In dit artikel wordt een kort overzicht gegeven van de verschillende activiteiten die binnen deze projecten plaatsvinden. Begonnen wordt met een korte uitleg van een aantal basisconcepten en vervolgens zal een casestudie rondom een toepassing voor het analyseren van recreatie in natuurgebieden worden gepresenteer

Ligtenberg, A.

Dutch

Name not available

Mensen in beweging: het gebruik van "tracking" gegevens binnen de ruimtelijke planvorming

NARCIS 

Wageningen Yield 

augustus 2008 @gro-Informatica 7
Mensen in beweging
Het gebruik van “tracking” gegevens binnen de ruimtelijke planvorming
Arend Ligtenberg, Centrum Geo-Informatie Wageningen Universiteit
Inleiding
Bijna iedereen maakt gebruik van een mobie-
le telefoon en veel mensen hebben een navi-
gatie-apparaat in hun auto. Een kenmerk van 
deze apparaten is, dat ze moeten “weten” waar 
ze zijn, om van nut te kunnen zijn voor hun 
gebruiker. Een mobiele telefoon is verbonden 
met een zendmast, die op een bekende loca-
tie staat. Een navigatiecomputer gebruikt GPS 
om nauwkeurig te kunnen vaststellen waar het 
zich bevindt.
Een ander kenmerk is dat deze apparaten ook 
hun digitale sporen achterlaten, veelal in de 
vorm van locatie- en tijdsregistraties. Een tele-
foon doet dit in de logbestanden van het tele-
combedrijf waar het mobieltje geregistreerd is (de zgn. “hand-
over” data) en veel navigatieapparaten bieden de mogelijkheid 
om routegegevens te uploaden en zo de netwerkinformatie te 
verbeteren. Het gevolg is dat er uitgebreide gegevensbestanden 
worden bijgehouden, waarin, afhankelijk van het apparaat 
waar de registratie vandaan komt, veelal een redelijk gedetail-
leerd beeld ontstaat van hoe mensen zich bewegen door de tijd 
en ruimte (zie figuur ). 
Deze informatie is potentieel erg interessant voor verschillen-
de toepassingen. Een aantal van deze toepassingen ligt voor de 
hand, zoals in de domeinen van de verkeerplanning, openbaar 
vervoer en (geo)marketing. TomTom bijvoorbeeld gebruikt gege-
vens van Vodafone gsm gebruikers om betere voorspellingen te 
doen van de filesituatie. Als iemand met zijn gsm telefoon belt 
wordt bijna continu de locatie en snelheid doorgegeven aan 
TomTom. Daarnaast heeft het bedrijf bijvoorbeeld gedetailleerd 
in beeld gebracht wat per wegsegment de gemiddelde gemeten 
snelheid is op een bepaald tijdstip. Hiervoor gebruikt het de 
miljoenen gereden routes die verzameld zijn door TomTom de 
afgelopen jaren (deze database groeit gemiddeld met een half 
miljard metingen per dag). Dit is natuurlijk een voor de hand 
liggende toepassing, maar ook voor ruimtelijke planning zijn 
er een aantal toepassingsgebieden waarvoor “moving object” 
data aanvullende analytische mogelijkheden. Het huidige pro-
bleem is wellicht dat deze gegevens dan gebruikt gaan worden 
in toepassingen die niets te maken hebben met het doel waar-
voor deze data oorspronkelijk zijn verzameld. Dit levert een 
aantal interessante uitdagingen op rondom het verzamelen, 
opslaan, verwerken en de privacy van deze data.
In nationaal en Europees verband worden er een aantal pro-
jecten uitgevoerd die de verschillende aspecten van de toe-
passing van deze data verkennen. In dit artikel wordt een 
kort overzicht gegeven van de verschillende activiteiten die 
