Centre de documentation
scientifique

Understanding public perspectives on fracking in the United States using social media big data / Xi Gong in Annals of GIS, vol 29 n° 1 (January 2023)  

Public [article]  inAnnals of GIS > vol 29 n° 1 (January 2023) . - pp 21 - 35 Titre : Understanding public perspectives on fracking in the United States using social media big data Type de document : Article/Communication Auteurs : Xi Gong, Auteur ; Yujian Lu, Auteur ; Daniel Beene, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 21 - 35 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] analyse socio-économique [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes IGN] données massives [Termes IGN] enquête sociologique [Termes IGN] Etats-Unis [Termes IGN] fracturation [Termes IGN] hétérogénéité spatiale [Termes IGN] régression géographiquement pondérée [Termes IGN] Twitter Résumé : (auteur) People’s attitudes towards hydraulic fracturing (fracking) can be shaped by socio-demographics, economic development, social equity and politics, environmental impacts, and fracking-related information. Existing research typically conducts surveys and interviews to study public attitudes towards fracking among a small group of individuals in a specific geographic area, where limited samples may introduce bias. Here, we compiled geo-referenced social media big data from Twitter during 2018–2019 for the entire United States to present a more holistic picture of people’s attitudes towards fracking. We used a multiscale geographically weighted regression (MGWR) to investigate county-level relationships between the aforementioned factors and percentages of negative tweets concerning fracking. Results indicate spatial heterogeneity and varying scales of those associations. Counties with higher median household income, larger African American populations, and/or lower educational level are less likely to oppose fracking, and these associations show global stationarity in all contiguous US counties. Eastern and Central US counties with higher unemployment rates, counties east of the Great Plains with less fracking sites nearby, and Western and Gulf Coast region counties with higher health insurance enrolments are more likely to oppose fracking activities. These three variables show clear East-West geographical divides in influencing public perspective on fracking. In counties across the southern Great Plains, negative attitudes towards fracking are less often vocalized on Twitter as the share of Republican voters increases. These findings have implications for both predicting public perspectives and needed policy adjustments. The methodology can also be conveniently applied to investigate public perspectives on other controversial topics. Numéro de notice : A2023-160 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/19475683.2022.2121856 Date de publication en ligne : 10/09/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/19475683.2022.2121856 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102862 [article]

Infrastructures de données spatiales : évaluations économiques / Hélène Rey-Valette (2022)  

Public Titre : Infrastructures de données spatiales : évaluations économiques : concepts, méthodes et retours d'expérience Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Hélène Rey-Valette, Auteur ; Chady Jabbour, Auteur ; Pierre Maurel, Auteur ; Jean-Michel Salles, Auteur Editeur : Versailles : Quae Année de publication : 2022 Collection : Guide pratique, ISSN 1952-2770 Importance : 118 p. Format : 14 x 25 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7592-3514-8 Note générale : Bibliographie et glossaire Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Infrastructure de données [Termes IGN] analyse socio-économique [Termes IGN] développement économique [Termes IGN] image satellite [Termes IGN] innovation technologique Index. décimale : 37.00 Géomatique - information géographique - infrastructure de données Résumé : (Editeur) Les demandes et les usages des données spatiales satellitaires se développent et se diversifient de façon importante, en lien avec la précision, la fréquence des prises de vue et la taille des images. Ainsi, il convient de comprendre et de rendre compte des impacts de cette production croissante sur l'organisation et la rationalisation des structures qui les utilisent, mais aussi sur l'efficacité et la transparence des politiques publiques mobilisant ces informations. Les infrastructures de données spatiales (IDS) représentent des dispositifs essentiels : elles facilitent l'accès aux images (acquisition, traitement, archivage), ainsi que les processus de mutualisation et d'innovations méthodologiques. Elles constituent des biens publics informationnels et mobilisent des moyens croissants qui nécessitent de questionner les types de « modèles économiques » dont elles relèvent. Ce guide, pédagogique et opérationnel, s'adresse à l'ensemble des acteurs liés à la production ou à l'usage des informations spatiales. Il permet une lecture à la carte en fonction des centres d'intérêt et des disciplines, à travers de multiples encadrés et exemples. Il présente les concepts et les méthodes d'évaluation économique appliqués à l'information spatiale, en détaillant trois types d'approches selon que l'on veut estimer la valeur de l'information spatiale, mesurer les retombées économiques d'une IDS ou caractériser ses impacts par des approches multicritères. Note de contenu : Introduction Un guide sur l’évaluation socio-économique des infrastructures de données spatiales Un guide pour qui ? Un guide pour quoi ? Un guide comment ? 1. IDS, information géographique, télédétection Quelques définitions et éléments de cadrage Contexte des IDS en France et dans le monde Modèles de développement des IDG et IDS Périmètres fonctionnels des IDG et IDS vues par les concepteurs et les usagers Des études économiques peu nombreuses Absence de formations à l’évaluation économique des IDG/IDS 2. Enjeux, démarche et périmètre d’étude Modèles économiques des IDS Enjeux des évaluations socio-économiques Approche économique de la valeur Valeur des IDS Catégories d’effets des IDS et types d’approches Périmètre de l’évaluation : secteurs, filières, chaînes de valeur 3. Estimation de la valeur de l’imagerie satellitaire Principes Protocole de mise en œuvre d’une évaluation contingente Cas de l’évaluation des images haute résolution de l’IDS Geosud 4. Évaluation des retombées économiques Principes Protocole d’enquête et de mesure Cas de l’évaluation des cartes de coupes rases et d’occupation du sol Approches fondées sur la comptabilité nationale 5. Approches multicritères et participatives Principes Protocole d’enquête et de mesure Exemples d’effets organisationnels et institutionnels Conclusion Rappels des enjeux et du positionnement du guide Limites des évaluations Perspectives d’évolution Recommandations Numéro de notice : 26838 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Guide DOI : 10.35690/978-2-7592-3515-5 En ligne : http://doi.org/10.35690/978-2-7592-3515-5 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101353

