string(274) "https://imp.alti.work/7sxCTmgllkaRN_Lk74Kv5iv7DuwRSsldu7M6Y_GUmjI/aHR0cHM6Ly9oZWxweC5hZG9iZS5jb20vY29udGVudC9kYW0vaGVscC9lbi9zdG9jay9ob3ctdG8vdmlzdWFsLXJldmVyc2UtaW1hZ2Utc2VhcmNoL2pjcl9jb250ZW50L21haW4tcGFycy9pbWFnZS92aXN1YWwtcmV2ZXJzZS1pbWFnZS1zZWFyY2gtdjJfaW50cm8uanBn.jpg"
Анализ и моделирование мобильности городского населения на основе геоданных социальных сетей - НЦКР
Университет ИТМО

Анализ и моделирование мобильности городского населения на основе геоданных социальных сетей

Изменчивость распределения населения крупных мегаполисов в течение суток слабо поддается контролю. Это особенно характерно для публичных пространств, обладающих туристической привлекательностью (набережные, парки, пешеходные зоны и пр.) и не связанных с профессиональной или потребительской активностью жителей.

Мы умеем получать данные о привлекательности различных объектов и территорий исходя из связанной с ними активности пользователей социальных сетей. Для этого собираются и анализируются географически связанные данные (фотографии в Instagram, посты в Twitter), что в целом позволяет построить картину посещаемости публичных пространств. Далее, с использованием общей модели мобильности населения (учитывающей половозрастную структуру и социальную стратификацию), на основе числа выявленных пользователей социальных сетей определяется общее количество людей на заданной территории. В целом такой подход позволяет восполнять данные о населении, не обеспеченные другими видами городской статистики, а также анализировать субъективное восприятие различных городских объектов исходя из сентимент-анализа сообщений в социальных сетях.

В качестве иллюстрации приведено распределение данных Instagram в центре Санкт-Петербурга (Васильевский остров) в совокупности с распределением общей плотности населения, рассчитанной по модели.

Публикации по теме:

Karbovskii V.A., Voloshin D.V., Puzyreva K.A., Zagarskikh A. Personal decision support mobile service for extreme situations // Procedia Computer Science. — 2014. — Vol. 29. — pp. 1646-1655.

Karbovskii V.A., Voloshin Daniil V., Karsakov A., Bezgodov Alexey, Zagarskikh A. Multiscale agent-based simulation in large city areas: emergency evacuation use case // Procedia Computer Science. — 2015. — Vol. 51. — pp. 2367-2376.

Voloshin D.V., Rybokonenko D., Karbovskii V.A. Optimization-based Calibration for Micro-level Agent-based Simulation of Pedestrian Behavior in Public Spaces // Procedia Computer Science. — 2015. — Vol. 66. — pp. 372-381.