Mit Foursquare-Daten eine Nachbarschaft neu definieren

Die Definition einer bestimmten Nachbarschaft kann schwierig sein. Die Einheimischen mögen sich über die allgemeine Umgebung und den Charakter von beispielsweise Manhattans Upper West Side einig sein, aber wir alle haben unterschiedliche Meinungen darüber, was dort wirklich vor sich geht oder sogar was die genauen Grenzen sind.

Vor diesem Hintergrund zielt ein Forschungsprojekt namens Livehoods von der School of Computer Science der Carnegie Mellon University darauf ab, durch Kartierung von Daten, die von 18 Millionen Foursquare-Checks gesammelt wurden, Aufschluss darüber zu geben, wie Menschen ihre Städte wirklich bewohnen – und wie sich dies im Laufe der Zeit verändert. ins, die über Twitter verschickt wurden.

Das Projekt gruppiert Check-ins nach physischer Nähe und misst die soziale Nähe daran, wie oft verschiedene Personen an ähnlichen Orten einchecken. Die daraus resultierenden Gebiete – die möglicherweise nicht dem entsprechen, was die Einheimischen normalerweise als ihre Nachbarschaft bezeichnen – werden als Lebensräume bezeichnet. Da immer mehr Menschen Smartphones und Dienste nutzen, die ihre Standortdaten protokollieren, wird das Interesse an der Gewinnung dieser Informationen wahrscheinlich zunehmen – sowohl wegen der kulturellen Erkenntnisse, die sie zeigen könnten, als auch wegen der Möglichkeiten für Werbung und andere Möglichkeiten zum Geldverdienen.



Zur Zeit, Lebensgrundlagen bietet Karten von nur drei Orten – Pittsburgh, San Francisco Bay Area und New York City (plus ein bisschen New Jersey) – auf seiner Website an. Die Gruppe hofft, bald weitere Städte hinzufügen zu können, und sagt, dass Besucher für diejenigen abstimmen können, die sie gerne kartografiert sehen möchten.

Norman Sadeh, ein Informatikprofessor bei Carnegie Mellon, der an Livehoods arbeitet, sagt, dass soziale Medien helfen können, die Eigenschaften eines urbanen Raums zu definieren, weil sie wirklich auf einer so feinen Ebene sprechen als die Daten, auf die sich die Leute in der Vergangenheit verlassen haben, wie etwa Volkszählungen Daten.

Der Blick auf die Livehoods-Karte von New York ist zunächst etwas verwirrend, da überall farbige Punkte aneinander liegen, wobei jeder Farbton auf eine bestimmte Lebensform hinweist. Sie können auf einen beliebigen Punkt in einem Cluster klicken, um die Grenzen anzuzeigen, die der Livehoods-Algorithmus für diesen Livehood-Algorithmus bestimmt hat, sowie die Check-in-Position, die diesem bestimmten Punkt entspricht.

Anstatt bestehende Nachbarschaftsnamen zu übernehmen (was nicht funktionieren würde, da sich ein einzelner Wohnort in vielen Fällen auf mehr als einen Wohnort erstrecken kann), hat jeder Wohnort eine Nummer sowie Details zu den beliebtesten Reisezielen und Aktivitäten in diesem Lebensunterhalt. Es gibt auch Daten darüber, wann und wo die Leute am häufigsten einchecken (nicht schockierend, viele Leute checken am Wochenende ein, und Restaurant-Check-ins gehören zu den beliebtesten). Irgendwann könnte Livehoods die Namen der Livehoods über Crowdsourcing sammeln, sagt Jason Hong, Mitglied des Forschungsteams und außerordentlicher Professor bei Carnegie Mellon.

Die Auswertung all dieser Daten bedeutet auch, dass das Livehoods-Team die am stärksten verwandten Lebensformen ermitteln kann – d. h. die Gebiete, die von denselben Personen am häufigsten besucht werden.

Es ist eine wirklich interessante Möglichkeit, eine Momentaufnahme der Struktur der Stadt zu sehen, sagt Justin Cranshaw, Mitglied des Livehoods-Teams und Carnegie Mellon-Studenten.

Manchmal gibt es auch Überraschungen. Ich lebe in Livehood #44 in San Francisco, das viel mehr Fläche umfasst als das, was ich normalerweise als meine Nachbarschaft empfinde, in der Nähe der berühmten Kreuzung von Haight und Ashbury. Und die Nachbarschaften, die mit meiner am meisten verwandt sind, sind auch nicht genau das, was ich mir vorgestellt habe.

Livehoods sind nicht nur eine Ressource für Neugierige, sondern können den Bewohnern auch einen besseren Einblick und ein besseres Verständnis über ihre Stadt geben, sagen die Forscher. Sadeh schlägt vor, dass die Daten verwendet werden könnten, um Geschäften zu helfen, herauszufinden, woher ihre Kunden wirklich kommen, damit sie wissen, wo sie werben müssen, oder um Vorhersagen darüber zu treffen, wie sich Veränderungen – zum Beispiel die Hinzufügung eines Whole Foods-Supermarktes – auf eine Nachbarschaft auswirken könnten.

Stadtplaner in Pittsburgh haben bereits Interesse an einer Zusammenarbeit mit Livehoods bekundet, sagt Sadeh.

Sie sehen eindeutig viele verschiedene Anwendungsmöglichkeiten für diese Analyse, sagt er.

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