USING SOCIALLY SENSED BIG DATA TO MODEL PATTERNS AND GEOGRAPHIC CONTEXT OF HUMAN ACTIVITIES IN CITIES

Understanding dynamic interactions between human activities and land-use structure in a city is a key lens to explore the city as a complex system. This dissertation contributes to understanding the complexity of urban dynamics by gaining knowledge of the interactions between human activities and city land-use structures by utilizing free-accessible socially sensed data sources, and building upon recent research trend and technologies in geographical information science, urban study, and computer science. This dissertation addresses three main questions related to human dynamics: 1) how human activities in an urban environment are shaped by socioeconomic status and the intra-city land-use structure, and how in turn, the knowledge of socioeconomic status-activity relationships can contribute to understanding the social landscape of a city; 2) how different types of activities are located in space and time in three U.S. cities and how the spatiotemporal activity patterns in these cities characterize the activity profile of different neighborhoods in the cities; and 3) how recent socially sensed information on human activities can be integrated with widely-used remotely sensed geographical data to create a novel approach for discovering patterns of land use in cities that are otherwise lacking in up to date land use information. This dissertation models the associations between socioeconomics and mobility in the Washington, D.C. metropolitan area as a case study and applies the learned associations for inferring geographical patterns of socioeconomic status (SES) solely using the socially sensed data. This dissertation also implements a semi-automated workflow to retrieve activity details from socially sensed Twitter data in Washington, D.C., the City of Baltimore, and New York City. The dissertation integrates remotely-sensed imagery and socially sensed data to model the dynamics associated with changing land-use types in the Washington, D.C.-Baltimore metropolitan area over time

Mapping urban linguistic diversity with social media and population register data

Globalization, urbanization and international mobility have led to increasingly diverse urban populations. Compared to traditional traits for measuring urban diversity, such as ethnicity and country of origin, the role of language remains underexplored in understanding diversity, interactions between different groups and socio-spatial segregation. In this article, we analyse language use in the Helsinki Metropolitan Area by combining individual-level register data, socio-economic grid database, mobile phone and social media data to understand spatio-temporal patterns of linguistic diversity better. We measured linguistic diversity using metrics developed in the fields of ecology and information theory, and performed spatial clustering and regression analyses to explore the spatio-temporal patterns of linguistic diversity. We found spatial and temporal differences between register and social media data, show that linguistic diversity is influenced by the physical and socio-economic environment, and identified areas where different linguistic groups are likely to interact. Our results provide insights for urban planning and understanding urban diversity through linguistic information. As global urbanization, international migration and refugee flows and climate change drive diverse populations into cities, understanding urban diversity and its implications for urban planning and sustainability become increasingly important.Peer reviewe

