Utiliser les données Foursquare pour redéfinir un quartier

Définir la composition d'un quartier particulier peut être délicat. Les habitants peuvent s'entendre sur la zone générale et le caractère de, disons, l'Upper West Side de Manhattan, mais nous avons tous des opinions différentes sur ce qui s'y passe réellement, ou même sur ses limites précises.

Dans cet esprit, un projet de recherche appelé Livehoods, de la School of Computer Science de l'Université Carnegie Mellon, vise à faire la lumière sur la façon dont les gens habitent réellement leurs villes - et comment cela change au fil du temps - en cartographiant les données collectées auprès de 18 millions de chèques Foursquare. ins qui ont été envoyés via Twitter.

Le projet regroupe les enregistrements par proximité physique et mesure la proximité sociale par la fréquence à laquelle différentes personnes s'enregistrent dans des types d'endroits similaires. Les zones résultantes - qui peuvent ne pas correspondre à ce que les habitants considèrent généralement comme leur quartier - sont surnommées des modes de vie. À mesure que de plus en plus de personnes utilisent des téléphones intelligents et des services qui enregistrent leurs données de localisation, l'intérêt pour l'extraction de ces informations est susceptible de croître, à la fois pour les informations culturelles qu'elles pourraient montrer et les possibilités de publicité et d'autres opportunités lucratives.

Actuellement, Moyens de subsistance propose des cartes de seulement trois endroits - Pittsburgh, la région de la baie de San Francisco et New York (plus un peu du New Jersey) - sur son site Web. Le groupe espère ajouter d'autres villes bientôt et dit que les visiteurs peuvent voter pour celles qu'ils aimeraient voir cartographiées.

Norman Sadeh, professeur d'informatique à Carnegie Mellon qui travaille sur Livehoods, affirme que les médias sociaux peuvent aider à définir les caractéristiques d'un espace urbain car ils parlent vraiment à un niveau plus fin que les données sur lesquelles les gens se sont appuyés dans le passé, comme le recensement Les données.

Regarder la carte des modes de vie de New York est un peu déroutant au début, avec des grappes de points colorés partout, chaque teinte indiquant un mode de vie spécifique. Vous pouvez cliquer sur n'importe quel point d'un groupe pour voir les limites que l'algorithme Livehoods a déterminées pour ce mode de vie, ainsi que l'emplacement d'enregistrement qui correspond à ce point particulier.

Plutôt que de reprendre les noms de quartier existants (ce qui ne fonctionnerait pas puisque, dans de nombreux cas, un seul logement peut s'étendre sur plusieurs quartiers), chaque logement a un numéro, ainsi que des détails sur les destinations et les activités les plus populaires dans ce vie. Il existe également des données sur le moment où les gens s'enregistrent le plus souvent et où (ce qui n'est pas choquant, beaucoup de gens s'enregistrent le week-end et les enregistrements au restaurant sont parmi les plus populaires). À terme, Livehoods pourrait extraire les noms des livehoods, explique Jason Hong, membre de l'équipe de recherche et professeur agrégé à Carnegie Mellon.

L'analyse de toutes ces données signifie également que l'équipe Livehoods peut déterminer les modes de vie les plus liés, c'est-à-dire les zones les plus visitées par les mêmes personnes.

C'est une façon vraiment intéressante de voir un aperçu de la structure de la ville, déclare Justin Cranshaw, membre de l'équipe Livehoods et étudiant diplômé de Carnegie Mellon.

Parfois, il y a aussi des surprises. Je vis dans Livehood #44 à San Francisco, qui couvre beaucoup plus de terrain que ce que je considère habituellement comme mon quartier, près de la célèbre intersection de Haight et Ashbury. Et les quartiers les plus liés au mien ne sont pas exactement ce que je pensais non plus.

En plus d'être une simple ressource pour les curieux, Livehoods peut donner aux résidents un meilleur aperçu et une meilleure compréhension de leur ville, selon les chercheurs. Sadeh suggère que les données pourraient être utilisées pour aider les magasins à déterminer d'où viennent réellement leurs clients afin qu'ils sachent où faire de la publicité, ou pour faire des prédictions sur la façon dont les changements - l'ajout d'un supermarché Whole Foods, par exemple - peuvent avoir un impact sur un quartier.

Déjà, les urbanistes de Pittsburgh ont manifesté leur intérêt à travailler avec Livehoods, dit Sadeh.

Ils voient clairement de nombreuses applications possibles pour cette analyse, dit-il.

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