Universitätssiegel
Förderung
DFG, SPP 1894/1 – Volunteered Geographic Information
 
Project Lead
 
Wiss. Mitarbeiter
 

Räumliche Korrelationen in Social-Media-Daten

Quantifizierung der räumlichen Korrelationsstrukturen in georeferenzierten Twitter Feeds

Soziale Medien erwiesen sich als ergiebige und reichhaltige VGI Datenquelle für unterschiedliche Forschungsgebiete. Der vorliegende Antrag zielt auf die Erweiterung der wissenschaftlichen Methoden zur Identifikation räumlicher Zusammenhänge v.a. aus Twitter Daten. Für deren Analyse müssen raumstatistische Methoden geeignet angepasst und erweitert werden, um die inhärenten Charakteristika der Tweets und der sie abbildenden geographischen Phänomene besser zu repräsentieren. Theoretisch bauen die Ansätze auf die Theorie räumlicher Autokorrelation auf, der traditionelle Ansatz zur Quantifizierung räumlicher Strukturen.

Die erste Forschungsfrage befasst sich mit der Integration räumlicher Autokorrelation und der stochastischen Geometrie von Tweets. Letztere Eigenschaft wird traditionell über Methoden der Punktmusteranalyse untersucht. Die vorgeschlagenen Ansätze verbinden Prinzipien beider Theoriegebäude. In einer initialen empirischen Untersuchung werden zunächst die Einflüsse der geometrischen Stochastizität auf Ergebnisse konventioneller Maße räumlicher Autokorrelation ermittelt. Dies umfasst die Modellierung lokaler Punktmustern sowie eine Monte Carlo Simulation. Damit sind Rückschlüsse auf die räumliche Variation der Interaktion in realweltlichen sozialen Aktivitäten möglich. Im Anschluss fließen die Ergebnisse in ein adaptiertes Maß zur Korrelationsermittlung ein. Dieses wird über den Einbezug von Prinzipien von Gibbs- und Cox Punktprozessen eine realistische Ermittlung von Korrelationsstrukturen erlauben.

Eine zweite Problemstellung fokussiert auf die Berücksichtigung sich gegenseitig überlagernder Prozessrepräsentationen. Diese entstehen durch die autonomen Nutzer, welche raumzeitlich überlagernde Prozessrepräsentationen erfassen. Zunächst müssen die für eine Analyse relevanten und irrelevanten Tweets getrennt werden. Ein zu untersuchender Ansatz basiert dabei auf der Dempster-Shafer Theorie und Dirichlet Prozessen und ist als Hypothesentest gestaltet. Dieses mündet Verfahren in eine Methodik zur Ableitung von entflochtenen Korrelationsstrukturen. Dieses gestaltet sich in Form einer partiellen räumlichen Autokorrelation und verhindert die Vermischung von potentiell beziehungslosen Phänomenen.

Im Gegensatz zu den ersten beiden Aspekten adressiert eine dritte Aufgabe die Analyse von zusammengesetzten sozialen Prozessen. Hierfür müssen geeignete Strategien für die Aggregation von Tweets erarbeitet werden. Hierzu sollen traditionelle Clusteringverfahren, ein Shrink-and-Grow Ansatz sowie eine Beschreibung über Indizes der Punktmusteranalyse untersucht werden. Zudem werden Zusammenhänge zwischen diesen aggregierten Prozessen sowie deren Einfluss auf ihre unmittelbare Umgebung untersucht.

Diese Ansätze erlauben eine detailliertere Analyse sozialer Phänomene und ihrer räumlichen Wirkmechanismen. Durch den Einbezug der Spezifika sozialer Medien werden zudem Methoden zur räumlichen Analyse soziotechnischer Systeme stark verbessert.

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Detecting OSM Building Facades with Graffiti Artwork Based on Street View Images and Social Media using Deep Learning

As a recognized type of art, graffiti is a cultural asset and an important aspect of a city’s aesthetics. As such, graffiti is associated with social and commercial vibrancy and is known to attract tourists. However, positional uncertainty and incompleteness are current issues of open geo-datasets containing graffiti data. In a newly published paper, we [...]

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Vector-born diseases – such as Malaria, Dengue or Zika are serious health hazards in tropical regions. The outbreaks show high temporal and spatial variability. For example, the number of dengue cases in the state of São Paulo increased by 2,124% in the first 11 weeks of 2019 (up to March 16, 229,064 cases were reported), [...]

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Understanding how citizens interact with transportation system is a key to solving a variety of urban issues in general and traffic congestion in particular. Recently, scholars have put efforts on the pertinent work ranging from developing traffic predictors to understanding human mobility and activity patterns. Multiple types of data have been used, of which crowdsourced [...]

04.06.2018 21:45
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25.04.2018 15:48
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20.04.2018 08:05
Colloquium on Micro Diagrams for Geovisual Analysis of Point Datasets

We cordially invite everybody interested to our next open GIScience colloquium talk The speaker is Mathias Gröbe Technical University of Dresden, Department of Geosciences, Institute of Cartography When: Monday 23.04.2018, 14:15 Where: INF 348, room 015 (Institute of Geography, Heidelberg University) Micro Diagrams: A Multi-Scale Approach for Geovisual Analysis of Categorised Point Datasets Location-based social media from different platforms such as Twitter and [...]

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In the era of big data, ubiquitous Flickr geotagged photos have opened a considerable opportunity for discovering valuable geographic information. Point of interest (POI) and region of interest (ROI) are significant reference data that are widely used in geospatial applications. A recently published study (Kuo et al 2018) study aims to develop an efficient method [...]

28.12.2017 13:24
Most Cited Article in Transactions in GIS is on systematic literature review on spatiotemporal analyses of Twitter data

The following article is the Top Most Cited Article of the last two years in [...]

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Letzte Änderung: 13.12.2016
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