网络中的扩展 Schelling 模型——华盛顿特区贫民窟的特征刻画
物理与社会
2022-10-25 v1 统计力学
摘要
隔离影响着数百万城市居民。这一现实的主要表现是贫民窟的形成，即城市中具有一系列组合特征的部分：低收入、文化水平低……隔离模型通常定义在规则格点上。然而，近年来，焦点已从这些不现实的框架转移到通过地理信息系统（GIS）或网络定义的其他环境。尽管如此，它们各自都有缺点：GIS 需要高分辨率数据，而这些数据并非总是可用；网络往往具有有限的现实世界应用。我们的工作试图填补二者之间的空白。首先，我们使用一些基本的 GIS 信息来定义网络，然后在其上运行一个扩展的 Schelling 模型。作为结果，我们获得了贫民窟的位置。之后，我们通过空间分析和机器学习分析城市的哪些部分被隔离，并比较我们的结果。以华盛顿特区为案例研究，我们获得了 的准确率。
引用
@article{arxiv.2210.12661,
title = {A Schelling Extended Model in Networks -- Characterization of Ghettos in Washington D.C},
author = {Diego Ortega and Elka Korutcheva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.12661},
year = {2022}
}
备注
This is a preprint of a paper whose final and definite form is published Open Access in 'Axioms'. 13 Pages, 6 figures