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Las 'ciudades naturales' surgen de los datos de ubicación de las redes sociales
Una ciudad es un gran asentamiento humano permanente. Pero intente definirlo con más cuidado y pronto tendrá problemas. Un asentamiento que califica como ciudad en Suecia puede no calificar en China, por ejemplo. Y las razones por las que un asentamiento se clasifica como pueblo y otro como ciudad a veces pueden parecer casi arbitrarias.
Los urbanistas conocen bien este problema. Tienden a definir las ciudades por límites administrativos, legales o incluso históricos que tienen poca lógica para ellos. De hecho, la misma ciudad a veces se puede definir de varias formas diferentes.
Eso causa todo tipo de problemas, desde contar la población total hasta determinar quién paga el mantenimiento del lugar. ¿Qué definición usas?
Ahora puede haber ayuda disponible gracias al trabajo de Bin Jiang y Yufan Miao en la Universidad de Gävle en Suecia. Estos muchachos han encontrado una manera de utilizar la ubicación de las personas registrada por las redes sociales para definir los límites de las llamadas ciudades naturales que se parecen mucho a las ciudades reales de EE. UU.
Jiang y Miao comenzaron con un conjunto de datos de la red social Brightkite, que estuvo activo entre 2008 y 2010. El sitio alentó a los usuarios a iniciar sesión con los detalles de su ubicación para que pudieran ver a otros usuarios cercanos. Entonces, el conjunto de datos consta de casi 3 millones de ubicaciones en los EE. UU. Y las fechas en las que se registraron.
Para empezar, Jiang y Miao simplemente colocaron un punto en un mapa en la ubicación de cada inicio de sesión. Luego conectaron estos puntos a sus vecinos para formar triángulos que terminan cubriendo todo el territorio continental de EE. UU.
A continuación, calcularon el tamaño de cada triángulo en el mapa y trazaron esta distribución de tamaño, que resulta seguir una ley de potencia. Así que hay muchos triángulos diminutos pero solo unos pocos grandes.
Finalmente, se calculó el tamaño promedio de los triángulos y luego se colorearon todos aquellos que eran más pequeños que el promedio. Las áreas coloreadas son ciudades naturales, dicen Jiang y Miao.
Es fácil imaginar que el mapa de triángulos resultante tiene poco valor. Pero para evidente sorpresa de sus investigadores, produce una aproximación bastante buena de las ciudades de Estados Unidos. Sabemos poco acerca de por qué el procedimiento funciona tan bien, pero los patrones resultantes sugieren que las ciudades naturales capturan efectivamente la evolución de las ciudades reales, dicen.
Eso es útil porque, de repente, ofrece a los planificadores urbanos una forma de estudiar y comparar ciudades en igualdad de condiciones. También les permite ver cómo las ciudades evolucionan y cambian con el tiempo. Y les da una forma de analizar en qué se diferencian las ciudades en diferentes partes del mundo.
Por supuesto, Jiang y Miao querrán descubrir por qué este enfoque revela las estructuras de la ciudad de esta manera. Eso sigue siendo una especie de rompecabezas, pero la respuesta en sí misma puede proporcionar una información importante sobre la naturaleza de las ciudades (o al menos sobre la naturaleza de este conjunto de datos).
Hace unos días, este blog escribía sobre cómo está surgiendo una nueva ciencia de las ciudades a partir del análisis de big data. Este es otro ejemplo y espero ver más.
Ref: http://arxiv.org/abs/1401.6756 : La evolución de las ciudades naturales desde la perspectiva de las redes sociales basadas en la ubicación