利用地理标记推文构建空间交互模型：以博物馆为例
统计方法学
2014-03-21 v1 计算机与社会
社会与信息网络
摘要
本文基于英国约克郡博物馆的案例研究，探讨了来自社交媒体的志愿地理信息在为行为地理模型提供信息方面的潜力。构建了从 179 个行政区到 15 个博物馆的游客空间交互模型以测试这一潜力。主要输入数据集包含使用 Twitter Streaming Application Programming Interface (API) 采集的地理标记消息，经过过滤、分析和聚合，以便与模型输出进行直接比较。通过比较模型输出与推文信息，校准了模型参数，以优化从推文推断的博物馆客流与空间交互模型生成的客流矩阵之间的拟合度。我们得出结论，来自社交媒体的志愿地理信息在为行为地理模型提供信息方面具有巨大潜力，尤其是在地理标记社交媒体消息数量持续增加的情况下。然而，我们提醒，来自社交媒体的志愿地理信息存在一些主要局限性，因此应仅作为更一致数据源的补充，或在官方数据集不可用时使用。
引用
@article{arxiv.1403.5118,
title = {Geotagged tweets to inform a spatial interaction model: a case study of museums},
author = {Robin Lovelace and Nick Malleson and Kirk Harland and Mark Birkin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.5118},
year = {2014}
}
备注
A concise version of this article was submitted to GISRUK2014 conference