地理科学进展 ›› 2015, Vol. 34 ›› Issue (4): 410-417.doi: 10.11820/dlkxjz.2015.04.002
所属专题: 地理大数据
出版日期:
2015-04-10
发布日期:
2015-04-10
作者简介:
作者简介:杨振山(1979-),新疆博乐人,副研究员,主要从事城市与区域研究,E-mail:
基金资助:
Zhenshan YANG1*(), Ying LONG2, DOUAY Nicolas3
Online:
2015-04-10
Published:
2015-04-10
摘要:
大数据技术的诞生不仅快速推动着社会的进步,而且也将科学研究不断引向新的高度。以人类社会经济活动为主要研究对象的人文—经济地理学与当前大数据建设和发展趋势具有高度一致性,大数据的发展对丰富和完善人文—经济地理学势必起到积极的推动作用,同时也对人文—经济地理学的学科思维和研究方法提出了新的挑战。梳理和分析了目前大数据在人文—经济地理学主要研究领域,包括城市内部空间研究、交通与消费行为、社会空间与社会网络研究中的最近进展,以及大数据对参与式研究和决策平台的作用。着重剖析了大数据对人文—经济地理学数据获取,研究思维与范式,研究内容、研究时空尺度与研究目标等方面的促进作用与存在问题,特别是由于大数据自身发展的不完善,在数据收集特别是数据属性方面还存在很大的局限,缺乏理论基础将会使得大数据与实际应用受到很大限制,同时,数据本身也不能替代研究者思维和决策过程。因此,人文—经济地理学者应该科学对待大数据所带来的机遇,弥补和丰富以往发展中的短板,即完善学科数据建设、建立大数据应用较为完善的研究方法体系,促进跨域数据整合和跨域研究,以及推进研究对象和研究目的的转变。
杨振山, 龙瀛, DOUAY Nicolas. 大数据对人文—经济地理学研究的促进与局限[J]. 地理科学进展, 2015, 34(4): 410-417.
Zhenshan YANG, Ying LONG, DOUAY Nicolas. Opportunities and limitations of big data applications to human and economic geography: the state of the art[J]. PROGRESS IN GEOGRAPHY, 2015, 34(4): 410-417.
1 | 贺灿飞, 郭琪, 马妍, 等. 2014. 西方经济地理学研究进展[J]. 地理学报, 69(8): 1207-1223. |
[He C F, Guo Q, Ma Y, et al.2014. Progress of economic geography in the West: a literature review[J]. Acta Geographica Sinica, 69(8): 1207-1223.] | |
2 | 刘卫东, 陆大道. 2004. 经济地理学研究进展[J]. 中国科学院院刊, 19(1): 35-39. |
[Liu W D, Lu D D.2004. The development of economic geography in China: progress and suggestions[J]. Bulletin of the Chinese Academy of Sciences, 19(1): 35-39.] | |
3 | 龙瀛, 张宇, 崔承印. 2012. 利用公交刷卡数据分析北京职住关系和通勤出行[J]. 地理学报, 67(10): 1339-1352. |
[Long Y, Zhang Y, Cui C Y.2012. Identifying commuting pattern of Beijing using bus smart card data[J]. Acta Geographica Sinica, 67(10): 1339-1352.] | |
4 | 苗长虹, 魏也华. 2007. 西方经济地理学理论建构的发展与论争[J]. 地理研究, 26(6): 1233-1246. |
[Miao C H, Wei Y H.2007. Development and debates in the theoretical construction of economic geography[J]. Geographical Research, 26(6): 1233-1246.] | |
5 | 秦萧, 甄峰, 熊丽芳, 等. 2013. 大数据时代城市时空间行为研究方法[J]. 地理科学进展, 32(9): 1352-1451. |
[Qin X, Zhen F, Xiong L F, et al.2013. Methods in urban temporal and spatial behavior research in the big data era[J]. Progress in Geography, 32(9): 1352-1451.] | |
6 | 宋长青, 冷疏影. 2004. 国家自然科学基金资助下的中国人文地理学发展[J]. 地理学报, 59(增刊1): 8-10. |
[Song C Q, Leng S Y.2004. Features of recent human geography researches granted by National Natural Science Foundation of China[J]. Acta Geographica Sinica, 59(S1): 8-10.] | |
7 | 王广斌, 范美燕, 王捷, 等. 2013. “智慧城市”背景下的城市规划创新[J]. 上海城市规划, (2): 11-14. |
[Wang G B, Fan M Y, Wang J, et al.2013. Innovation of urban planning against the background of 'smart city'[J]. Shanghai Urban Planning Review, (2): 11-14.] | |
8 | 谢耘. 2012. 智慧城市的拼图模式[J/OL].2012-10[2015-03-25]. 智慧城市在中国,试刊号: 30-33. |
[Xie Y. 2012. Zhihui chengshi de pintu moshi[J/OL]. 2012-10[2015-03-25]. Smart City in China, Prototype Ed.: 30-33. . | |
9 | 杨振山, 蔡建明. 2010. 空间统计学进展及其在经济地理研究中的应用[J]. 地理科学进展, 29(6): 757-768. |
[Yang Z S, Cai J M.2010. Progress of spatial statistics and its application in economic geography[J]. Progress in Geography, 29(6): 757-768.] | |
