2017-【智慧城市与政府治理分会场】用大数据重新认识城市_12页-3mb

文档内容总结

核心内容概述

本文档围绕“用大数据重新认识城市”这一主题，探讨了通过移动行为数据、地理围栏数据和公共设施分布等大数据手段，分析城市居民对公共资源的使用情况。文档以北京为例，展示了不同人群在城市空间中的活动差异，并提出通过公众参与设计游戏来促进对城市环境和资源分配的理解与优化。

主要观点

• 城市资源分配的不平等：尽管北京市政建设在空间上实现了公共设施的平等，但实际使用情况存在显著差异，尤其是不同收入群体在时间维度上的使用模式差异。
• 大数据在城市研究中的应用：利用移动设备数据和地理围栏技术，能够更精准地捕捉城市居民的行为轨迹，从而分析其对城市资源的使用情况。
• 城市公共设施的使用时间差异：在工作时间（15点至21点）内，不同收入群体的活动轨迹有一定程度的交汇；而在非工作时间，使用模式差异更为明显。
• 公众参与设计游戏的必要性：通过游戏化的方式，鼓励公众表达自身对城市环境的诉求，帮助理解城市设计的复杂性，并促进不同群体之间的沟通与协作。

关键信息

数据来源与方法

• 数据类型：移动行为数据、地理围栏数据、行政区划公开数据、城市医疗、娱乐、文化和体育资源分布数据。
• 分析指标：
  • 活跃性（Vibrancy）：衡量城市区域在特定时间内的活动热度。
  • 换流性（Commutation）：反映人群在城市中的移动模式。
  • 多样性（Diversity）：表示城市区域中不同人群的分布情况。
  • 流动性（Fluidity）：描述人群在城市中的流动程度。
  • 密度（Density）：反映城市区域的人口密度。

城市区域与群落分析

• 分析对象：北京、天津、张家口、唐山等城市区域。
• 分析维度：
  • 空间维度：通过活跃性、换流性、多样性、流动性等指标分析不同区域的使用情况。
  • 时间维度：观察不同时间段内人群对公共设施的使用模式，特别是工作日与周末的对比。
• 可视化展示：
  • 图像展示了北京不同时间段的活动热力图，包括工作日9-11点、17-19点，以及周末11-13点、19-21点。
  • 图像对比了区域换流性与GDP的关系，以及区域多样性与房价的关系。

北京折叠：城市不平等的隐喻

• 概念描述：北京折叠是一个科幻化的城市模型，揭示了城市公共资源分配不均的现象。
• 现实映射：低收入群体在城市中占用公共资源的时间有限，而高收入群体则能更长时间地享受这些资源。

公众参与设计游戏

• 目的：鼓励公众表达对城市环境的诉求，帮助理解城市设计的复杂性。
• 设计要素：
  • 公共社交场所的设计应考虑不同群体的需求。
  • 儿童友好的设计是重要方向之一。
  • 私人与公共区域之间的过渡空间设计也值得关注。

研究结论

• 空间平等与实际使用差异并存：北京的市政建设在空间上实现了公共设施的平等，但居民的实际使用存在差异。
• 时间维度上的交汇点：仅在工作时间的15点至21点，不同收入群体在空间上有所交汇，表明城市资源的使用具有时间依赖性。
• 探索城市设计的优化方向：通过大数据分析和公众参与游戏，可以更深入地理解城市资源的使用模式，并为优化城市设计提供依据。

合作机构与研究背景

• 合作单位：TalkingData人本实验室、中国社会科学院经济研究所、同济大学、中国科学院软件研究所、瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）、美国麻省理工学院（MIT）等。
• 研究目标：通过跨学科合作，利用大数据重新认识城市，探索城市资源分配的公平性与优化路径。

附加信息

• 文档来源：独家收集，目录链接为 mulu.baogaoba.xyz，联系QQ为2083220015。
• 购买方式：可通过淘宝扫描购买相关报告。