Mobile Positioning Data

Peer reviewe

In search of sustainable and inclusive mobility solutions for rural areas

Background Despite emerging research on novel mobility solutions in urban areas, there have been few attempts to explore the relevance and sustainability of these solutions in rural contexts. Furthermore, existing research addressing rural mobility solutions typically focuses on a specific user group, such as local residents, second-home owners, or tourists. In this paper, we study the social inclusivity, economic viability, and environmental impacts of novel mobility solutions in rural contexts based on published scholarly literature. When doing so, we bring both permanent and temporary residents of rural areas under one research framework. Methods We used grey literature to identify and categorise novel mobility solutions, which have been applied in European rural areas and are suitable for travelling longer distances. By using six service flexibility variables, we reached four categories of novel mobility solutions: semi-flexible demand-responsive transport, flexible door-to-door demand-responsive transport, car-sharing, and ride-sharing. We analysed the social inclusivity, economic viability, and environmental impacts of those categories based on criteria and evidence identified from scholarly literature by including the perspectives of both permanent and temporary residents of rural areas. Conclusion: Integration of the needs of various user groups is essential when aiming to achieve the provision of environmentally, socially, and economically sustainable mobility solutions in rural areas. Results Our findings revealed that while single novel mobility solutions are seldom applicable for all rural travellers, strong spatial and temporal synergies exist when combining different solutions. The need for a connected and flexible set of mobility solutions sensitive to the temporal and spatial patterns of mobility needs is inevitable. Accessible and easily understandable information on routing, booking, and ticketing systems, as well as cooperation, shared values, and trust between various parties, are key success factors for sustainable rural mobility. Conclusion Integration of the needs of various user groups is essential when aiming to achieve the provision of environmentally, socially, and economically sustainable mobility solutions in rural areas.Peer reviewe

New avenues for second home tourism research using big data: prospects and challenges

The phenomenon of owning and visiting a second home is broadening beyond tourism due to the increase in remote working and multi-local living - people living in multiple residences. To understand people, places, and mobility linked to second homes and its implications to society better, new complementary data sources are needed to provide timely and adequate information on temporal patterns and changes in second home use. Big data sources have been used in tourism research, but less often in studies about second homes. This article aims to propose a perspective in describing the potential of utility consumption data, transaction data from mobile positioning and smart cards, social media data, and data from smartphone applications for second home tourism research. By focusing on six key questions relevant to second home tourism research, we exemplify how these data sources could provide new knowledge to the field and propose four axioms for future research.Peer reviewe

Monipaikkaisen asumisen rytmit Etelä-Savossa - Sähkönkulutustiedot vapaa-ajanasuntojen käytön analysoinnissa

