ОБРАЗ ЖИЗНИ В ИЗМЕРЕНИЯХ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ МОБИЛЬНОСТИ: МЕТОДОЛОГИЯ СБОРА И АНАЛИЗА ДАННЫХ О ПЕРЕМЕЩЕНИЯХ ГОРОЖАН
Аннотация
Цель настоящего исследования – комплексное изучение паттернов городской и пространственной мобильности горожан, а также анализ взаимосвязи параметров повседневной мобильности (количества, качества и разнообразия повседневных маршрутов и др.) с рядом социально-психологических особенностей, состоянием психологического благополучия и качеством жизни индивида.
Методы. В статье описаны методы, этапы и результаты пилотного исследования социально-средовых сценариев на территории г. о. Самара. Предлагается ряд математических процедур для обработки данных о перемещениях горожан, которые могут быть использованы для восстановления индивидуальных и групповых городских практик путем реконструкции повседневных маршрутов, и на их основе – «социально-средовых сценариев».
Результаты. Характер перемещения людей по городу детерминирует образ жизни горожанина и его психологические особенности. Существуют устойчивые формы поведения индивидов и социальных групп, которые проявляются в разных стилях использования городского пространства, в разных практиках повседневной мобильности горожан. С развитием технологий появляются возможности исследования социальной мобильности через социально-средовые сценарии. Социально-средовой сценарий – общие элементы повседневных маршрутов (последовательность из 3-х или более «мест») индивидов, или «повседневный маршрут социальной группы». В качестве элементарных единиц для описания индивидуальных маршрутов предлагаются понятия «локация», «место» и «корреспонденция», значения которых раскрываются в статье.
Область применения результатов. Предложенные показатели могут быть использованы для количественного анализа образа и качества жизни в разных городах.
Ключевые слова
Полный текст:
>PDF
Литература
Bejlina N.V. Blochno-vremennoj algoritm fil’tracii geolokacionnyh dannyh [A Time-block algorithm for filtergin geological data]. Vestnik SamGU. Estestvennonauchnaya seriya [Natural science series]. 2013, no. 9/1(110), pp. 212–215.
Golovkov A.A., Ivanova G.S. Adaptivnaya fil’traciya potoka geolokacionnyh dannyh v real’nom vremeni [Adaptive filtering of real-time geolocation data flow]. Nauka i Obrazovanie [Science and education]. Bauman University. 2016, No. 04, pp. 156–169. https://cyberleninka.ru/article/n/adaptivnaya-filtratsiya-potoka-geolokatsionnyh-dannyh-v-realnom-vremeni (accessed November 2, 2018).
Kogan L.B. Problemy urbanizacii. Gorod i kul’tura [Urbanization problems. City and culture]. Moscow, 1981. 31 p.
Lychko S.K., Mosienko N.L. Obshchestvennyj transport v praktikah mobil’nosti: povsednevnye marshruty gorozhan [Public transport in mobility practices: daily routes for citizens]. Monitoring obshchestvennogo mneniya: Ehkonomicheskie i social’nye peremeny [Monitoring Public Opinion: Economic and Social Changes]. 2016, no 5, pp. 256–273.
Semenova T.V. Gorodskaya mental’nost’: socialno-psihologicheskoe issledovanie [Urban mentality: socio-psychological research] Samara, SGPU. 2008. 250 p.
Sorokin P.A. Vliyanie mobil’nosti na chelovecheskoe povedenie i psihologiyu [The impact of mobility on human behavior and psychology]. Monitoring obshchestvennogo mneniya: ehkonomicheskie i social’nye peremeny [Monitoring Public Opinion: Economic and Social Changes 2004]. no. 2 (70), pp. 101–110. https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-mobilnosti-na-chelovecheskoe-povedenie-i-psihologiyu (accessed November 2, 2018).
Strel’nikova A. Prostranstvennye proekcii social’noj mobil’nosti: pereezdy kak dominantnye sobytiya biograficheskogo povestvovaniya [Spatial projections of social mobility: travel as dominant biographical narrative events]. INTERakciya. INTERv’yu. INTERpretaciya. [Interaction. Interview. Interpretation] 2015, no. 10, pp. 39–47.
Urri Dzh. Mobil’nosti [Mobility]. Moscow: Publishing and consulting group “Praxis” 2012, 576 p.
Urri D. Mobil’nost’ i blizost’ [Mobility and proximity]. Sociologicheskie issledovaniya [Sociological studies]. 2013. no. 2, pp. 3–14.
Altman I. The environment and social behavior: privacy, personal space, territoriality and crowding. Brooks (CA), 1975, 256 p.
Calabrese F., Diao M., Di Lorenzo G., Ferreira J., Ratti C. Estimating Origin-Destination Flows Using Mobile Phone Location Data. IEEE Pervasive Computing. 2011, no. 4, pp. 1–8.
Calabrese F., Diao M., Di Lorenzo G., Ferreira J., Ratti С. Understanding individual mobility patterns from urban sensing data: A mobile phone trace example. Transportation Research Part C. 2013, no. 26, pp. 301-313. http://senseable.mit.edu/papers/pdf/20130115_Calabrese_etal_UnderstandingIndividual_TransportationResearch.pdf (accessed November 2, 2018).
Gonzalez M.C., Hidalgo C.A., Barabasi A. Understanding individual human mobility patterns. NATURE. 2008, Vol 453, pp. 779–782. http://barabasi.com/f/250.pdf (accessed November 2, 2018).
Goulet-Langlois G., Koutsopoulos Haris N., Zh. Zhan, Zh. Jinhua Measuring Regularity of Individual Travel Patterns. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. September. 2017. doi: 10.1109/TITS.2017.2728704. https://www.researchgate.net/publication/319575009_Measuring_Regularity_of_Individual_Travel_Patterns (accessed November 2, 2018).
Zh. Zhan, Koutsopoulos Haris N, Zh. Jinhua Discovering Latent Activity Patterns from Human Mobility. Conference: The 7th ACM SIGKDD International Workshop on Urban Computing (UrbComp’18) August 2018. London, UK. https://www.researchgate.net/publication/328213635_Discovering_Latent_Activity_Patterns_from_Human_Mobility (accessed November 2, 2018).
DOI: https://doi.org/10.12731/2218-7405-2018-12-41-61
ISSN 2658-4034