binnen deze projecten plaatsvinden. Begonnen wordt met 
een korte uitleg van een aantal basisconcepten en vervolgens 
zal een casestudie rondom een toepassing voor het analyse-
ren van recreatie in natuurgebieden worden gepresenteerd.
“Moving objects” data
Karakteristieken
De basis voor het huidige denken over ruimte en tijd is 
gelegd door Torsten Hägerstrand in 970 die beweging via 
concepten als “space-time paths” en “space-time prisms” 
definieerde. Een belangrijk uitgangspunt bij Hägerstrand 
was, dat tijd en ruimte niet te scheiden zijn, ook niet van-
uit analytisch oogpunt. Dit markeert het begin van het den-
ken over het gebruik van ruimtelijk-temporele gegevens in 
de geografie en aanverwante vakgebieden. Tot die tijd (en 
in de meeste gevallen tegenwoordig ook nog) werd verplaat-
singsgedrag van mensen gezien als geaggregeerd probabilis-
tisch gedrag. Dat betekent dat processen en interacties op 
lagere schaalniveaus niet expliciet kunnen worden meege-
nomen in analyses. Dit beperkt het inzicht, niet alleen in 
de oorzaken van bepaald bewegingsgedrag in relatie tot een 
sociaal-ruimtelijk omgeving, maar ook, vanuit een toepas-
singsoptiek, in eventuele oplossingen voor verplaatsingsge-
relateerde vraagstukken, bijvoorbeeld de fileproblematiek, 
bereikbaarheid van stadscentra of recreatiedruk in gevoe-
lige gebieden enz. 
In essentie bestaan de ruimtelijk-temporele gegevens, waar 
we het hier over hebben, uit een aantal 3-dimensionale pun-
ten (x,y,t) die (meestal) in chronologische volgorde aan elkaar 
Figuur 1: Bewegingen rond en in Milaan tussen 1 en 7 april 2007 (2.075 mlj. punten, 
17.000 voertuigen en 200.000 trajectories). Bron Geopkdd project
8 @gro-Informatica augustus 2008
zijn gerelateerd (zie figuur 2). Zo’n chronologische construc-
tie van punten wordt vaak aangeduid met de term trajecto-
rie of “geo-spatial lifeline”. Zo’n trajectorie is dus een repre-
sentatie van de verplaatsing van een persoon (voetganger, 
fietser, automobilist ). Een trajectorie heeft een aantal ken-
merken 
• Een begin en eindpunt met;
• daartussen periodes met continue verplaatsingen en;
• periodes zonder verplaatsingen (stops en starts).
Uitgangspunt is dat elke trajectorie ontstaat vanuit de doel-
stelling van een persoon om van A naar B (waarbij natuur-
lijk niet uitgesloten is dat B gelijk is aan A) te gaan. Dit kan 
zijn: woon-werkverkeer, supermarktbezoek, een wandeling 
maken of wat dan ook. De moeilijkheid ligt hier in de defini-
tie of iets een “stop” of “start” is, dus onderdeel van een tra-
jectorie, of een begin of eindpunt; dus een trajectorie zelf. 
Als iemand bijvoorbeeld staat te wachten voor een kruising 
om over te steken zal dat in de meeste gevallen een stop/start 
zijn binnen een trajectorie, maar de vraag of de supermarkt 
een eindpunt is van een trajectorie of een stop in een tra-
jectorie met als begin- en eindpunt iemands huis is minder 
duidelijk. In z’n algemeenheid hangt deze definitie af van 
het onderzoeksdoel en de gewenste ruimtelijke en tempo-
rele schaal of granulariteit.
Vanuit trajectories kunnen verschillende gegevens worden 
afgeleid. Onder andere de snelheid, lengte en vorm van 
trajectories op bepaalde locaties en tijdstippen maar ook 
bijvoorbeeld clusters, dichtheden (aantal trajectories per 