Monipaikkaisuus on kasvava ilmiö. Viime vuosina globaali COVID-19-pandemia on merkittävästi lisännyt etätyön tekemistä ja samalla myös vapaa-ajanasuntojen käyttöaikoja. Etelä-Savo on tästä hyvä esimerkki, sillä maakunnassa on eniten vapaa-ajanasuntoja suhteessa vakituisten asuntojen määrään. Jotta vapaa-ajanasuntojen käyttöä ja siihen liittyvää liikkumista ymmärrettäisiin paremmin, tarvitaan uusia aineistolähteitä ja analyysimenetelmiä. Ajankohtaisen tiedon saaminen olisi tärkeää esimerkiksi palvelutarjonnan kehittämiseksi. Tutkimuksessa käytettiin anonymisoituja kiinteistökohtaisia (kuukausi- ja postinumeroaluetasoisia) sähkönkulutustietoja vapaa-ajanasuntojen käyttötapojen analysointiin Etelä-Savossa. Lähes reaaliaikaista aineistoa käytetään tutkimuksessa nykyisin paljon. Sitä kerätään kiinteistöistä automaattisesti älymittareiden avulla. Sähkönkulutusaineistoa vuosilta 2015–2021 saatiin tämän tutkimuksen käyttöön alueella toimivalta Suur-Savon Sähkö -konsernin verkkoyhtiö Järvi-Suomen Energia Oy:ltä. Analyysi jakautui neljään osaan: Ensin sähkönkäyttötietokannassa vapaa-ajanasunnoiksi luokiteltujen kiinteistöjen määrät ja alueellinen jakautuminen kuvattiin, jonka jälkeen analysoitiin vapaa-ajanasuntojen mediaanikulutusarvot tutkimusjaksolta. Seuraavaksi kehitettiin menetelmä sen arvioimiseksi, milloin kiinteistöt olivat käytössä. Lopuksi tunnistettiin erilaisia vapaa-ajanasuntojen käyttötyyppejä kuukausitasoisen aineiston perusteella. Tutkimuksessa havaittiin, että sähkönkulutusaineistossa olevat vapaa-ajanasuntojen määrät korreloivat hyvin Tilastokeskuksen tilastojen kanssa. Tämä osoittaa aineiston luotettavuuden jatkoanalyysiä varten. Vapaa-ajan asumisen kausittaisuudesta kertoo, että kuukausittaiset mediaanikulutusarvot ovat korkeampia kesällä ja matalampia talvella. Sähköverkkoyhtiön asiakkaan osoitteen mukainen kotipaikan luokittelu tuotti havainnon, että kesäkuukausiin painottuva käyttö on yleisempää maakunnan ulkopuolella kuin maakunnassa asuvilla. Maakunnassa asuvat vapaa-ajanasukkaat käyttävät siis vapaa-ajanasuntojaan useammin ympärivuotisesti. Erityisesti viimeisen kahden vuoden aikana kuukausittaiset sähkön mediaanikulutusarvot ovat kohonneet, mikä voi liittyä COVID-19-pandemiaan. Kasvu on suurinta kevät- ja syyskuukausina, mikä indikoi sitä, että vapaa-ajanasuntojen käyttökausi on pidentynyt. Vapaa-ajanasuntojen käyttöasteen analyysi vahvistaa tämän; talvikuukausina käytössä on 40–60 % kiinteistöistä, ja kesällä yli 80 %, ja viime vuosina käyttöaste on selvästi kasvanut. Kuukausittaisten kulutustietojen perusteella tunnistettiin kolme pääasiallista vapaa-ajanasuntojen käyttötapaa. Hieman yli puolta kiinteistöistä käytettiin ympärivuotisesti. Tämä käyttötapa on yleistynyt tutkimusperiodin aikana. Toisesi suurimman ryhmän muodostavat keväästä syksyyn käytössä olevat vapaa-ajanasunnot (noin 30–40 %). Kolmas ja pienin ryhmä koostuu kiinteistöistä, joita käytetään enintään kolme kuukautta vuodesta tai jotka eivät ole käytössä. Etelä-Savossa asuvien vapaa-ajanasunnoista suurin osa kuuluu ympärivuotisessa käytössä olevien kiinteistöjen ryhmään, mikä kertoo heidän intensiivisemmästä tavastaan käyttää vapaa-ajanasuntoja. Analyysin tulokset vahvistavat ja kuvaavat sähkönkulutustietojen potentiaalin lisätä ymmärrystä vapaa-ajanasuntojen erilaisista käyttötavoista ja pitempiaikaisista trendeistä. Ajallisesti ja alueellisesti yksityiskohtaisempi aineisto mahdollistaisi vielä tarkemman tiedon saamisen eri toimijoille. Vaikka sähkönkäyttötiedot eivät korvaa perinteisiä tiedonhankintamenetelmiä, ne täydentävät niitä ja antavat arvokasta lisätietoa vapaa-ajanasuntojen käytöstä

