30 dicembre 2014

I social media come sensori delle interazioni tra le persone e il loro ambiente

Sarà possibile utilizzare in qualche modo i dati generati da milioni di utenti di Twitter che segnalano dove sono e cosa stanno facendo? Due informatici spagnoli sono convinti che i tweet geolocalizzati possano essere utili alla pianificazione urbana e del territorio. Così a New York, Madrid e Londra hanno provato a elaborare le informazioni generate dalla vita notturna di queste grandi città. In urbanistica non si considera con la dovuta attenzione l'uso del territorio durante la notte e tutti i relativi problemi come l'inquinamento acustico, la sporcizia delle strade, la necessità di sicurezza. Enrique e Vanessa Frías-Martínez, ricercatori all'Università del Maryland, hanno pubblicato i loro studi in "Applicazioni di ingegneria di Intelligenza Artificiale". I tweet geolocalizzati raccontano i movimenti e le attività svolta da un grande numero di persone. A New Yotk e Madrid i ricercatori spagnoli hanno identificato le attività residenziali, commerciali, del tempo libero di giorno (parchi e aree turistiche) e di notte (locali). A Londra hanno studiato gli usi del suolo industriale.
A Madrid i Tweet notturni sono concentrati nei fine settimana, mentre a New York nei giorni feriali. A Londra aree di svago diurne. 
I fratelli Martinez propongono un lavoro in due tappe: la segmentazione dei terreni, allo scopo di suddividere l'area urbana in regioni geografiche più piccole, e l'individuazione delle tipologie di uso del suolo, per associare un tipo di uso del suolo a ciascuna regione geografica. La metodologia costituisce un valido complemento per modellare gli ambienti urbani con una risposta in tempo reale.

Madrid [Martínez/Frías]
Spectral Clustering for Sensing Urban Land Use using Twitter Activity
Vanessa Frías-Martinez, Enrique Frías-Martinez
Engineering Applications of Artificial Intelligence
Volume 35, October 2014, Pages 237–245

Abstract
Individuals generate vast amounts of geolocated content through the use of mobile social media applications. In this context, Twitter has become an important sensor of the interactions between individuals and their environment. Building on this idea, this paper proposes the use of geolocated tweets as a complementary source of information for urban planning applications, focusing on the characterization of land use. The proposed technique uses unsupervised learning and automatically determines land uses in urban areas by clustering geographical regions with similar tweeting activity patterns. Three case studies are presented and validated for Manhattan (NYC), London (UK) and Madrid (Spain) using Twitter activity and land use information provided by the city planning departments. Results indicate that geolocated tweets can be used as a powerful data source for urban planning applications.

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