Visual Analytics for Understanding Spatial Situations from Episodic Movement Data

Continuing advances in modern data acquisition techniques result in rapidly growing amounts of geo-referenced data about moving objects and in emergence of new data types. We define episodic movement data as a new complex data type to be considered in the research fields relevant to data analysis. In episodic movement data, position measurements may be separated by large time gaps, in which the positions of the moving objects are unknown and cannot be reliably reconstructed. Many of the existing methods for movement analysis are designed for data with fine temporal resolution and cannot be applied to discontinuous trajectories. We present an approach utilizing Visual Analytics methods to explore and understand the temporal variation of spatial situations derived from episodic movement data by means of spatio-temporal aggregation. The situations are defined in terms of the presence of moving objects in different places and in terms of flows (collective movements) among the places. The approach, which combines interactive visual displays with clustering of the spatial situations, is presented by example of a real dataset collected by Bluetooth sensors

Interactive analysis of time intervals in a two-dimensional space

Time intervals are conventionally represented as linear segments in a one-dimensional space. An alternative representation of time intervals is the triangular model (TM), which represents time intervals as points in a two-dimensional space. In this paper, the use of TM in visualising and analysing time intervals is investigated. Not only does this model offer a compact visualisation of the distribution of intervals, it also supports an innovative temporal query mechanism that relies on geometries in the two-dimensional space. This query mechanism has the potential to simplify queries that are difficult to specify using traditional linear temporal query devices. Moreover, a software prototype that implements TM in a geographical information system (GIS) is introduced. This prototype has been applied in a real scenario to analyse time intervals that were detected by a Bluetooth tracking system. This application shows that TM has the potential to support a traditional GIS to analyse interval-based geographical data

Crowds, Bluetooth and Rock’n’Roll: Understanding Music Festival Participant Behavior

In this paper we present a study of sensing and analyzing an offline social network of participants at a large-scale music festival (8 days, 130,000+ participants). We place 33 fixed-location Bluetooth scanners in strategic spots around the festival area to discover Bluetooth-enabled mobile phones carried by the participants, and thus collect spatio-temporal traces of their mobility and interactions. We subsequently analyze the data on two levels. On the micro level, we run a community detection algorithm to reveal a variety of groups the festival participants form. On the macro level, we employ an Infinite Relational Model (IRM) in order to recover the structure of the social network related to participants' music preferences. The obtained structure in the form of clusters of concerts and participants is then interpreted using meta-information about music genres, band origins, stages, and dates of performances. We show that most of the concerts clusters can be described by one or more of the meta-features, effectively revealing preferences of participants (e.g. a cluster of US bands) and discuss the significance of the findings and the potential and limitations of the used method. Finally, we discuss the possibility of employing the described method and techniques for creating user-oriented applications and extending the sensing capabilities during large-scale events by introducing user involvement.Comment: Presented at Sunbelt 2013 in Hamburg on May, 201

Emploi d'un réseau de détecteurs Wi-Fi pour l'étude et la modélisation du comportement de piétons

RÉSUMÉ La densification des villes est la cause d’un besoin grandissant de comprendre les déplacements des gens qui y habitent. La prédiction et la gestion de la circulation automobile sont des domaines bien développés, plus que ces mêmes domaines au sujet des piétons. De plus en plus, les villes réorientent leurs objectifs de développement vers les piétons, ou les cyclistes au détriment des automobilistes. Cela mène à la création de zones réservées aux piétons, qui deviennent de plus en plus des centres commerciaux et culturels importants au développement de la ville. Ce texte porte sur l’analyse d’une nouvelle technologie qui permet de faire la collecte de données de telles zones, et des résultats qui serviront à l’amélioration de zones piétonnes existantes et à la conception de nouvelles.----------ABSTRACT Urban densification is the cause of a growing need to understand the travel behaviours of people living in cities. Prediction and management of automobile traffic are well-developed fields, moreso than those same fields about pedestrians. More and more, cities are reorienting their develpment objectives to gear them towards pedestrians or cyclists at the expense of cars. This has lead to the creation of numerous pedestrian-only zones, that have become important commercial and cultural centers of city development. This document relates the analysis of a new technology that allows data collection of these areas, and the results will benefit the development of existing and new pedestrian-only areas

Uncovering population dynamics using mobile phone data : the case of Helsinki Metropolitan Area

