Conversas sobre cidades inteligentes remetem a tipo de sensores à implantar para obter dados que necessitamos. Prioridade importante que deve se inserir nos sistemas móveis de coleta e análise de dados existentes nas cidades do mundo. Smartphones geram dados públicos sobre nossos hábitos, direção, modo de movimentação e o que fazemos. As Cidades inteligentes começam perceber sua utilidade e a inteligência artificial descobre o que as pessoas falam sobre sua cidade e como se sentem. Um trunfo às comunidades que buscam tendências, melhorando manutenção, avaliando o sucesso das políticas se comunicando com a comunidade. A McKinsey avisa que cidades que implementam boas estratégias de mídia social, aumentam o envolvimento dos cidadãos. Linhas telefônicas e aplicativos como o SeeClickFix, um aplicativo móvel de código aberto para uso urbano, ajuda cidadãos relatar problemas além do uso de contas de mídias sociais para feedback, responder perguntas e aceitar relatórios.
Zencity, Citibeats e Neighbourlytics são empresas diversas com visões semelhantes, oferecendo às cidades um modo de visualizar sua dimensão humana através de dados de mídias sociais, blogs, wikis e outros conteúdos gerados por usuários. Cidades e regiões como Houston, Melbourne, Haifa, Akita, Iwate, Aomori, West Sacramento e Tel Aviv rastreiam tendências, identificam problemas e gerenciam respostas a desastres. Através de aplicativos que fornecem informações sem exigir grandes investimentos em infraestrutura ou acesso a dados privados, tornando dispositivo ótimo na maioria das cidades inteligentes. Dados públicos combinados a dados de coisas como localização ou redes de sensores e processados com IA, fornecem atualizações em tempo real do que acontece na cidade além de ampla variedade de análises preditivas e descritivas que ajudam moldar políticas e projetos. Seul executa um aplicativo móvel para avaliação das políticas implementadas, por exemplo, analisou metadados de chamadas e textos identificando onde rotas de ônibus noturnos seriam mais eficazes iniciando em consequência serviço "Owl Bus", tornando o transporte mais fácil e barato ao cidadão de baixa renda, economizando 2,3 milhões de viagens de carro/ano. Aplicativos sociais locais como Meetup e NextDoor, trabalham aproximando ou afastando comunidades, dependendo quem são as mais barulhentas do bairro.
Moral da Nota: um aumento nos tweets de sentimentos negativos de determinada parte da cidade por exemplo, é um bom indicador que algo nessa área precisa atenção. A IA classifica textos e fotos com geotags relevantes, tentando descobrir o errado como uma rua em mau estado de conservação ou algum vandalismo e assim, notificar o departamento relevante. Já o aumento nas mídias sociais de menções positivas e o aumento do tráfego a determinado parque recém-reformado, atuam como métrica do sucesso de um projeto. Graças as mídias sociais, o processamento de linguagem natural e análise de sentimentos podem fornecer em tempo real, informações à visão geral de opinião ou o comportamento do cidadão.