oppervlakte eenheid per tijdseenheid), overlappingen en 
andere topologische relaties. 
Privacy
Een belangrijk aspect van het gebruik van dit soort data is 
natuurlijk de privacy. Het originele doel van de meeste van 
de datasets, die interessant zijn om te gebruiken, is anders 
dan voor ruimtelijke analyses. Telecom operators gebruiken 
de data om te kunnen factureren en wellicht om de belas-
ting van bepaalde basisstations te kunnen meten. Voor dit 
gebruik hebben hun klanten getekend. Iets dergelijks geldt 
ook voor het gebruik van data van GPS en navigatie appara-
ten. Dit betekent dat, indien deze data gebruikt gaan worden 
voor ruimtelijke analyse, deze op z’n minst zodanig moeten 
worden bewerkt, dat met een bepaalde betrouwbaarheid 
kan worden gesteld dat data niet kunnen worden herleid 
tot individuen. Het mag duidelijk zijn dat simpel anonimi-
seren veelal onvoldoende in. Via analyses van beweging en 
koppeling met andere databestanden, zijn persoonsgege-
vens meestal eenvoudig te achterhalen. Een (niet ruimtelijk) 
voorbeeld van een privacyprobleem, waarbij anonimiseren 
absoluut onvoldoende bleek te zijn, is aangetoond door 
Siemens_
Celle
Cella 
Adiacente
Intervallo Handover Easting 
Cella
Northing 
Cella
Easting 
Cella2
Northing Cella2
MI00D MI034G2 2/0 0:00..0:00  9.8944 4.49 9.82 4.4730
MI00D MI034G2 2/0 :00..7:00  9.8944 4.49 9.82 4.4730
MI00D MI034G2 2/0 :00..:00 3 9.8944 4.49 9.82 4.4730
MI00D MI034G2 2/0 4:00..:00 3 9.8944 4.49 9.82 4.4730
MI00D MI034G2 2/0 3:00..4:00  9.8944 4.49 9.82 4.4730
MI00D MI034G2 2/0 2:00..3:00 2 9.8944 4.49 9.82 4.4730
Figuur 2: deel van een datalog met cell-handover recordings van een mobile operator
Figuur 3: Vraag-
stukken waar aan 
gewerkt wordt van-
uit het GeoPkdd en 
People in Motion 
project.
augustus 2008 @gro-Informatica 9
Amerikaanse onderzoekers, die 
een geanonimiseerde dataset met 
gegevens over ziekenhuisopnames, 
behandelingen enz. ter beschikking 
kregen van een overkoepelende ver-
zekeringsorganisatie (de zgn. GIC 
dataset) (Sweeney 2002). Deze orga-
nisatie zag hierin geen probleem 
aangezien de data was geanonimi-
seerd. Versies ervan werden ook ver-
kocht aan de industrie. Naast onge-
veer 00 medische velden bevatte de 
dataset ook een  cijferige zip-code, 
geboortedatum en geslacht. Door 
nu deze dataset eenvoudig te com-
bineren met de een voor $20 aan-
gekocht kiezerslijst van Cambridge 
Massachussetts was het kinderlijk 
eenvoudig de persoon opnieuw te koppelen aan zijn medi-
sche gegevens. Voor de gouverneur van Massachussets (des-
tijds William Weld) bleek bijvoorbeeld dat  anderen zijn 
geboorte datum hadden, slechts drie daarvan waren man en 
hij was de enige binnen zijn  cijferige Zip code gebied. Dit 
is slechts een simpel voorbeeld maar het geeft wel aan wat 
het belang is van het ontwikkelen van goede concepten en 
bijbehorende technieken om de privacy te waarborgen. 
Een van de concepten die geschikt lijken te zijn voor “moving 
object” databases, is dat van K-anonimity, eventueel in com-
binatie met quasi identifiers. Dit betekent dat onder een regi-
me van K-anonimity ieder deel van de beschikbare data gelijk 
is aan ten minste k andere delen van informatie betreffende 
het gedeelte van de data wat privacy gevoelig is. 
 