Understanding the whereabouts of people in time and space is necessary for unraveling how our societies function. Regardless, our understanding of human presence is predominantly based on static residential population data, which is often outdated and excludes certain population groups, such as commuters or tourists. In the light of development towards 24-hour societies and the needs for promoting sustainable and equitable urban planning, reliable data of population dynamics are needed. To this end, ubiquitous mobile phones provide an attractive source for estimating the spatiotemporal digital footprints of people. In this study, I set out to investigate 1) the feasibility of three different aggregated network-based mobile phone data – the number of voice calls, data transmission and general network connection attempts – as a proxy for human presence, 2) how does the population distribution vary in Helsinki Metropolitan Area over the course of a regular weekday and 3) the role of temporally-sensitive population data when analysing dynamic accessibility to grocery stores and transport hubs. To my best knowledge, this is the first attempt when mobile phone data is used to reveal population dynamics for scientific purposes in Finland. Mobile phone data collected by the mobile network operator Elisa in 2017–2018 and ancillary data about land cover, buildings and a time use survey were used to estimate the 24-hour population distribution of the Helsinki Metropolitan Area. The mobile phone data were allocated to statistical 250 m x 250 m grid cells using an advanced dasymetric interpolation method and validated against population register data from Statistics Finland. The resulting 24-hour population was used to map the pulse of the city and to introduce the first fully dynamic accessibility model in the study area. The results show that data use is a good proxy for people and outperforms voice calls or overall network connection attempts. During daytime, the static population overestimates the population in residential areas and underestimates the population in work and service areas. In general, the 24-hour population reveals the pulse of a city, which is highlighted especially in the inner city of Helsinki, where the relative share of population of the study area increases by 50 % from the share at night-time to its peak at noon. The results of the case study suggest that integrating dynamic population data to location-based accessibility analysis provides more realistic results compared to static population data, but the significance of dynamic population data depends on the study context and research questions. In summary, aggregated network-driven mobile phone data is a feasible alternative for dynamic population modelling, however, different mobile phone data types vary in representativeness, which should be taken into account when using mobile phone data in research. To this end, critical evaluation of data and transparent data description are essential. Overall, understanding 24-hour societies and supporting sustainable urban planning necessitates dynamic population data, but advancements in data policy and availability are needed to harvest these possibilities. The results of this study also provide new empirical insights of the population dynamics in the study area, which can be used to advance planning and decision making.Ymmärrys väestön alueellisen jakautumisen ajallisesta vaihtelusta on keskeistä yhteiskuntamme toiminnan ymmärtämiseksi. Tästä huolimatta ymmärrys ihmisten läsnäolosta on vähäistä ja perustuu pääasiassa staattisiin asuinpaikkakohtaisiin väestötietoihin, jotka ovat usein vanhentuneita ja saattavat johtaa eräiden väestöryhmien, kuten työmatkalaisten tai turistien, sivuuttamiseen. Kehityksen kohti ympärivuorokautista yhteiskuntaa ja kestävän ja tasa-arvoisen kaupunkisuunnittelun edistämisen tarpeiden valossa tarvitaan luotettavia tietoja väestön dynamiikasta. Tässä tutkimuksessa tarkastelin 1) kolmen eri verkkopohjaisen matkapuhelinaineiston – puheluiden, tiedonsiirtoyhteyksien ja verkkoyhteyksien muodostusyritysten lukumäärän – soveltuvuutta ihmisen läsnäolon kuvaajana, 2) miten väestöjakauma vaihtelee pääkaupunkiseudulla säännöllisen arkipäivän aikana ja 3) temporaalisten väestötietojen käytön roolia saavutettavuusmallinnuksessa tarkasteltaessa ruokakauppojen ja liikenteen solmukohtien saavutettavuutta joukkoliikenteellä. Parhaan tietämykseni mukaan tämä on ensimmäinen kerta, kun matkapuhelinaineistoja käytetään väestön dynamiikan tarkasteluun tieteellisiin tarkoituksiin Suomessa. Matkapuhelinoperaattori Elisan keräämiä matkapuhelinaineistoja (2017–2018) sekä aineistoja maankäytöstä, rakennuksista ja ajankäyttötutkimuksen tuloksia käytettiin pääkaupunkiseudun 24 tunnin väestöjakauman arvioimiseen. Matkapuhelimen tiedot allokoitiin 250 m x 250 m tilastoruutuihin käyttäen edistynyttä dasymetristä interpolointimenetelmää ja validoitiin Tilastokeskuksen väestörekisteritietoja käyttäen. Tuloksena saatua 24 tunnin väestöaineistoa käytettiin kaupungin pulssin analysointiin ja ensimmäisen täysin dynaamisen saavutettavuusmallin toteuttamiseen tutkimusalueella. Tutkimuksen tulokset osoittavat, että matkapuhelinten tiedonsiirto on hyvä kuvaaja ihmisten sijainnille ja parempi kuin puhelut tai verkkoyhteyksien muodostusyritykset. Päivän aikana staattinen väestöaineisto yliarvioi väestöä erityisesti asuinalueilla samalla aliarvioiden väestöä alueilla, joilla on työpaikka- tai palvelukeskittymiä. Yleisesti katsottuna 24 tunnin väestö paljastaa kaupungin pulssin, mikä korostuu erityisesti Helsingin keskustassa, jossa tutkimusalueen väestön suhteellinen osuus kasvaa 50 %:lla yöstä sen huippuun keskipäivällä. Tapaustutkimuksen tulokset havainnollistavat kuinka dynaamisen väestötietojen integroiminen sijaintipohjaiseen saavutettavuustarkasteluun tarjoaa realistisempia tuloksia verrattuna staattiseen väestöaineistoon, mutta dynaamisten väestötietojen integroimisen merkitys riippuu tutkimuksen kontekstista ja tutkimuskysymyksistä. Yhteenvetona voidaan todeta, että aggregoitu verkkopohjainen matkapuhelinaineisto on hyvä vaihtoehto dynaamisen väestön mallintamiseen, mutta soveltuvuus vaihtelee aineistojen välillä, mikä on tärkeä huomioida käytettäessä matkapuhelinaineistoja tutkimuksessa. Tätä vasten aineiston kriittinen tarkastelu ja läpinäkyvä aineiston dokumentointi on olennaista. Kaiken kaikkiaan 24 tunnin yhteiskuntien ymmärtäminen ja kestävän kaupunkisuunnittelun tukeminen edellyttävät dynaamisia väestötietoja, mutta tietopolitiikan ja aineistojen saatavuuden edistäminen on välttämätöntä tämän toteutumiseksi. Tämä työ tarjoaa myös uutta empiiristä tietoa väestön dynamiikasta pääkaupunkiseudulla, jota voidaan käyttää suunnittelun ja päätöksenteon tukena