10 | 甄峰, 秦萧, 王波. 2014. 大数据时代的人文地理研究与应用实践[J]. 人文地理, 29(3): 1-6. |
[Zhen F, Qin X, Wang B.2014. Human geography research and practical application in big data era[J]. Human Geography, 29(3): 1-6.] | |
11 | ABB, European House-Ambrosetti. 2012. Smart cities in Italy: an opportunity in the spirit of the renaissance for a new quality of life[R/OL]. . |
12 | Allwinkle S, Cruickshank P.2011. Creating smarter cities: an overview[J]. Journal of Urban Technology, 18(2): 1-16. |
13 | Analytis P P, Moussaid M, Artinger F, et al.2014. "Big data" needs an analysis of decision processes[J]. Behavioral and Brain Sciences, 37(1): 76-78. |
14 | Anthopoulos L, Vakali A.2012. Urban Planning andsmart cities:interrelations and reciprocities[M]. Berlin, Germany: Springer. |
15 | Baek H, Park S-K.2015. Sustainable development plan for korea through expansion of green IT: policy issues for the effective utilization of big data[J]. Sustainability, 7(2): 1308-1328. |
16 | Barabasi A L.2010. The hidden pattern behind everything we do[M]. Boston, MA: Dutton Books. |
17 | Batty M.2012. Smart cities, big data[J]. Environment and Planning B, 39(2): 191-193. |
18 | Bentley R A, O'brien M J, Brock W A.2014. Mapping collective behavior in the big-data era[J]. Behavioral and Brain Sciences, 37(1): 63-76. |
19 | Boyd D, Crawford K.2012. Critical questions for big data[J]. Information, Communication & Society, 15(5): 662-679. |
20 | Cai H, Jia X, Chiu A S F, et al.2014. Siting public electric vehicle charging stations in Beijing using big-data informed travel patterns of the taxi fleet[J]. Transportation Research: Transport and Environment, 33: 39-46. |
21 | Crain R, Cooper C, Dickinson J L.2014. Citizen science: a tool for integrating studies of human and natural systems[J]. Annual Review of Environment and Resources, 39: 641-665. |
22 | Delyser D, Sui D.2013. Crossing the qualitative- quantitative divide II: inventive approaches to big data, mobile methods, and rhythmanalysis[J]. Progress in Human Geography, 37(2): 293-305. |
23 | Ginsberg J, Mohebbi M H, Patel R S, et al.2009. Detecting influenza epidemics using search engine query data[J]. Nature, 457: 1012-1014. |
24 | Graham G, Mehmood R.2014. The strategic prototype "crime-sourcing" and the science/science fiction behind it[J]. Technological Forecasting and Social Change, 84: 86-92. |
25 | Gray J, Szalay E 2007. Escience: a transformed scientific method[J/OL]. 2007-01-11[2015-03-25]. . |
26 | Jiang B.2015. Head/tail breaks for visualization of city structure and dynamics[J]. Cities, 43: 69-77. |
27 | Jiang L, Deng X, Seto K C.2012. Multi-level modeling of urban expansion and cultivated land conversion for urban hotspot counties in China[J]. Landscape and Urban Planning, 108(2-4): 131-139. |
28 | Jun S P, Park D H, Yeom J2014. The possibility of using search traffic information to explore consumer product attitudes and forecast consumer preference[J]. Technological Forecasting and Social Change, 86: 237-253. |
