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2022-05-06
英文标题:
《Mining Urban Performance: Scale-Independent Classification of Cities
  Based on Individual Economic Transactions》
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作者:
Stanislav Sobolevsky, Izabela Sitko, Sebastian Grauwin, Remi Tachet
  des Combes, Bartosz Hawelka, Juan Murillo Arias, Carlo Ratti
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  Intensive development of urban systems creates a number of challenges for urban planners and policy makers in order to maintain sustainable growth. Running efficient urban policies requires meaningful urban metrics, which could quantify important urban characteristics including various aspects of an actual human behavior. Since a city size is known to have a major, yet often nonlinear, impact on the human activity, it also becomes important to develop scale-free metrics that capture qualitative city properties, beyond the effects of scale. Recent availability of extensive datasets created by human activity involving digital technologies creates new opportunities in this area. In this paper we propose a novel approach of city scoring and classification based on quantitative scale-free metrics related to economic activity of city residents, as well as domestic and foreign visitors. It is demonstrated on the example of Spain, but the proposed methodology is of a general character. We employ a new source of large-scale ubiquitous data, which consists of anonymized countrywide records of bank card transactions collected by one of the largest Spanish banks. Different aspects of the classification reveal important properties of Spanish cities, which significantly complement the pattern that might be discovered with the official socioeconomic statistics.
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中文摘要:
城市系统的密集发展给城市规划者和决策者带来了一系列挑战,以保持可持续增长。运行有效的城市政策需要有意义的城市指标,这些指标可以量化重要的城市特征,包括实际人类行为的各个方面。由于已知城市规模对人类活动有重大影响,但往往是非线性的,因此开发无标度指标也变得非常重要,该指标不仅能反映规模的影响,还能反映城市的定性属性。最近,涉及数字技术的人类活动创造的大量数据集的可用性在这一领域创造了新的机遇。在本文中,我们提出了一种基于与城市居民以及国内外游客的经济活动相关的定量无标度指标的城市评分和分类新方法。西班牙的例子证明了这一点,但提出的方法具有一般性。我们使用了一个新的大规模无处不在的数据源,其中包括西班牙最大银行之一收集的匿名全国银行卡交易记录。分类的不同方面揭示了西班牙城市的重要属性,这大大补充了官方社会经济统计数据可能发现的模式。
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分类信息:

一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Social and Information Networks        社会和信息网络
分类描述:Covers the design, analysis, and modeling of social and information networks, including their applications for on-line information access, communication, and interaction, and their roles as datasets in the exploration of questions in these and other domains, including connections to the social and biological sciences. Analysis and modeling of such networks includes topics in ACM Subject classes F.2, G.2, G.3, H.2, and I.2; applications in computing include topics in H.3, H.4, and H.5; and applications at the interface of computing and other disciplines include topics in J.1--J.7. Papers on computer communication systems and network protocols (e.g. TCP/IP) are generally a closer fit to the Networking and Internet Architecture (cs.NI) category.