Pedestrian and Bicycle Data Collection System in Rovaniemi

Diplomityön tarkoituksena on luoda toimintasuunnitelma jalankulku- ja pyöräliikenteen tiedonkeruujärjestelmän kehittämiseksi Rovaniemen kaupungissa. Työ on osa Rovaniemen kaupungin tilaamaa projektikokonaisuutta, jossa selvitetään kaikkien liikennemuotojen laskennan automatisoinnin mahdollisuutta. Työ koostuu kirjallisuusselvityksestä, haastattelututkimuksesta ja tapaustutkimuksesta, joiden avulla tutkimusongelmaan pyritään vastaamaan. Jalankulku- ja pyöräliikenteeseen liittyy monipuolisia tietotarpeita, jotka nousevat muun muassa rahoituksen, kaavoituksen, teknisen suunnittelun, kunnossapidon, päätöksenteon ja liikkujien monimuotoisista tarpeista. Liikennetiedon käyttökohteiden ollessa monipuolisia ja laajoja on selvää, että tarvittava liikennetieto täytyy olla monimuotoista käyttökohteestaan riippuen. Ei ole mahdollista määrittää esimerkiksi tarkkoja tunnuslukuja, joita kävely- ja pyöräliikenteestä tulisi aina mitata vaan tunnuslukujoukko on valittava tarvekohtaisesti sekä myös kaupungin kiinnostuksen kohteiden mukaan. Liikennetiedon keruu on perinteisesti luokiteltu liikennelaskentoihin, liikkumiskyselyihin ja havainnointitutkimuksiin. Tekniikan kehittyessä tämä jaottelu on kuitenkin katoamassa kun yhdellä menetelmällä voidaan kerätä tietoa, joka sopii kaikkiin edellä mainittuihin kategorioihin. Diplomityön rajallisuuden vuoksi työssä kuitenkin keskitytään vain niihin menetelmiin, joilla voidaan tuottaa eritoten tietoa liikennemääristä. Nämä menetelmät jaotellaan työssä käsinlaskentaan, konelaskentaan ja paikannukseen perustuviin menetelmiin. Lopuksi Rovaniemen kaupungille luodaan toiminta suunnitelma jalankulku- ja pyöräliikenteen tiedonkeruujärjestelmän kehittämiseksi. Toimintasuunnitelma koostuu tunnuslukujoukon koostamisesta, laskentapisteiden määrittelemisestä, laskentamenetelmien valinnasta sekä toteutusaikataulun luomisesta.The object of this Master’s Thesis is to create an action plan in order to develop the pedestrian and bicycle data collection system in the city of Rovaniemi. The work consists of literature review, interview surveys, and a case study. Developing pedestrian and bicycle traffic system generates diverse information needs which generally evolve around the needs of land use planning, technical planning, street maintenance, financing, decision making, and the users of traffic – people. Since the application of traffic information is versatile it is self-evident that the information itself must be diverse according to the needs of the user. Therefore, it is not possible to define specific pedestrian or bicycle traffic key indicators which should always be measured. Instead, the key indicators should be chosen independently for every project keeping in mind the need and interests of the information user. Traditionally traffic data collection has been classified into three classes: traffic counts, traffic surveys, and observation surveys. Recently, the development of technology has made this classification more and more obsolete. Nowadays we can use technological solutions which could collect data typical to all of the classes mentioned above. Nevertheless, only methods that would traditionally be considered as traffic counting methods are considered here, due to the limit of Master’s Thesis extent. These methods are classified as manual counts, automatic counts and counts based on tracking of people. Finally, an action plan to develop the pedestrian and bicycle data collection system is created for Rovaniemi. The action plan consists of compiling a set of key indicators, defining data collection points, selecting appropriate data collection method, and designing an implementation schedule