서울시 생활인구 자료 분석을 중심으로

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :환경대학원 환경계획학과,2019. 8. 박인권.상권 지역은 방문하는 목적에 따라 이용 시간대 차이가 두드러진다. 어떤 활동을 하려고 그 장소를 찾는지에 따라 서로 다른 시간대에 사람들이 집중되기 때문이다. 토지이용과 같은 물리적 환경은 상권 이용인구가 집중되는 시간대의 차이에 영향을 미친다. 상권들은 어느 시간대에 방문객들이 모이는지에 따라 서로 확연하게 다른 특성이 있다. 몇몇 상권들은 낮보다 밤에 사람들이 더 모이기도 하고, 어떤 상권들을 반대로 밤보다 낮에 더 많은 사람이 찾는다. 그리고 이러한 차이는 주중과 주말에 서로 다르게 나타나기도 한다. 상권의 방문 수요를 분석하는 데 쓰인 자료들이 시간대를 구분할 수 없었다는 한계 때문에, 현행 토지이용 관리 정책은 상권에서 관찰되는 시간대별 이용인구 분포 차이를 고려하지 않고 있다. 그러나 이동통신 기술의 발달로 실시간 인구 분포를 확인할 수 있게 되면서 상권별로 이용인구 수 첨두시간대를 구분할 수 있게 되었다. 따라서 어떤 토지이용 특성이 주는 영향에 따라 상권 이용인구가 어느 시간대에 집중되는지 확인한다면, 상권의 특성에 따라 토지이용 및 토지이용 복합도에 관한 정책 적용 방향이 달라질 수 있다. 이를 위해 본 연구는 상권의 어떤 토지이용 특성이 주간 혹은 야간 시간대 중 어느 시간대에 더 큰 영향을 미치며, 인구를 더 많이 유도하는지에 대해 분석하고자 한다. 이를 위해 서울시에 위치한 상권들을 이용인구가 집중되는 시간대에 따라 구분하였고, 각각의 토지이용 특성이 이러한 시간대 차이에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 통해 도출된 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 이항 로지스틱 회귀분석을 사용한 주·야간 상권 판별 모형은 토지이용 특성과 인구 분포의 상관관계를 설명하는 모형이지만 다중 회귀분석을 사용한 이용인구 규모 영향 모형은 인과관계를 분석하는 모형이므로 두 모형의 결과가 부분적으로 일치하지 않음을 확인하였다. 주·야간 상권 판별 모형이 야간 인구 집중형 상권의 특성을 나타낸다면, 이용인구 규모 영향 모형의 설명변수들은 각각의 모형에서 어떤 토지이용 요인이 상권 이용인구 규모를 증가시키는지를 보여준다. 둘째, 상권에서 토지이용 혼합도와 주거용도 건물 비율이 높을수록 주간보다 야간 시간대에 이용인구가 집중되는 것으로 나타났다. 주·야간 상권 판별 모형에서 주말 야간에 사람들이 많이 찾는 상권들은 혼합적 토지이용과 주거용도 변수가 유의미한 양(+)의 상관관계를 보였다. 이는 기존의 몇몇 연구와 상이한 결과로, 주거 용도와의 혼합이 상권 이용인구의 방문에 부정적인 영향을 미치지 않음을 확인하였다. 셋째, 이용인구 규모 영향 모형에서 LUM과 개별 토지이용 변수의 상관관계는 주중, 주말 모형에서 각각 다른 결과를 나타냈다. 주말 – 야간 인구 집중형 상권 모형에서만 LUM이 양의 상관관계를 가진 것은 주·야간 상권 판별 모형과 다른 결과를 보여준다. 이것은 주간보다 야간 인구 집중형 상권들이 LUM과 더 큰 상관성을 가지지만, 같은 야간 인구 집중형 상권끼리 비교하는 경우에는 이용인구 수가 반드시 비례해서 증가하지 않음을 알 수 있다. 특히 주말 모형에서는 LUM이 유의하게 나타나지만 주중 모형에서 유의하지 않게 나타나는 것은 주말과 달리 주중에는 야간 상권이라 하더라도 복합적인 활동이 덜 이루어짐을 의미한다. 본 연구는 상권별로 인구가 집중되는 첨두시간대가 상이하게 나타나는 현상에 토지이용 특성이 어떤 영향을 미치는지 확인하였다. 상권의 토지이용은 이용인구가 집중되는 시간대의 차이를 유도하였고, 그 차이는 주중과 주말에 서로 다르게 나타났다. 토지이용 혼합도와 개별 토지이용의 유의도가 주중과 주말, 주간과 야간 시간대에 각각 다르게 나타났다. 이를 통해 용도의 순화를 추구하는 현재의 토지이용 관리정책이 상권 지역의 입체적인 수요 분포를 반영할 수 없음을 확인하였다. 상권별 특성을 고려한 유연한 토지이용 관리 정책을 적용한다면, 이용인구의 수요를 더 효율적으로 충족할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 앞으로의 토지이용 복합도와 특정 토지이용 제한에 관한 정책은 개별 상권의 고유한 특성을 더 적극적으로 고려하여 적용해야 한다.Some commercial districts attract most of their visitors only during day-time, while others at night-time. This difference in time of population flow may be affected by land use such as mixed-use. This paper aims to analyze the different impacts of mixed land-use on population flow between the diurnal and the nocturnal districts. On an hourly basis, the standardized value of population in each census tally-districts forms distinct patterns in the 24-hour range. Based on a k-means clustering with an hourly location-based population dataset collected from smartphone signal in Seoul, we classify census tally-districts in commercial areas into two groups: Diurnal and nocturnal. We introduce a binomial logistic model where a binary indicator is used as the dependent variable for the two groups. A comparison of land-use patterns between the two groups shows some significant differences as follows: First, the nocturnal areas tend to have distinctive features consisting of vibrant streets due to a higher degree of mixed use. In those areas, the degree of mixed-use is found to be higher. Next, the residential use has a higher impact on the increase of floating population than other uses. These results imply that a proper degree of mixed use attracts more people to commercial districts even at night, thereby enhancing the vitality of the streets.제1장 서 론 1 제1절 연구의 배경 및 목적 1 1. 연구의 배경 1 2. 연구의 목적 2 제2절 연구의 범위 및 구성 4 1. 연구의 범위 4 2. 연구의 자료 5 3. 연구의 방법 7 제2장 이론 및 선행연구 고찰 12 제1절 상권의 특성과 다양성 12 1. 상권의 공간적 특성과 변화 12 2. 야간 상권의 특수성 13 제2절 토지이용과 인구 분포 특성의 연관성 14 1. 토지이용의 영향과 그 유형 분석 14 2. 토지이용 혼합 정도가 미치는 영향 15 제3절 위치기반 빅데이터를 이용한 활동패턴 연구 16 1. 공간 유형과 활동패턴의 연관성 16 2. 활동패턴의 시계열적 분포 18 제4절 선행연구와의 차별성 19 제3장 분석의 틀 및 자료 구성 20 제1절 분석의 틀 20 제2절 자료의 전처리 21 1. 자료 분류 21 2. 자료 취합 21 3. 자료 표준화 및 정규화 23 제3절 변수 구성 및 기술통계 24 1. 설명 변수 구성 24 2. 주요 변수 기술통계 28 제4장 실증분석 29 제1절 주·야간 상권 구분 모형 29 1. 계층적 군집분석 29 2. K-means 군집분석 32 제2절 주·야간 상권 판별 모형 44 1. 주중 모형 46 2. 주말 모형 53 제3절 이용인구 규모 영향 모형 60 1. 주중-주간 인구 집중형 모형 62 2. 주중-야간 인구 집중형 모형 64 3. 주말-주간 인구 집중형 모형 66 4. 주말-야간 인구 집중형 모형 68 제4절 소결 70 제5장 결론 71 제1절 결과 요약 71 제2절 시사점 73 제3절 한계 및 향후 과제 74 참고문헌 75 부록 81 Abstract 95Maste

