Proceedings of the International scientific and practical conference ―Science and Society‖ (February 26-28, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Kharkiv, Ukraine, 2026. - 355 p.

354 конфліктів краудсорсингові платформи можуть стати фактично єдиним оперативним джерелом актуальної просторової інформації, що підкреслює їхню особливу практичну цінність. Таким чином, інтеграція даних OpenStreetMap і Waze відкриває перспективний і малодосліджений напрям у прогнозуванні логістичних ризиків на основі відкритих даних. Ключовими завданнями подальших досліджень є розробка методів валідації та злиття різнорідних просторових потоків, побудова мережевих графових моделей для просторово-часового аналізу ризиків та апробація гібридних ML-моделей на реальних логістичних кейсах у регіонах із різним рівнем покриття даними. СПИСОКВИКОРИСТАНИХДЖЕРЕЛ: 1. Haklay M., Weber P. OpenStreetMap: User-Generated Street Maps // IEEE Pervasive Computing. – 2008. – Vol. 7, No. 4. – P. 12–18. – URL: https://www.nationalacademies.org/publications/28690 2. Acharya S., Garikapati V., Allen M. et al. Enriching OpenStreetMap network data for transportation applications: Insights into the impact of urban congestion on accessibility // Journal of Transport Geography. – 2025. – Vol. 123. – Art. 104096. – URL :https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S096669232400305 3?via%3Dihub 3. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Data Integration, Sharing, and Management for Transportation Planning and Traffic Operations. – Washington, DC: The National Academies Press, 2025. – URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/4653466 4. Morales Sarriera J., Tadeo M. S., Sicra A. Assessing Traffic Congestion and Accessibility to Jobs Using Waze for Cities and Mapbox Data. – World Bank Development Data Partnership, 2024. – URL: https://datapartnership.org/updates/traffic-congestion-argentina/