Smart campus tools: Een verkenning bij Nederlandse universiteiten en lessen uit andere sectoren

Sinds we onderzoek doen naar het managen van universiteitscampussen is meer grip krijgen op het werkelijk ruimtegebruik – naast de (theoretische) bezetting en benutting die uit de roosters blijkt – een belangrijk thema. De match tussen vraag en aanbod van ruimte en faciliteiten kan nog veel scherper, vinden velen op de campus. Temeer omdat de vraag steeds dynamischer wordt, de gebruiker steeds veeleisender en het aanbod steeds duurzamer en kostenbewuster gemanaged moet worden. Met de technologische vooruitgang is het steeds beter mogelijk om te meten en te weten hoe gebruikers van de campus zich over de campus bewegen. Dit was voor de Nederlandse universiteiten en hun facilitair/vastgoeddirecteuren (verenigd in het DFB netwerk) aanleiding om eind 2015 een onderzoeksopdracht te verstrekken, met als thema “Smart campus tools†voor het meten en verbeteren van ruimtegebruik. Doel van de opdracht was tweeledig: om te onderzoeken of/hoe de Nederlandse universiteiten anno 2016 “smart tools†inzetten en om te verkennen wat de nieuwste (technologische) ontwikkelingen zijn. Dit conceptrapport presenteert de resultaten van dit onderzoek. Via deze weg willen we het DFB en alle personen die via interviews of enquêtes hun medewerking verleenden, bedanken voor hun inspiratie, informatie en tijd. Met dit rapport hopen we de universiteiten verder te helpen bij het (nog) beter managen van hun campus en faciliteiten. &nbsp

Using Bluetooth to estimate traffic metrics for traffic management applications

PhD Thesis‘Bluetooth’ is a technology that can be integrated into Intelligent Transport Systems (ITS) to facilitate smarter and enhanced traffic monitoring and management to reduce congestion. The current research focus on Bluetooth is principally on journey time management. However, the applicability and viability of Bluetooth potential in problematic urban areas remains unknown. Besides the generic problem of unavailability of processing algorithms, there is gap in knowledge regarding the variability and errors in Bluetooth-derived metrics. These unknown errors usually cause uncertainty about the conclusions drawn from the data. Therefore, a novel Bluetooth-based vehicle detection and Traffic Flow Origin-destination Speed and Travel-time (TRAFOST) model was developed to estimate and analyse key traffic metrics. This research utilised Bluetooth data and other independently measured traffic data collected principally from three study sites in Greater Manchester, UK. The Bluetooth sensors at these locations generated vehicle detection rates (7-16%) that varied temporally and spatially, based on the comparison with flows from ATC (Automatic Traffic Counters) and SCOOT (Split Cycle Offset Optimisation Technique) detectors. Performance evaluation of the estimation showed temporal consistency and accuracy at a high level of confidence (i.e. 95%) based on criteria such as Mean Absolute Deviation (MAD) - (0.031 – 0.147), Root Mean Square Error (RMSE) - (0.041 – 0.195), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) - (0.822 – 4.917) and Kullback-Leibler divergence (KL-D) (0.004 – 0.044). This outcome provides evidence of reliability in the results as well as justification for further investigation of Bluetooth applications in ITS. However, the resulting accuracy depends significantly on sample size, network characteristics, and traffic flow regimes. The Bluetooth approach has enabled a deeper understanding of traffic flow regimes and spatio-temporal variations within the Greater Manchester Networks than is possible using conventional traffic data such as from SCOOT. Therefore, the application of Bluetooth technology in ITS to enhance traffic management to reduce congestion is a viable proposition and is recommended.Petroleum Technology Development Fund (PTDF) – for the award of a PhD Scholarship for 4 years; The University of Lagos – for the study leave with pay; Surveyors Council of Nigeria (SURCON) – for the additional support