Using social media data to understand the urban green space use before and after a pandemic

Urban green spaces (UGSs) are essential components of urban ecosystems that provide considerable benefits to residents, including recreational opportunities, improved air and water quality, and mental and physical health benefits. The COVID-19 pandemic and related restriction measures have affected people's daily lives in numerous ways, such as remote working and learning, online shopping, social distancing, travel restrictions, and outdoor activities. During the COVID-19 pandemic, UGSs have become the main places for outdoor activities. Understanding human-environment interactions in UGSs is an important research field that has broad implications for improving policies in response to a social crisis and informing urban planning strategies. The main challenges of investigating human-environment interactions lie in effectively collecting research datasets that can reflect or reveal human behaviour patterns within UGSs. Volunteered Geographical Information (VGI) and social media can provide better information about real-time perceptions, attitudes and behaviours than traditional datasets such as surveys and questionnaires. This provides great opportunities to investigate human-environment interactions in UGS in real-time. Additionally, Twitter is one of the most popular social networks, and it can provide more comprehensive and unbiased datasets through a new academic research Application Programming Interface (API). The overall aim of this thesis is to evaluate the contributions of UGS to human well-being, during a time of crisis, by investigating the characteristics and spatial-temporal patterns of UGS use across three periods: pre-, during- and after the COVID-19 pandemic. The thesis will document the process of examining spatial-temporal changes in UGS use associated with COVID-19 related pandemic, by using Twitter datasets incorporating approaches including text mining, topic modelling and spatial-temporal analysis. This is the first study to examine social media data over consistent time period before, during and after the lockdown in relation to UGS. The results show that the findings and method can potentially inform policy makers in their management and planning of UGS, especially in a period of social crisis like the COVID-19 pandemic. This research has great potential to help improve urban green space planning and management in urban areas

Multi-dimensional measures of geography and the opioid epidemic: place, time and context

The opioid crisis has hit the United States hard in recent years. Behavioral patterns and social environments associated with opioid use and misuse vary significantly across communities. It is important to understand the geospatial prevalence of opioid overdoses and other impacts related to the crisis in order to provide a targeted response at different locations. This dissertation contributes a framework for understanding spatial and temporal patterns of drug prevalence, treatment services access and associated socio-environmental factors for opioid use and misuse. This dissertation addresses three main questions related to geography and the opioid epidemic: 1) How did drug poisoning deaths involving heroin evolve over space and time in the U.S. between 2000-2016; 2) How did access to opioid use disorder treatment facilities and emergency medical services vary spatially in New Hampshire during 2015-2016; and 3) What were the relations between socio-environmental factors and numbers of emergency department patients with drug-related health problems over space and time in Maryland during 2016-2018. For the first study, this dissertation developed a spatial and temporal data model to investigate trends of heroin mortality over a 17-year period (2000-2016). The research presented in this dissertation also involved developing a composite index to analyze spatial accessibility to both opioid use disorder treatment facilities and emergency medical services and compared these locations with the locations of deaths involving fentanyl to identify possible gaps in services. In the third study for this dissertation, I utilized socially-sensed data to identify neighborhood characteristics and investigated spatial and temporal relationships with emergency department patients with drug-related health problems admitted to the four hospitals in the western Baltimore area in Maryland during 2016 to 2018, in order to identify the dynamic patterns of the associations in terms of various socio-environmental factors