„Natürliche Städte“ entstehen aus Social Media-Standortdaten

Eine Stadt ist eine große, dauerhafte menschliche Siedlung. Aber versuchen Sie es genauer zu definieren und Sie werden bald in Schwierigkeiten geraten. Eine Siedlung, die in Schweden als Stadt gilt, kann beispielsweise in China nicht berücksichtigt werden. Und die Gründe, warum eine Siedlung als Stadt und eine andere als Stadt eingestuft wird, können manchmal fast willkürlich erscheinen.

Stadtplaner kennen dieses Problem gut. Sie neigen dazu, Städte durch administrative, rechtliche oder sogar historische Grenzen zu definieren, die wenig Logik haben. Tatsächlich kann dieselbe Stadt manchmal auf verschiedene Weise definiert werden.

Das verursacht alle möglichen Probleme, von der Zählung der Gesamtbevölkerung bis hin zur Ermittlung, wer für den Unterhalt des Ortes bezahlt. Welche Definition verwenden Sie?



Jetzt kann dank der Arbeit von Bin Jiang und Yufan Miao von der Universität Gävle in Schweden Hilfe zur Hand sein. Diese Jungs haben einen Weg gefunden, den in sozialen Medien aufgezeichneten Standort von Menschen zu verwenden, um die Grenzen sogenannter natürlicher Städte zu definieren, die echten Städten in den USA sehr ähnlich sind.

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Jiang und Miao begannen mit einem Datensatz aus dem sozialen Netzwerk Brightkite, das zwischen 2008 und 2010 aktiv war. Die Site ermutigte die Benutzer, sich mit ihren Standortdaten anzumelden, damit sie andere Benutzer in der Nähe sehen konnten. Der Datensatz besteht also aus fast 3 Millionen Standorten in den USA und den Daten, an denen sie protokolliert wurden.

Zu Beginn platzierten Jiang und Miao einfach einen Punkt auf einer Karte an der Stelle jedes Logins. Dann verbanden sie diese Punkte mit ihren Nachbarn, um Dreiecke zu bilden, die schließlich das gesamte US-amerikanische Festland bedecken.

Als nächstes berechneten sie die Größe jedes Dreiecks auf der Karte und trugen diese Größenverteilung auf, die einem Potenzgesetz folgt. Es gibt also viele kleine Dreiecke, aber nur wenige große.

Schließlich berechnete sie die durchschnittliche Größe der Dreiecke und färbte dann alle diejenigen ein, die kleiner als der Durchschnitt waren. Die farbigen Bereiche sind natürliche Städte, sagen Jiang und Miao.

Es ist leicht vorstellbar, dass die resultierende Karte von Dreiecken von geringem Wert ist. Aber zur offensichtlichen Überraschung ihrer Forscher liefert es eine ziemlich gute Annäherung an die Städte in den USA. Wir wissen wenig darüber, warum das Verfahren so gut funktioniert, aber die resultierenden Muster deuten darauf hin, dass die natürlichen Städte die Entwicklung realer Städte effektiv erfassen, sagen sie.

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Das ist praktisch, weil es Stadtplanern plötzlich die Möglichkeit gibt, Städte auf Augenhöhe zu studieren und zu vergleichen. Es ermöglicht ihnen auch zu sehen, wie sich Städte im Laufe der Zeit entwickeln und verändern. Und es gibt ihnen die Möglichkeit zu analysieren, wie sich Städte in verschiedenen Teilen der Welt unterscheiden.

Natürlich wollen Jiang und Miao herausfinden, warum dieser Ansatz auf diese Weise Stadtstrukturen aufdeckt. Das ist immer noch ein Rätsel, aber die Antwort selbst kann einen wichtigen Einblick in die Natur von Städten (oder zumindest in die Natur dieses Datensatzes) geben.

Vor einigen Tagen schrieb dieser Blog darüber, wie aus der Analyse von Big Data eine neue Wissenschaft der Städte entsteht. Dies ist ein weiteres Beispiel und erwarten Sie, mehr zu sehen.

Ref: http://arxiv.org/abs/1401.6756 : Die Evolution natürlicher Städte aus der Perspektive standortbasierter sozialer Medien

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