[论文解读] The Death and Life of Great Italian Cities: A Mobile Phone Data Perspective

Marco De Nadai|arXiv (Cornell University)|Mar 13, 2016

Human Mobility and Location-Based Analysis参考文献 41被引用 100

一句话总结

本文在六个意大利城市中测试 Jane Jacobs 的城市生活四条件，使用移动电话数据来代理城市活力，并利用公共数据集来衡量城市多样性。

ABSTRACT

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研究动机与目标

• 将 Jacobs 的四个多样性条件在非美国语境中进行经验验证的动机。
• 从开放数据（土地使用、建筑年龄、密度等）开发可扩展的城市多样性指标。
• 使用移动互联网活动作为城市活力代理，研究其在各城市的多样性与活力之间的关系。

提出的方法

• 从移动互联网活动中提取城市活力（按小时、区级）。
• 计算 Jacobs 的多样性指标，基于土地使用、建筑、人口统计和活动数据（LUM、小街区、老建筑、集中度、空置）。（保持英语原文括注? We translate only natural-language; LUM 等为专有名词，保持不变。）
• 融入 OpenStreetMap、Urban Atlas、ISTAT census、Foursquare 构建多样化特征集。
• 用 Voronoi 基的区块表示区，并计算区级指标（密度、到公园/铁路/高速公路的距离等）。
• 拟合六个普通最小二乘回归模型（对每个 Jacobs 集+一个组合模型），以将多样性指标与活动密度相关联。
• 采用 Box-Cox/对数变换及交叉验证以避免过拟合。

实验结果

研究问题

• RQ1 Jacobs 的四个条件（混合土地使用、小块块、建筑年龄/多样性、以及密度）是否与意大利城市的城市活力相关？
• RQ2 移动电话数据是否能够可靠代理城市活力，在区级别测试这些条件？
• RQ3 在多样性跨越不同意大利城市的条件下，城市多样性的哪些组成部分最强烈地预测区级活动密度？

主要发现

• 使用移动数据和开放数据集，在六个意大利城市中，城市活力与 Jacobs 的四个多样性条件相关。
• 在 Jacobs 指标中最具影响力的预测变量是第三地点的存在（如酒吧、咖啡馆），有强正相关（beta ≈ 0.3972 且与活动密度高度相关）。
• 十字路口密度、住房类型以及与某些设施的接近度在若干模型中也显示出与活力的正相关。
• 使用 Jacobs 全部指标的模型在联合模型中的调整后的R平方高达0.77，表明解释力显著。
• 结果因城市而异，米兰在活力方面对混合使用情境更相关，而罗马则呈现不同的土地使用混合模式。