ता है, जो नागरिकों और प्रशासकों को शहरी जीवन की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए एक शक्तिशाली टूल प्रदान करता है। हैदराबाद में टेस्ट किया गया यह सिस्टम, बहुभाषी खबरों को विज़ुअल मैप में बदलता है और हवा की गुणवत्ता, पानी की गुणवत्ता, स्वास्थ्य सेवा और हरियाली जैसे संकेतकों को इंटीग्रेट करके पर्सनलाइज़्ड लिवेबिलिटी स्कोर जेनरेट करता है। न्यूज़ एग्रीगेशन से लेकर सिविक मैपिंग तक

यह प्रोजेक्ट तेलंगाना सरकार के एक अनुरोध के रूप में शुरू हुआ था, जिसमें एक स्पेशल मैपिंग इंजन डेवलप करना था जो कई अखबारों से खबरें इकट्ठा कर सके—जिसमें “ईनाडु”, “माना तेलंगाना”, “द टाइम्स ऑफ़ इंडिया”, और “द हंस इंडिया” शामिल हैं—रिपोर्ट्स को अलग-अलग भाषाओं में ट्रांसलेट कर सके, और उन्हें ज्योग्राफिकली मैप कर सके। भारत की राष्ट्रीय भाषा AI पहल का हिस्सा, “भाषिनी मॉडल” का इस्तेमाल करके, यह सिस्टम तेलुगु खबरों को अंग्रेजी और हिंदी में ट्रांसलेट करता है, जिससे भाषाई समुदायों के लिए एक्सेसिबिलिटी सुनिश्चित होती है।

फिर हर रिपोर्ट को उसकी लोकेशन पर मैप किया जाता है और कलर कोडिंग के साथ भावना के आधार पर कैटेगरी में बांटा जाता है, जिसमें “पॉजिटिव के लिए हरा”, “नेगेटिव के लिए लाल”, और “न्यूट्रल के लिए पीला” रंग होता है। इसके अलावा, रिपोर्ट्स को पुलिस, राजस्व, स्वास्थ्य और शहरी विकास जैसे संबंधित विभागों से टैग किया जाता है, जिससे अधिकारी समस्या वाले क्षेत्रों की पहचान कर सकें और फॉलो-अप असाइन कर सकें।

लिवेबिलिटी इंडेक्स बनाना

जैसे-जैसे प्लेटफॉर्म मैच्योर हुआ, रिसर्चर्स ने पूछा कि क्या वही डेटा आम नागरिकों को यह तय करने में मदद कर सकता है कि उन्हें कहाँ रहना चाहिए। इससे “लिवेबिलिटी इंडेक्स” का निर्माण हुआ, जिसे न्यूज़ मैप के ऊपर लेयर किया गया। किसी भी लोकेशन के लिए, सिस्टम अब “वायु गुणवत्ता सूचकांक, पानी की गुणवत्ता, अस्पतालों, स्कूलों, सुपरमार्केट से निकटता, और ग्रीन कवर मेट्रिक्स” जैसे इंडिकेटर्स को इंटीग्रेट करता है।

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि प्लेटफॉर्म “प्राथमिकताओं की पर्सनलाइज्ड वेटिंग” की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, रिटायर लोग स्कूलों से निकटता की तुलना में शांति और हवा की गुणवत्ता को अधिक महत्व दे सकते हैं, जबकि युवा पेशेवर कार्यस्थलों और सुविधाओं तक पहुँच को प्राथमिकता दे सकते हैं। यह कस्टमाइजेशन एक “पर्सनलाइज्ड लिवेबिलिटी स्कोर” बनाता है, जिससे यह टूल अलग-अलग डेमोग्राफिक्स के लिए प्रासंगिक हो जाता है।

उत्पत्ति और विजन

लिवेबिलिटी मॉड्यूल IIIT-H की प्रोडक्ट लैब्स में विशाल जॉय द्वारा एक इंटर्नशिप प्रोजेक्ट के रूप में शुरू हुआ था।

शहरों या मोहल्लों की तुलना करने के लिए ऑब्जेक्टिव मेट्रिक्स की कमी से प्रेरित होकर, जॉय ने आवश्यक सुविधाओं की कमी वाले क्षेत्रों की पहचान करके शहरी विकास के लिए दिशा प्रदान करने की कोशिश की।

उनका काम अब एक शहर-स्तरीय निर्णय-समर्थन प्लेटफॉर्म में विकसित हो गया है।

शासन और रोजमर्रा की जिंदगी

टीम इस बात पर जोर देती है कि खबरें और आवास गहराई से जुड़े हुए हैं। किसी मोहल्ले में विरोध प्रदर्शनों या नागरिक मुद्दों की बार-बार आने वाली रिपोर्ट लंबे समय तक रहने की क्षमता के बारे में संकेत दे सकती हैं। शासन डेटा को रोजमर्रा के शहरी इंडिकेटर्स के साथ मिलाकर, प्लेटफॉर्म का लक्ष्य अनुमान के बजाय सबूतों के साथ एक महत्वपूर्ण सवाल का जवाब देना है: “क्या यह रहने के लिए एक अच्छी जगह है?”