scholarly journals Caracterização da relação entre redes sociais e mobilidade de indivíduos em contextos urbanos

Author(s):  
José Mauro Ribeiro ◽  
Ricardo Alencar ◽  
Gustavo Martins ◽  
Carolina Xavier ◽  
Alexandre Evsukoff ◽  
...  
Keyword(s):  

A compreensão da organização urbana é fundamental para um melhor planejamento e definição de políticas públicas que visem maior bem estar da população e mitigação de problemas sociais. Modelos computacionais capazes de integrar dados de diferentes fontes podem auxiliar a caracterização da complexa organização geográfica e socioeconômica da população em áreas urbanas com grande resolução e aplicabilidade em contextos práticos. Este trabalho apresenta a análise da complexidade urbana representada pelas relações sociais e de mobilidade através da investigação de registros de ligações telefônicas armazenadas como Call Detail Records (CDR). Considerando duas cidades com características distintas, experimentos realizados a partir da caracterização da mobilidade individual das pessoas permitem observar uma forte interedependência entre seu comportamento de mobilidade no espaço urbano e o comportamento exibido pelas pessoas que definem sua rede social.

Author(s):  
David Pastor-Escuredo ◽  
Asuka Imai ◽  
Miguel Luengo-Oroz ◽  
Daniel Macguire

Author(s):  
Tugba Bozcaga ◽  
Fotini Christia ◽  
Elizabeth Harwood ◽  
Constantinos Daskalakis ◽  
Christos Papademetriou

2018 ◽  
Vol 6 (7) ◽  
pp. e161 ◽  
Author(s):  
Kerina Helen Jones ◽  
Helen Daniels ◽  
Sharon Heys ◽  
David Vincent Ford

Author(s):  
Xinning Zhu ◽  
Tianyue Sun ◽  
Hao Yuan ◽  
Zheng Hu ◽  
Jiansong Miao

Identifying group movement patterns of crowds and understanding group behaviors is valuable for urban planners, especially when the groups are special such as tourist groups. In this paper, we present a framework to discover tourist groups and investigate the tourist behaviors using mobile phone call detail records (CDRs). Unlike GPS data, CDRs are relatively poor in spatial resolution with low sampling rates, which makes it a big challenge to identify group members from thousands of tourists. Moreover, since touristic trips are not on a regular basis, no historical data of the specific group can be used to reduce the uncertainty of trajectories. To address such challenges, we propose a method called group movement pattern mining based on similarity (GMPMS) to discover tourist groups. To avoid large amounts of trajectory similarity measurements, snapshots of the trajectories are firstly generated to extract candidate groups containing co-occurring tourists. Then, considering that different groups may follow the same itineraries, additional traveling behavioral features are defined to identify the group members. Finally, with Hainan province as an example, we provide a number of interesting insights of travel behaviors of group tours as well as individual tours, which will be helpful for tourism planning and management.


Author(s):  
Larry E. Daniel ◽  
Lars E. Daniel
Keyword(s):  

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