利用大数据社会地理分析理解大规模事件中的集体人类移动动态
社会与信息网络
2021-02-08 v1 计算机与社会
摘要
随着信息通信技术的快速发展，许多研究者采用来自私营数据供应商的替代数据源，以研究针对大规模自然或社会事件的人类移动动态。带有地理参考的推文等大数据社会地理数据公开可用，并随现实世界事件的发生而动态演化，因而更有可能捕捉人群的实时情绪与响应。然而，精确定位的地理社会数据稀缺且偏向于城市人口中心。在本研究中，我们开发了一个大数据社会地理数据分析框架，用于从公开可用的地理参考推文中提取针对大规模事件的人类移动动态。该框架包含一个两阶段数据采集模块，以更具针对性的方式收集数据，从而缓解地理参考推文的数据稀缺问题；此外，采用变带宽核密度估计（VB-KDE）方法融合不同空间尺度的地理参考信息，进一步增强地理参考推文中包含的人类移动动态信号。为纠正地理参考推文的采样偏差，我们按人口对不同空间单元（如县、州）的推文数量进行校正。为展示所提分析框架的性能，我们选取了在美国全国范围内发生的一次天文事件，即 2017 年美国大日食，作为示例事件并研究针对该事件的人类移动动态。不过，该分析框架可轻易应用于其他类型的大规模事件，如飓风或地震。
引用
@article{arxiv.2102.01175,
title = {Understanding collective human movement dynamics during large-scale events using big geosocial data analytics},
author = {Junchuan Fan and Kathleen Stewart},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.01175},
year = {2021}
}