Une ontologie orientée objet pour la modélisation des socio-écosystèmes / Eric Masson in Revue internationale de géomatique, vol 31 n° 1-2 (janvier - juin 2022)  

Public [article]  inRevue internationale de géomatique > vol 31 n° 1-2 (janvier - juin 2022) . - pp 199 - 230 Titre : Une ontologie orientée objet pour la modélisation des socio-écosystèmes Type de document : Article/Communication Auteurs : Eric Masson, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 199 - 230 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse socio-économique [Termes IGN] écosystème [Termes IGN] modèle orienté objet [Termes IGN] modélisation spatio-temporelle [Termes IGN] ontologie Résumé : (Auteur) Cet article de positionnement théorique est une contribution ontologique pour la modélisation des socio-écosystèmes (SES). C’est également une prise de position épistémique qui est ancrée sur la démarche orientée objet. Nous proposons ainsi un modèle d’organisation des connaissances qui permet d’intégrer plus de complexité dans la déconstruction pluridisciplinaire et l’analyse des SES. Cette proposition ontologique orientée objet s’appuie sur six concepts de haut niveau d’abstraction permettant une portabilité transdisciplinaire autour des structures, fonctions, connexions, phases, échelles et adaptations des SES. Après avoir défini notre positionnement sur la modélisation spatiotemporelle orientée objet, nous présentons les six concepts et nous explicitons l’intérêt d’une d’ontologie de haut niveau, orientée objet, pour les SES pour conclure sur les perspectives d’organisation des connaissances qui prolongent notre proposition. Numéro de notice : A2022-809 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.3166/rig31.199-230 Date de publication en ligne : 06/12/2022 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig31.199-230 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102231 [article]

The geography of social media data in urban areas: Representativeness and complementarity / Alvaro Bernabeu-Bautista in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 11 (November 2021)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 10 n° 11 (November 2021) . - n° 747 Titre : The geography of social media data in urban areas: Representativeness and complementarity Type de document : Article/Communication Auteurs : Alvaro Bernabeu-Bautista, Auteur ; Leticia Serrano-Estrada, Auteur ; V. Raul Perez-Sanchez, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 747 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] analyse socio-économique [Termes IGN] analyse spatiale [Termes IGN] données démographiques [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes IGN] données massives [Termes IGN] données socio-économiques [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] réseau social géodépendant [Termes IGN] Valence (Espagne) [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) This research sheds light on the relationship between the presence of location-based social network (LBSN) data and other economic and demographic variables in the city of Valencia (Spain). For that purpose, a comparison is made between location patterns of geolocated data from various social networks (i.e., Google Places, Foursquare, Twitter, Airbnb and Idealista) and statistical information such as land value, average gross income, and population distribution by age range. The main findings show that there is no direct relationship between land value or age of registered population and the amount of social network data generated in a given area. However, a noteworthy coincidence was observed between Google Places data-clustering patterns, which represent the offer of economic activities, and the spatial concentration of the other LBSNs analyzed, suggesting that data from these sources are mostly generated in areas with a high density of economic activities. Numéro de notice : A2021-828 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi10110747 Date de publication en ligne : 03/11/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi10110747 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98965 [article]

