Using network metrics to explore the community structure that underlies movement patterns

要約

この研究は、住民の移動パターンを分析することにより、サンティアゴ・デ・チリのコミュニティ構造を探ることを目的としています。
匿名化された住民のサブセットの自宅と職場のおおよその位置を含むデータセットを使用して、市内の移動パターンを表すネットワークを構築します。
このネットワークの分析を通じて、私たちはサンティアゴ・デ・チリ内に存在するコミュニティまたはサブシティを特定し、都市の空間構成を推進する要因についての洞察を得ることを目的としています。
当社では、モジュール最適化アルゴリズムとクラスタリング技術を採用して、ネットワーク内のコミュニティを特定します。
私たちの結果は、コミュニティ検出アルゴリズムと隔離ツールを組み合わせるという新規性が、勤務時間中の隔離の複雑な地理の理解をさらに進めるための新たな洞察を提供することを示しています。

要約(オリジナル)

This work aims to explore the community structure of Santiago de Chile by analyzing the movement patterns of its residents. We use a dataset containing the approximate locations of home and work places for a subset of anonymized residents to construct a network that represents the movement patterns within the city. Through the analysis of this network, we aim to identify the communities or sub-cities that exist within Santiago de Chile and gain insights into the factors that drive the spatial organization of the city. We employ modularity optimization algorithms and clustering techniques to identify the communities within the network. Our results present that the novelty of combining community detection algorithms with segregation tools provides new insights to further the understanding of the complex geography of segregation during working hours.

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