涵盖社会和信息网络的设计、分析和建模,包括它们在联机信息访问、通信和交互方面的应用,以及它们作为数据集在这些领域和其他领域的问题探索中的作用,包括与社会和生物科学的联系。这类网络的分析和建模包括ACM学科类F.2、G.2、G.3、H.2和I.2的主题;计算应用包括H.3、H.4和H.5中的主题;计算和其他学科接口的应用程序包括J.1-J.7中的主题。关于计算机通信系统和网络协议(例如TCP/IP)的论文通常更适合网络和因特网体系结构(CS.NI)类别。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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2022-5-6 05:46:09
矿业城市绩效:基于个体经济交易的城市规模独立分类。索波列夫斯基,I.西特科,S.格劳温,R.塔吉特·德斯库姆斯,B.哈维尔卡,J.穆里洛·阿里亚斯,C.拉蒂森塞贝尔城市实验室,萨尔茨堡新技术大学MITIS地理信息学系-ZGIS,BBVAstanly@mit.edu伊莎贝拉。sitko@sbg.ac.at, sgrauwin@mit.edu, rtachet@mit.edu巴托斯。hawelka@sbg.ac.at胡安。穆里洛。arias@bbva.com, ratti@mit.eduAbstractIntensive城市系统的发展为城市规划者和政策制定者带来了许多挑战,以保持可持续增长。有效的城市政策需要有意义的城市指标,这些指标可以量化重要的城市特征,包括实际人类行为的各个方面。由于已知城市规模对人类活动有重大但往往是非线性的影响,因此开发无标度的指标也变得非常重要,这些指标能够捕捉到城市的质量属性,而不仅仅是景观的影响。最近,由涉及数字技术的人类活动创建的大量数据集的可用性在这一领域创造了新的机遇。在本文中,我们提出了一种新的城市评分和分类方法,该方法基于与城市居民以及国内外游客的经济活动相关的定量无标度指标。西班牙的例子证明了这一点,但提出的方法具有普遍性。
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2022-5-6 05:46:12
我们使用了一个新的大规模无处不在的数据源,其中包括西班牙最大银行之一收集的匿名全国银行卡交易记录。分类的不同方面揭示了西班牙城市的重要属性,这对可能通过官方社会经济统计发现的模式起到了重要的补充作用。1简介在快速城市化的世界中,城市已成为人类活动的主要中心,聚集了全球一半以上的人口[1]。城市系统的集约发展为城市规划者和政策制定者创造了许多机遇,但也带来了挑战,以保持可持续增长。充分可靠的城市绩效指标是成功管理的核心。在经济竞争日益激烈的背景下,判断一座城市的繁荣不仅要看其绝对价值,还要看其理论潜力和周边城市中心的表现[2]。在实践中,这种需求通常通过各种类型的城市排名和分类来解决,例如[3,4,5]。然而,城市表现的直接并置引发了至少两个问题,与此相关:(i)统一的、最新的数据集的可用性和利用;(ii)可以比较的城市的不同特征和规模。在本文中,我们试图利用一种新型的普及数据,即在一个城市及其公民制作的个人银行卡交易,来解决这两个问题,从而构建城市绩效的无标度指标。城市比较的重要挑战来自数据方面。传统的城市统计数据和指标通常是静态的,具有选择性,因为它们是为一组任意的行政单位和预选的时间戳提供的。
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2022-5-6 05:46:15
最近,日常生活中铺天盖地的数字化为人类行为研究开辟了新的可能性,在城市环境中也是如此。人类活动的数字足迹,如手机记录、社交媒体或智能卡的使用,已经显示出解决经济地理的重要问题的巨大潜力,例如区域划分[6,7,8,9],它们也作为城市描述符进行了深入研究[10,11,12,13,14,15]。迄今为止,对个人银行卡记录的全面分析非常有限,这很可能是由于明显的访问限制。迄今为止,应用程序主要集中在卡系统本身的问题上[16,17],而不是与之相关的人类行为。作者所知的唯一例外是Krumme等人[18]的研究,该研究基于人类对商人类型的忠诚度,考察了人类社会的可预测性。考虑到这一例外情况,银行卡数据尚未在城市背景下进行探索,我们愿意填补这一空白。鉴于数据集的一致性,阻碍城市间比较的第二个因素是城市的规模(通常定义为其人口)——从数千到数百万居民。这种不平等通常是以人均指标来处理的,假设规模和城市参数之间存在线性关系。然而,最近的大量研究表明,e与城市规模呈非线性关系[19,20]。由于集聚效应和人类互动的加剧,根据经验观察,许多城市指标会随着城市人口以比例律的形式系统地变化[21,19,22,23]。虽然社会经济数量揭示了与城市规模的超线性关系,但城市基础设施规模,例如。
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2022-5-6 05:46:18
总路面,通常以接近的方式减少[21]。在本文中,我们重点研究了从银行卡交易中提取的三个城市参数:阿吉文市居民的总支出、农村居民在给定城市的总支出和外国居民在给定城市的总支出。为了根据这三个值建立一个一致的城市绩效指标,我们首先研究了它们对城市规模的依赖性。在第一部分中,确定了总人口对消费活动和潜在游客吸引力的影响,并通过辅助线性标度进行量化。这允许将每个城市的表现与其通过上述法律计算的估计价值联系起来。观察到的偏差反映了城市的实际表现,并考虑了城市规模的间接影响。这种方法能够对不同规模的城市之间的城市绩效进行一致的比较。按照[24]的一般方法,我们使用了与一般规模化趋势的适当量化偏差,作为个体规模独立的城市绩效指数。最后,我们将展示如何使用这些残差指标对城市进行分类,从而揭示重要的地理、社会、经济和文化模式。2.数据收集研究依赖于2011年毕尔巴鄂银行(BBVA)在西班牙各地记录的全套银行卡交易。这些交易由两组持卡人进行。第一组是银行直接客户,即持有BBVA发行的借记卡或信用卡的西班牙居民。2011年,活跃客户总数约为450万,但他们在超过12万个销售点中完成了超过1.78亿笔交易,花费超过100亿欧元。
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2022-5-6 05:46:21
第二类信用卡用户包括来自175个国家的所有其他海外银行的860多万外国客户,他们通过大约30万BBVA信用卡终端之一进行购买。他们总共执行了1700万次交易,花费超过150亿欧元。由于银行数据的敏感性,根据所有当地隐私保护法律法规,我们的数据网络在共享之前由BBVA匿名。因此,客户可以通过随机的、与特定人口特征和居住地点相关的ID来识别——在BBVA直接客户和分配者居住国的邮政编码级别。每笔交易都用其价值、时间戳、执行交易的零售地点以及它所属的业务类别来表示。商业分类包括76个类别,这些类别进一步聚合为12个有意义的主要群体,例如:。购买食品、时装、家居用品或旅游活动。在分析之前,必须对数据集进行预处理,以补偿BBVA市场份额的不均匀性带来的潜在偏差。第一类偏见涉及BBVA客户的代表性,即经济活跃人群中的不同比例,取决于BBVA在给定市场中的个人银行市场渗透程度。因此,客户的原始数据集受适当的保密协议保护,不可公开获取。然而,研究人员可应要求共享某些聚合数据,并用于发现验证。由于银行数据访问的法律和/或技术限制,我们的数据集中没有代表一些国家,最重要的例子是德国。
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