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大数据与小数据结合:信息时代城市研究方法探讨
Combination Between Big Data And Small Data: New Methods of Urban Studies in The Information Era

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秦萧   甄峰  
文摘 信息技术的快速发展引起了城市研究领域的“大数据”热潮,并带来了传统城市研究方法的变革。但是,其自身存在的诸多缺陷使得学者不得不重新考虑传统小数据的应用角色。但是,传统小数据并没有失去其应用价值,相反,以城市与居民行为活动关系研究为主体的信息时代的城市研究必要充分结合大数据与小数据,并探讨适宜的方法论与方法框架,从而应对日益复杂的城市问题和居民需求。提出“物质空间与活动空间结合”、“相关关系与因果关系结合”、“宏观分析与微观挖掘结合”的3个方法论,并在此基础上构建了“大样本空间发展评价+空间差异与联系发现+小样本影响因素探究”、“小样本模型构建+影响因素发现+大样本验证及挖掘”、“微观活动分析+活动空间界定+影响因素探究”3种方法框架,且分析了这些框架的具体应用,以期为未来的城市研究提供思路和方法借鉴。
其他语种文摘 Appearance of Information and communication technology has set off a new wave of big data to promote a transformation of the traditional methods in urban studies. However, types of limitations of big data also make scholars rethink the role of small data in specific applications for research. We believe that the small data will not lose its value, instead, it can be combined with big data in urban study, which is needed to focus on relationship between urban and resident activity in the information era. Therefore, we should discuss a new framework for such combination on complicated urban problems and diversified resident demands. Firstly, we put forward to three methodologies including combination between physical space and activity space, combination between correlativity and causality, and combination between macro-scale analysis and micro-scale analysis. Secondly, based on above methodologies, we build three method frameworks for urban studies in the information era, namely‘Spatial development evaluations for big samples+Spatial difference and connection discovery+ Factors discussions for small samples',‘Model building for small samples+Factors discussions+Verifications and explorations for big samples', and‘Micro-analysis of activities+Delineations of activity space+ Factors discussions'. Finally, we discuss applications of above three method frameworks.
来源 地理科学 ,2017,37(3):321-330 【核心库】
DOI 10.13249/j.cnki.sgs.2017.03.001
关键词 大数据 ; 小数据 ; EDCF ; MFVE ; AADSF ; 城市研究 ; 信息时代
地址

南京大学建筑与城市规划学院, 江苏, 南京, 210093

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1000-0690
学科 社会科学总论
基金 国家自然科学基金项目 ;  国家科技支撑计划项目
文献收藏号 CSCD:5955639

参考文献 共 35 共2页

1.  Hagerstrand T. Survival and Arena. Human activity and time geography,1978:122-145 被引 3    
2.  孙施文. 城市规划方法论初探. 城市规划,1991(4):7-10 被引 2    
3.  Ettema D. Effects of data collection methods in travel and activity research. Eindhoven: European Institute of Retailing and Services Studies,1996 被引 1    
4.  Pelzer Brommelstroet M. Forty years after Lee's requiem: are we beyond the seven sins. Environment and Planning B,2014,42(3):381-387 被引 1    
5.  甄峰. 信息时代的地理学与人文地理学创新. 地理科学,2015,35(1):11-18 被引 57    
6.  秦萧. 大数据时代城市时空间行为研究方法. 地理科学进展,2013,32(9):1352-1361 被引 61    
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8.  Mark B. Microscopic simulations of complex metropolitan dynamics,2011 被引 2    
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10.  Hollenstein L. Exploring place through user-generated content: Using Flicker tags to describe city cores. Journal of Spatial Information Science,2013(1):21-48 被引 26    
11.  秦萧. 基于网络口碑度的南京城区餐饮业空间分布格局研究——以大众点评网为例. 地理科学,2014,34(7):810-817 被引 65    
12.  王德. 基于手机信令数据的上海市不同等级商业中心商圈的比较——以南京东路、五角场、鞍山路为例. 城市规划学刊,2015(3):50-60 被引 43    
13.  王波. 基于签到数据的城市活动时空间动态变化及区划研究. 地理科学,2015,35(2):151-160 被引 52    
14.  Krings G. Urban gravity: A model for inter-city telecommunication flows. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment,2009(L07003):1-8 被引 24    
15.  甄峰. 基于网络社会空间的中国城市网络特征——以新浪微博为例. 地理学报,2012,67(8):1031-1043 被引 200    
16.  宋小冬. “大数据”对城市规划的影响:观察与展望. 城市规划,2015,39(4):15-18 被引 5    
17.  丁亮. 基于移动定位大数据的城市空间研究进展. 国际城市规划,2015,30(4):53-58 被引 6    
18.  城市规划学刊编辑部. “大数据热背后的冷思考”学术笔谈. 城市规划学刊,2015(3):1-8 被引 1    
19.  吴志峰. 地理学碰上“大数据”:热反应与冷思考. 地理研究,2015,34(12):2207-2221 被引 40    
20.  Kitchin R. Big data and human geography: opportunities, challenges and risks. Dialogues in Human Geography,2013,3(3):262-267 被引 15    
引证文献 29

1 尹罡 信息技术影响下的休闲行为:一个概念性分析框架 地理与地理信息科学,2018,34(1):53-58
被引 0 次

2 罗桑扎西 城市公共自行车使用与建成环境的关系研究——以南京市桥北片区为例 地理科学,2018,38(3):332-341
被引 15

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