Livehoods: studiare i quartieri tramite i check-in di Foursquare

Scritto da il 19 aprile 2012 Stampa


Oggi vi parlo di un’interessante analisi dei check-in di Foursquare utilizzati per visualizzare il funzionamento nel mondo reale dei quartieri cittadini.

Livehoods è un sistema realizzato dalla Carnegie Mellon University di Pittsburgh che suddivide la città in piccole griglie, permettendo di analizzare il comportamento dei cittadini che usano Foursquare in base all’area in cui si trovano e al tipo di venue in cui fanno check-in.

Questo studio è stato realizzato per dimostrare che il carattere di un’area urbana è definito non solo dai luoghi presenti, ma anche dalle persone che fanno parte dell’area. Sono stati analizzati più di 18 milioni di check-in suddivisi tra New York, San Francisco e Pittsburgh in base ai quali è stato possibile riconoscere le diverse aree che compongono una città.

Le diverse aree risultate dalla ricerca vengono nominate “risorsa economica” e aiutano a suddividere in griglie i diversi quartieri cittadini. Suddividendo i quartieri in questo modo è possibile individuare i fattori che concorrono a plasmare le dinamiche sociali della città come lo sviluppo economico, le risorse o l’architettura per esempio.

 Ogni punto sulla mappa rappresenta un check-in e gruppi di punti vicini e dello stesso colore formano una risorsa economica. Le diverse risorse economiche nella griglia sono creare in base ai check-in di più persone in luoghi simili e vicini.

Per ogni area vengono mostrate le relative statistiche che vanno a comporre le dinamiche sociali. Fra queste ci sono le cinque venue più popolari, le categorie più coinvolte, i giorni della settimana e gli orari che creano più aggregazione. In base alla risorsa economica selezionata vengono mostrate anche le altre aree caratterizzate da gruppi di persone simili.

Gli scenari che questo tipo di studio apre sono molti, perché aiuta a comprendere come le persone si relazionano in base alla posizione in cui si trovano, mostrando non solo il tipo di venue in cui fanno  check-in ma anche l’ora e il giorno (in media) e questo tipo di dati può essere utile ad aziende ed imprenditori; inoltre questi dati potrebbero essere sfruttati per creare raccomandazioni mirate.

Foto di Steven Martin

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