“Work in progress”
Bovenstaande aspecten worden op dit moment verder uitge-
werkt in een aantal projecten waar het Centrum Geo-infor-
matie van Wageningen Universiteit bij betrokken is. Het 
eerste project betreft het project “Geographic Privacy-aware 
Knowledge Discovery and Delivery” oftewel GeoPkdd waar 
in EU verband samengewerkt wordt met een aantal part-
ners aan met name de informatie theoretische aspecten van 
“moving object” data. Figuur 3 geeft een overzicht van de 
verschillende onderwerpen waaraan gewerkt wordt binnen 
dit project. 
Op het laagste niveau speelt de opslag van de ruimtelijk-tem-
porele data in specifieke datastructuren en “datawarehou-
ses” een belangrijke rol. Typisch gaat het om grote hoeveel-
heden dynamische gegevens afkomstig vanuit verschillende 
sensoren. Om hiermee wat te kunnen, zijn onder andere 
technieken, waarmee de trajectorie kan worden gerecon-
strueerd, “Spatial-temporal datamining” en special query 
talen nodig. Te denken valt aan specifieke clustering algorit-
mes die om kunnen gaan met zowel de temporele en geogra-
fische dimensies als ook de geometrische aspecten (bijvoor-
beeld similariteit in vorm door de tijd) waarmee patronen 
in de data kunnen worden gevonden en geanalyseerd met 
in acht neming van benodigde privacy (ST patterns in figuur 
3). Op het hoogste niveau gaat het met name om de verschil-
lende toepassingen die mogelijk zijn. Het onderzoek op dit 
niveau richt zich onder andere op het proces van de verta-
ling van de relatief betekenisloze patronen (zie bijvoorbeeld 
figuur 3 ), het resultaat van de datamining, naar betekenis-
volle modellen in de context van een toepassing (Wachowicz 
et. al 2008). Binnen het RGI-0 project “People in Motion” 
richten we ons op de verkenning van manieren waarop dit 
kan. Door het combineren van “moving object” gebaseerde 
patronen met ander geodata kunnen relaties tussen ver-
plaatsingen van mensen of (grote) groepen van mensen en 
de omgeving worden geïnventariseerd. Een concrete case 
waaraan gewerkt wordt, is het gebruik van GPS- (en even-
tuele mobiele telefoon-) data van wandelaars en fietsers in 
het Dwingelerveld en de Grebbeberg om zo een beter inzicht 
te krijgen in de gevolgde routes, de “points of interest” en 
de interacties met het landschap en de overige wandelaars 
en fietsers. De veronderstelling is dat als gedetailleerder 
kan worden geanalyseerd hoe mensen zicht gedragen in 
een gebied, dit aanvullende inzichten geeft, vergeleken met 
de meer traditionele wijzen van recreatie onderzoek, wat 
overwegend via interviews plaatsvindt. Eind 2008 lopen de 
bovenstaande projecten ten einde en zal hierover meer dui-
delijkheid zijn.
Literatuur
•  Hägerstrand T.; 970; What about people in regional sci-
ence?; Papers of the Regional Science Association, 24:7-2
•  Sweeney L.; 2002; k-anonymity: a model for protecting 
privacy. International Journal on Uncertainty, Fuzziness and 
Knowledge-based Systems, 0 (), 7-70
•  Wachowcz M., Ligtenberg A., Renso C., Gürses S.; 2008; 
Characterising the next generation of mobile applica-
tions through a privacy-aware geographic knowledge 
discovery process; in F, Giannotti and D. Pedreschi (eds) 
Mobility, Data Mining and Privacy, 39-72; Springer-Verlag.
Figuur 4: Patronen van het gebruik van mobiele telefoons in Graz – http://senseable.mit.
edu/graz/


Mensen in beweging: het gebruik van "tracking" gegevens binnen de ruimtelijke planvorming

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Name not available

NARCIS

Wageningen Yield