VGIscience

В рамках нашего продолжающегося исследования пространственно-временной кластеризации метаданных постов в социальных сетях (местоположения и теги) мы сделали значительный шаг вперед, внедрив оригинальный код на Python (проект общедоступен в нашем VGIscience Git Repository ). Инструмент теперь использует адаптированную версию HDBSCAN реализация с одной связью, которая не только быстрее, но и более стабильна для больших наборов данных. Как побочный эффект использования Python, теперь можно кластеризовать редкие символы Юникода, такие как эмодзи. Карта, показанная ниже, для территории кампуса ТУ Дрезден , основана на расположении фотографий Flickr и Instagram и кластеризации тегов. Эмодзи, которые появлялись в сообщениях с геотегами, использовались для создания дополнительного набора информации. Они были обработаны одинаково для кластеризации тегов. Тем не менее, Emoji кластеризация выполняется в отдельном шаге, оба набора нормализуются к одному и тому же диапазону весов, а слои объединяются только в конце для визуализации. Это гарантирует, что у эмодзи есть равные шансы появиться на карте, в зависимости от их важности в области.

кампуса ТУ Дрезден

Мы представили эту карту в качестве плаката к предстоящему семинару по методике коммуникации в Касселе (см. Полное Постер PDF с описанием). Но карта также является базой для текущей реконструкции открытого пространства кампуса TU Dresden. Наряду с более традиционным источником данных, эти карты помогают планировщикам понять восприятие местности населением. Хотя данные Flickr и Instagram, безусловно, не являются универсально репрезентативными, они отображают образ среды, которой обладает определенная группа людей: студенты и молодые люди, работающие на этих платформах. Этими группами обычно являются те, кто не очень активен в общих подходах к участию граждан. Таким образом, учет пользовательских социальных медиа-материалов в процессах планирования и Open Space Design может обеспечить более равное, сбалансированное (или более справедливое) рассмотрение различных и разнообразных групп интересов.

На TU Dresden Emoji-Tag-Map можно увидеть основные области деятельности: между центральной областью кампуса вокруг Hörsaalzentrum к Ślub Саксонская государственная и университетская библиотека. Наиболее часто используемые смайлики в университетском городке - 🎓 [смайлики для выпускников] и 📚 [книжные смайлики]. Эти центральные области деятельности окружены спутниками других центров деятельности. Например, относительно новое здание факультета информатики живо видно в референциях и смайликах людей (характерно для этой области: 🤖 [смайлик робота] и 🤓 [смайлик лица ботаника]). В целом, эмодзи и теги дополняют друг друга на удивление хорошо. Мы можем видеть локализованные действия в парках, таких как Beutlerpark, отражающиеся в смайликах, таких как ☀ (загорать?), 🍂 [Fallen Leaf] или 🍁 [Кленовый лист] (наслаждаясь осенью?) И теги, такие как «FAHRRAD» или «SPIELPLATZ» ». В других областях ссылки видны на регулярные демонстрации против расизма 13 февраля («демонстрация», «nazifrei», «демонстрация»). В некоторых других мы можем видеть ссылки на студенческую жизнь и досуг.

Предстоящая серия семинаров, на которых мы поговорим о новом процессе создания карт тегов [февраль: Кассель, Германия (региональное планирование); Март: Вирджиния Шарлоттсвилль, США (Архитектура и городское планирование) и Leibniz Institut für Länderkunde в Лейпциге (Региональная география)]. Мы надеемся, что эти семинары поддержат более широкое применение этой техники визуализации, особенно в ориентированных на практику областях, таких как ландшафт и городское планирование.

Загорать?
Наслаждаясь осенью?