Mobiilpositsioneerimise andmete kasutamine turismiuuringutes ja -statistikas

Väitekirja elektrooniline versioon ei sisalda publikatsiooneSihtkoht on keskne mõiste turismi arenduses ja turunduses. Seni on uurijad ja praktikud sihtkohta käsitlenud eelkõige ajas muutumatu piiritletud geograafilise üksusena, mis sageli põhineb piirkonna kuvandil. Selline paindumatu käsitlus ei sobi tõhusaks sihtkoha juhtimiseks ja arendamiseks, kus investeeringute, turundusmeetmete ja arengusuundade planeerimisel on vaja sihtkohta ajas ja ruumis võimalikult täpselt määratleda. Üheks uueks sihtkohtade analüüsi võimaluseks on teha seda turistide tegelike külastuste põhjal. Info- ja kommunikatsioonitehnoloogia kiire arengu tõttu saab lisaks traditsioonilistele majutus- ja küsitlusandmetele kasutada ka erinevaid asukohainfot sisaldavaid digitaalseid andmeallikaid. Doktoritöös kasutatakse passiivseid mobiilpositsioneerimise andmeid välisturistide külastustest Eestisse. Andmed salvestuvad automaatselt kõne tegemisel või SMS-i saatmisel mobiilioperaatori logides ning nende põhjal on võimalik analüüsida külastuse aega, kestust, ruumilist ulatust ja turisti päritolu. Mobiilpositsioneerimise ja majutusandmete vaheline tugev seos kinnitab mobiiliandmete esinduslikkust. Sihtkohtade detailsemaks analüüsiks uuriti külastuste ruumilist ja ajalist ulatust turistide päritoluriikide lõikes ning tuvastati peamised Eestisse saabumise kohad. Selgus, et sihtkohad asuvad erinevatel ruumilistel tasemetel: Eesti-siseselt on võimalik eristada väiksemaid sihtkohti nii ruumis kui ajas, külastajate päritolu mõjutab nende liikumismustreid ning Tallinn on peamine sisenemisvärav. Tulemustest nähtub, et sihtkohta on võimalik uurida külastuste parameetrite alusel, misläbi pole sihtkoht enam fikseeritud geograafiline piirkond, vaid ajas ja ruumis muutuv üksus.Destination is the fundamental unit in tourism research, development and marketing. Most frequently it is seen as a fixed geographical area where tourists go. This static view is not helpful in making adequate management and marketing decisions. Practitioners are mostly interested in who, when and where are visiting the destinations. Thus, in this thesis destinations are analysed based on the movement of visitors. Recent rapid advancements in ICT-based technologies have opened up several new opportunities to collect data about human mobility, including tourists. In this thesis, passive mobile positioning data are used to analyse the movements of foreign tourists’ in Estonia. Mobile positioning data are automatically collected by mobile network operators for billing purposes and consist of the time and location of call activities (e.g., phone call, SMS) made in Estonia, and the country of origin of the visitor. The comparison of results derived from mobile data with official accommodation statistics shows a strong correlation. For the detailed destination analysis, the spatial and temporal dimension of visits among different countries of origin were analysed, and based on the movement of visitors the main gateways to Estonia were identified. The results confirm that destinations may appear on different geographical levels, smaller destination areas inside Estonia can be distinguished, visitors from different countries have different movement patterns and Tallinn is the main gateway to Estonia. Thus, the results illustrate that destination can be analysed empirically using the spatiotemporal pattern of visits from mobile positioning data. Therefore, destination no longer has to be a static geographical area, on the contrary, destination is a dynamic unit that changes in time and space and may vary among visitors.https://www.ester.ee/record=b534953

Spatial interpolation of mobile positioning data for population statistics

Mobile positioning data has been mentioned in many agendas as a new input for official statistics. In current paper, we compared four different spatial interpolation methods of mobile positioning data. Best results to describe the population distribution appeared with adaptive Morton grid model where the R2 was 0.95. Widely used point-in-polygon and arealweighted interpolation gave much weaker results (R2 = 0.42; R2 = 0.35)