收集了一系列大数据和城市的论文,提供给我们像万花筒一样的各种可能性用途,同时展示了它的前景和陷阱。
我的第一篇文章对这些论文进行了综述,以期提供启发,为大数据提供更广阔的前景。我们将厘清各种类型的数据,从传统源定义到实时流式传输数据,从无源传感器(例如智能卡生成的传感器)到社交媒体(由我们在其他可计算设备(如PC和平板电脑)的主动使用中生成的)。几乎城市的每一个方面都受到了数字革命的影响,涵盖了许多与城市相关的问题,从模拟模型到新的数据源,到城市规划的新理论和新方法,到每一个公民都在使用和创造的数字化信息和媒体。我们将从传统数据增长到大数据开始,重点关注数据流和检查这些关于位置的说法。我们将探讨社交媒体和移动通信技术如何产生关于我们在城市中的移动和功能的大数据的新见解,我们将还探索不同的方法来把这种类型数据加以可视化。
可视化是大数据的重要关注点。这些论文的作者在这里阐述了几个工具。我们还将介绍数据的隐私,保密性和真实性的问题,而其中一些论文试图回答这样的数据有多好以及利用这些数据的目的。
我们首先来看关于人在城市中移动的数据,这些数据在我们尝试理解它们时会迅速增长。将一次性调查的传统流量数据与从社交媒体和通信生成的新数据可视化的方法需要新形式的可视化。在第一篇文章中,提到了其中若干方面,但是在第二篇文章中,Claudel,Nagel和Ratti引入了强大的新的可视化模式,特别是Datacollider提到了 “公共,强大,直观”的设备用来探索数据流如何相互关联。Lenormand和Ramasco展示了如何提取和可视化这种新的流量数据,并与大城市的功能相关,将我们引入涉及网络和大数据的可移动性研究的新视野。Lenormand和Ramasco说明了从这些数据中提取运动模式所存在的若干问题。
当使用这样的媒体作为数据来理解城市时,社交媒体的世界正受到困难和困扰。数据通常不可能进行地理定位,并且用户之间的交互通常是隐式的,并且必须通过来自原始数据的暗示来生成。