29 | Laney D.2001. 3D data management: controlling data volume, velocity, and variety[R]. Application Delivery Strategies,META Group. |
30 | Long Y, Han H, Tu Y, et al. 2014. Evaluating the effectiveness of urban growth boundaries using human mobility and activity records[R/OL]. 2014-01-04[2015-03-25]. . |
31 | Long Y, Liu X.2013. How mixed is Beijing, China: a visual exploration of mixed land use[J]. Environment and Planning A, 45(12): 2797-2798. |
32 | Long Y, Shen Y.2014. Mapping parcel-level urban areas for a large geographical area[R]. ArXiv preprint arXiv, 2014a, 1403.5864. |
33 | Mayer-Schonberger V, Cukier K.2013. Big data: a revolution that will transform how we live, work and think[M]. London, UK: John Murray Publishers. |
34 | Nelson A C, Duncan J B.1995. Growth management principles and practices[M]. Chicago, IL: Planners Press. |
35 | Tan K C, Lim H S, Matjafri M Z, et al.2010. Landsat data to evaluate urban expansion and determine land use/land cover changes in Penang Island, Malaysia[J]. Environmental Earth Sciences, 60(7): 1509-1521. |
36 | Vitolo C, Elkhatib Y, Reusser D, et al.2015. Web technologies for environmental big data[J]. Environmental Modelling & Software, 63: 185-198. |
37 | Wang H, Kilmartin L2014. Comparing rural and urban social and economic behavior in Uganda: insights from mobile voice service usage[J]. Journal of Urban Technology, 21(2): 61-89. |
38 | Xiang Z, Schwartz Z, Gerdes J H, et al.2015. What can big data and text analytics tell us about hotel guest experience and satisfaction[J]. International Journal of Hospitality Management, 44: 120-130. |
39 | Zhang Z, Zhou T, Zhang Y2011. Tag-aware recommendersystems: a state-of-the-art survey[J]. Journal of Computer Science and Technology, 26(5): 767-777. |
[1] | 杨延杰, 尹丹, 刘紫玟, 黄庆旭, 何春阳, 吴康. 基于大数据的流空间研究进展[J]. 地理科学进展, 2020, 39(8): 1397-1411. |
[2] | 陈洪星, 杨德刚, 李江月, 武荣伟, 霍金炜. 大数据视角下的商业中心和热点区分布特征及其影响因素分析——以乌鲁木齐主城区为例[J]. 地理科学进展, 2020, 39(5): 738-750. |
[3] | 刘骁啸, 吴康. 功能疏解背景下京津冀中部核心区产业投资网络演化研究[J]. 地理科学进展, 2020, 39(12): 1972-1984. |
[4] | 杨俊, 由浩琳, 张育庆, 金翠. 从传统数据到大数据+的人居环境研究进展[J]. 地理科学进展, 2020, 39(1): 166-176. |
[5] | 马明清, 袁武, 葛全胜, 袁文, 杨林生, 李汉青, 李萌. “一带一路”若干区域社会发展态势大数据分析[J]. 地理科学进展, 2019, 38(7): 1009-1020. |
[6] | 申犁帆, 张纯, 李赫, 王烨, 王子甲. 城市轨道交通通勤与职住平衡状况的关系研究——基于大数据方法的北京实证分析[J]. 地理科学进展, 2019, 38(6): 791-806. |
[7] | 杨喜平, 方志祥. 移动定位大数据视角下的人群移动模式及城市空间结构研究进展[J]. 地理科学进展, 2018, 37(7): 880-889. |
[8] | 申悦, 柴彦威. 基于日常活动空间的社会空间分异研究进展[J]. 地理科学进展, 2018, 37(6): 853-862. |
[9] | 黄洁, 王姣娥, 靳海涛, 金凤君. 北京市地铁客流的时空分布格局及特征——基于智能交通卡数据[J]. 地理科学进展, 2018, 37(3): 397-406. |
[10] | 关雪峰, 曾宇媚. 时空大数据背景下并行数据处理分析挖掘的进展及趋势[J]. 地理科学进展, 2018, 37(10): 1314-1327. |
[11] | 王娟, 孟斌, 张景秋, 李琛, 邹柏贤. 感知技术在文化遗产研究中的应用与展望[J]. 地理科学进展, 2017, 36(9): 1092-1098. |
[12] | 杨微石, 郭旦怀, 逯燕玲, 王德强, 朱映秋, 张宝秀. 基于大数据的文化遗产认知分析方法——以北京旧城中轴线为例[J]. 地理科学进展, 2017, 36(9): 1111-1118. |
[13] | 舒华, 宋辞, 裴韬. 室内定位数据分析与应用研究进展[J]. 地理科学进展, 2016, 35(5): 580-588. |
[14] | 陈建国, 周素红, 柳林, 肖露子, 宋广文. 交通拥堵对急救医疗服务时空可达性的影响——以广州市为例[J]. 地理科学进展, 2016, 35(4): 431-439. |
[15] | 宋长青. 地理学研究范式的思考[J]. 地理科学进展, 2016, 35(1): 1-3. |
|