Uso de datos Foursquare para redefinir un vecindario

Definir la composición de un vecindario en particular puede ser complicado. Los lugareños pueden estar de acuerdo sobre el área general y el carácter de, digamos, el Upper West Side de Manhattan, pero todos tenemos opiniones diferentes sobre lo que realmente sucede allí, o incluso cuáles son sus límites precisos.

Con esto en mente, un proyecto de investigación llamado Livehoods, de la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Carnegie Mellon, tiene como objetivo arrojar algo de luz sobre cómo las personas realmente habitan sus ciudades, y cómo esto cambia con el tiempo, mediante el mapeo de datos recopilados de 18 millones de cheques Cuadrangulares. ins que se han enviado a través de Twitter.

El proyecto agrupa los controles por proximidad física y mide la proximidad social por la frecuencia con la que diferentes personas se registran en lugares similares. Las áreas resultantes, que pueden no corresponder a lo que los lugareños suelen considerar su vecindario, se denominan medios de vida. A medida que más personas utilizan teléfonos inteligentes y servicios que registran sus datos de ubicación, es probable que aumente el interés en extraer esta información, tanto por los conocimientos culturales que podría mostrar como por las posibilidades de publicidad y otras oportunidades para generar ingresos.

Actualmente, Livehoods ofrece mapas de solo tres lugares: Pittsburgh, el área de la bahía de San Francisco y la ciudad de Nueva York (más un poco de Nueva Jersey) en su sitio web. El grupo espera agregar más ciudades pronto y dice que los visitantes pueden votar por las que les gustaría ver en el mapa.

Norman Sadeh, profesor de informática en Carnegie Mellon que trabaja en Livehoods, dice que las redes sociales pueden ayudar a definir las características de un espacio urbano porque realmente habla a un nivel tan fino que los datos en los que la gente ha estado confiando en el pasado, como el censo. datos.

Mirar el mapa de Livehoods de Nueva York es un poco confuso al principio, con grupos de puntos de colores por todo el lugar, cada tono indica una forma de vida específica. Puede hacer clic en cualquier punto de un grupo para ver los límites que el algoritmo Livehoods ha determinado para ese estilo de vida, así como la ubicación de registro que corresponde con ese punto en particular.

En lugar de tomar los nombres de los vecindarios existentes (que no funcionarían ya que, en muchos casos, una sola vida puede extenderse a más de un vecindario), cada vida tiene un número, así como detalles sobre los destinos y actividades más populares en ese sustento. También hay datos sobre cuándo las personas se registran con más frecuencia y dónde (no es sorprendente que mucha gente se registre los fines de semana y las visitas en restaurantes se encuentran entre las más populares). Eventualmente, Livehoods puede obtener los nombres de los livehoods, dice Jason Hong, miembro del equipo de investigación y profesor asociado en Carnegie Mellon.

Analizar todos estos datos también significa que el equipo de Livehoods puede determinar los modos de vida más relacionados, es decir, las áreas que son más visitadas por las mismas personas.

Es una forma realmente interesante de ver una instantánea de la estructura de la ciudad, dice Justin Cranshaw, miembro del equipo de Livehoods y estudiante graduado de Carnegie Mellon.

A veces también hay sorpresas. Vivo en Livehood # 44 en San Francisco, que cubre mucho más terreno de lo que normalmente considero mi vecindario, cerca de la famosa intersección de Haight y Ashbury. Y los barrios más relacionados con el mío tampoco son exactamente lo que pensé.

Más allá de ser un recurso para los curiosos, Livehoods puede brindar a los residentes una mejor visión y comprensión de su ciudad, dicen los investigadores. Sadeh sugiere que los datos podrían usarse para ayudar a las tiendas a determinar de dónde vienen realmente sus clientes para que sepan dónde anunciarse o para hacer predicciones sobre cómo los cambios (la adición de un supermercado Whole Foods, por ejemplo) pueden afectar un vecindario.

Los planificadores urbanos de Pittsburgh ya han mostrado interés en trabajar con Livehoods, dice Sadeh.

Claramente están viendo muchas aplicaciones posibles diferentes para este análisis, dice.

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