Learning digital geographies through geographical artificial intelligence / Pengyuan Liu (2021)  

Public Titre : Learning digital geographies through geographical artificial intelligence Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Pengyuan Liu, Auteur ; Stefano de Sabbata, Directeur de thèse ; Yu-Dong Zhang, Directeur de thèse Editeur : Leicester [Royaume-Uni] : University of Leicester Année de publication : 2021 Importance : 199 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie A thesis submitted in fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy, Geology and Environment Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] analyse socio-économique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs [Termes IGN] croissance urbaine [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] géomatique web [Termes IGN] intelligence artificielle [Termes IGN] Londres [Termes IGN] réseau neuronal de graphes [Termes IGN] réseau sémantique [Termes IGN] système d'information urbain [Termes IGN] zone urbaine Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) As the distinction between online and physical spaces rapidly degrades, digital platforms have become an integral component of how people’s everyday experiences are mediated. User-generated content (UGC) shared on such platforms provides insights into how users want to represent their everyday lives, which augments and reinforces our understanding of local communities through time and layers dynamic information across and over the geographic space. Inspired by the development of the newly arisen scientific disciplines within geography: geographical artificial intelligence (GeoAI), this thesis adopts deep learning approaches on graph representations of human dynamics illustrated through geotagged UGC to explore how place representations are augmented and reinforced through users’ spatial experiences by classifying their multimedia activities and identifying the spatial clusters of UGC at the urban scale. Having the place representations described through UGC, this thesis explores how these representations can be used in conjunction with various official spatial statistics to understand and predict the dynamic changes of the socio-economic characteristics of places. The principal contributions of this thesis are: (1) to provide frameworks with higher classification and prediction accuracy but requiring fewer sample data; thus, contributing to an advanced framework to summarise spatial characteristics of places; (2) to show that multimedia content provides rich information regarding places, the use of space, and people’s experience of the landscape; thus, benefiting a better understanding of place representations; (3) to illustrate that the spatial patterns of UGC can be adopted as a valuable proxy to understand urban development and neighbourhood change; (4) to reinforce the concept that Spatial is Special. Spatial processes are commonly spatially autocorrelated. The mainstream of machine learning methods do not explicitly incorporate the spatial or spatio-temporal component to address such a speciality of spatial data. This thesis highlights the importance of explicitly incorporating spatial or spatio-temporal components in geographical analysis models. Note de contenu : 1- Introduction 2- Towards quantitative digital geographies: Concepts, research and implications 3- Data and methods 4- Classification learning through a graph-based semi-supervised approach 5- Location estimation of social media content through a graph-based linkPrediction 6- Urban change modelling with spatial knowledge graphs 7- Discussion Numéro de notice : 28629 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : PhD Thesis: Geology and Environment: Leicester : 2021 DOI : sans En ligne : https://leicester.figshare.com/articles/thesis/Learning_Digital_Geographies_thro [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99618

The spatial structure of socioeconomic disadvantage: a Bayesian multivariate spatial factor analysis / Matthew Quick in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)  

Permalink

Decentralized markets and the emergence of housing wealth inequality / Omar A. Guerrero in Computers, Environment and Urban Systems, vol 84 (November 2020)  

Permalink

A spatially explicit surface urban heat island database for the United States: Characterization, uncertainties, and possible applications / T. Chakraborty in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 168 (October 2020)  

Permalink

Pour la recherche urbaine / Félix Ardisson (2020)  

Permalink

Deep mapping gentrification in a large Canadian city using deep learning and Google Street View / Lazar Ilic in Plos one, vol 14 n° 3 (March 2019)  

Permalink

The Impact of multi-criteria decision analysis parameters on an urban deprivation index / Meghan McHenry in Cartographica, vol 51 n° 4 (Winter 2016)  

Permalink

Activity patterns, socioeconomic status and urban spatial structure: what can social media data tell us? / Qunying Huang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)  

Permalink

Satellites for society / Grazia M. Fiore (2016) 

Permalink

Spatial, temporal, and socioeconomic patterns in the use of Twitter and Flickr / Linna Li in Cartography and Geographic Information Science, vol 40 n° 2 (March 2013)  

Permalink

The new cartographers: crisis map mashups and the emergence of neogeographic practice / S. Liu in Cartography and Geographic Information Science, vol 37 n° 1 (January 2010)  

Permalink