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台湾宾果走势:将手机数据与公共空间的感知相结合可以帮助指导城市规划

多年来,麻省理工学院媒体实验室的研究人员一直在开发一个围绕几个主要城市定期拍摄的图像数据库。根据不同的视觉特征对图像进行评分 - 所描绘的区域看起来多么安全,多么富裕,多么生动等等。

在他们上周在计算机协会多媒体会议上发表的一篇论文中,研究人员与意大利特伦托的特伦托大学和布鲁诺凯斯勒基金会的同事们比较了罗马和米兰的社区安全评分。根据手机数据,人们访问这些地方的频率。

根据人口密度和距离城市中心的距离等因素进行调整后,感知安全性和访问率之间的相关性很强,但对于女性和50岁以上的人群来说尤为强烈.30岁以下的人群相关性为负,这意味着男性在他们20多岁的人实际上更有可能访问一般被认为不安全的社区,而不是访问被认为是安全的社区。

在同一篇论文中,研究人员还发现了几个与特定区域安全或不安全的判断高度相关的视觉特征。因此,这项工作可以帮助指导城市规划者决定如何振兴衰落的社区。

“理论和事实之间存在很大差异,”智利圣地亚哥阿道夫·伊巴涅兹大学的城市规划师兼设计教授路易斯·巴伦苏埃拉说,他没有参与这项研究。“这篇论文的作用是把事实摆在桌面上,这是一个很大的进步。它还为我们在不同背景下建立事实的方式开辟了道路。它将带来许多其他研究,其中,我毫不怀疑,这将是一个开创性的步骤。“

巴伦苏埃拉特别震惊于研究人员的人口统计学特定结果。“我认为,这是城市规划研究的一个重大突破,”他说。“城市规划 - 以及关于它的大量文献 - 主要是从男性角度设计的。......这项研究提供了科学证据,表明女性对城市的安全外观有特定的认识。“

确证

“人们涌入的地方看起来更安全吗?”朝日广播公司媒体艺术与科学事业发展副教授CésarHidalgo和新论文的高级作者之一问道。“这应该与实际犯罪联系起来,因为我们在论文的引言中提到了两种理论,即奥斯卡纽曼和简雅各布的防守空间理论的眼睛在路上的理论。”伊达尔戈也是导演麻省理工学院的Macro Connections小组。

Hidalgo说,Jacobs的理论是,居民可以持续跟踪街道活动的社区往往更安全; 一个必然结果是,面向街道的建筑物往往会产生安全感,因为它们暗示了监视的可能性。纽曼的理论是对雅各布斯的一个阐述,暗示划分公共和私人空间的建筑特征,例如通往公寓入口通道的楼梯或将广场与周围街道隔开的拱门,促使人们越过门槛会越来越近。审查。

研究人员警告说,他们没有接受过城市规划师的培训,但他们确实认为他们的分析确定了一些有助于安全感或不安全感的城市环境的视觉特征。首先,他们认为数据支持雅各布的理论:具有面向街道的窗户的建筑物似乎比具有很少或没有面向街道的窗户的建筑物更能增加人们的安全感。一般而言,保养似乎不仅仅是独特的建筑特征。例如,在其他条件相同的情况下,绿色空间会增加人们的安全感,但保持不良的绿色空间会降低人们的安全感。

加入Hidalgo的是麻省理工学院媒体艺术与科学博士生Nikhil Naik; Marco De Nadai,特伦托大学博士生; Bruno Lepri是凯斯勒基金会移动和社交计算实验室的负责人; 他们在特伦托的五个同事。De Nadai和Lepri目前都在麻省理工学院访问学者。

Hidalgo的团队在2011年推出了量化城市形象情感效应的项目,该网站向志愿者展示成对的图像,并要求他们根据某些标准选择排名较高的图像,如安全性或活力。在这些比较的基础上,研究人员的系统为每个图像分配每个标准的分数。

到目前为止,志愿者已经进行了超过140万次比较,但这仍然不足以为研究人员数据库中的所有图像提供分数。例如,罗马和米兰的数据集中的图像每100米左右被捕获一次。该数据库包括来自53个城市的图像。

自动化

因此,三年前,研究人员开始使用人类比较产生的分数来训练机器学习系统,该系统将分数分配给剩余的图像。“这最终是你能够如何扩大这种类型的研究,”伊达尔戈说。“你永远无法通过众包进行扩展,因为你必须让所有的互联网点击你的图像。”

手机数据用于确定人们访问各个社区的频率,由意大利电信移动公司提供,仅识别用户连接的手机信号塔。研究人员将塔的广播范围映射到人口普查数据中使用的地理区域,并将每个区域的呼叫人数与该地区的总安全分数进行比较。他们根据人口密度,员工密度,与市中心的距离以及标准贫困指数进行了调整。

为了确定视觉场景的哪些特征与安全感相关,研究人员设计了一种算法,该算法选择性地阻挡了明显连续的图像部分 - 看起来边界清晰的部分。该算法然后记录机器学习系统分配给图像的分数的变化。

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