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Análisis de los patrones espacio-temporales en áreas verdes para estudios urbanos utilizando datos de redes sociales basados ​​en la ubicación

Fecha de publicación: 10 noviembre, 2019
Colección: Investigación | Categoría: ,

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Los parques verdes son espacios públicos vitales y juegan un papel importante en la vida y el bienestar urbanos. La investigación sobre el atractivo de los parques verdes a menudo se basa en técnicas tradicionales, como cuestionarios y encuestas in situ, pero estos métodos suelen ser insignificantes en escala, requieren mucho tiempo y son costosos, con resultados menos transferibles y solo resultados específicos del sitio.

Este artículo presenta un estudio de investigación que utiliza datos de redes sociales basadas en la ubicación (location-based social network, LBSN) para recopilar patrones espaciales y temporales de visitas al parque en la ciudad metropolitana de Shanghai. Durante el período de julio de 2016 a junio de 2017 en Shanghai, China, se analizó el comportamiento espacio-temporal de los visitantes del parque en 157 parques verdes y se realizó una investigación empírica sobre los impactos de las áreas verdes en el comportamiento del público en Shanghai.

Los principales hallazgos muestran:

  1. La distribución del check-in de usuarios en diferentes áreas verdes;
  2. Los efectos estacionales en el comportamiento del público hacia las áreas verdes;
  3. Cambios en el número de usuarios según la hora del día, los intervalos del día (mañana, tarde, noche) y el día de la semana;
  4. Interesantes variaciones en el comportamiento de los usuarios que dependen de los efectos de la temperatura; y
  5. Diferencias de género en el número de visitantes del parque verde.

Estos resultados se pueden utilizar para la planificación urbana de las áreas verdes, teniendo en cuenta las preferencias de los visitantes.

Título Original:

"Analyzing the Spatiotemporal Patterns in Green Spaces for Urban Studies Using Location-Based Social Media Data"

Autor/es:

Zeinab Ebrahimpour, Tianhang Luo, Hidayat Ullah, Wanggen Wan, Saqib Ali Haidery, Naimat Ullah Khan
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Tipo de Documento: En Web
Año de publicación: 2019
Idioma: Inglés
País/territorio: China
Accesos al recurso: 2862