Centre dedocumentation
scientifique

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]

Road-network-based fast geolocalization / Yongfei Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 7 (July 2021)  

Public [article]  inIEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 59 n° 7 (July 2021) . - pp 6065 - 6076 Titre : Road-network-based fast geolocalization Type de document : Article/Communication Auteurs : Yongfei Li, Auteur ; Dongfang Yang, Auteur ; Shicheng Wang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 6065 - 6076 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] carrefour [Termes IGN] carte routière [Termes IGN] cohérence [Termes IGN] enregistrement de données [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] transformation homographique [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (auteur) In this article, a road-network-based geolocalization method is proposed. We match roads in the onboard images to the reference road vector map, and realize successful localization over areas as large as a whole city. The road network matching problem is treated as a point cloud registration problem under the homography transformation and solved under the hypothesize-and-test framework. To tackle the point cloud registration problem, a global projective-invariant feature is proposed, which consists of two road intersections augmented with their tangents. In addition, we propose the necessary conditions for the features to match. This can reduce the candidate matching features, thus accelerating the search to a great extent. These matching candidates are first “filtered” with the model consistency check in parameter space and then tested with similarity metrics to identify the correct transformation. The experiments show that our method can localize an aerial image over an area larger than 1000 km 2 within several seconds on a single CPU. Our code can be found at: https://github.com/FlyAlCode/RCLGeolocalization-2.0 . Numéro de notice : A2021-532 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3011034 Date de publication en ligne : 18/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3011034 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97989 [article]

Constructing and analyzing spatial-social networks from location-based social media data / Xuebin Wei in Cartography and Geographic Information Science, vol 48 n° 3 (May 2021)  

Public [article]  inCartography and Geographic Information Science > vol 48 n° 3 (May 2021) . - pp 258 - 274 Titre : Constructing and analyzing spatial-social networks from location-based social media data Type de document : Article/Communication Auteurs : Xuebin Wei, Auteur ; Xiaobai Yao, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 258 - 274 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse de données [Termes IGN] collecte de données [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] Facebook [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] réseau social géodépendant [Termes IGN] santé [Termes IGN] système d'information géographique [Termes IGN] urbanisme Résumé : (auteur) People interact with each other in space and time. Improved understanding of human interactions in spatial, temporal, and social dimensions are highly beneficial for research and practices in public health, urban planning, and other fields. Traditional methods of collecting social interaction data are time-intensive and resource-consuming, resulting in relatively small sample sizes and limited information. Furthermore, traditional methods often oversimplify the dynamics of human interactions and fail to capture the characteristics of places where the interactions occur. With the popularity of location-based social media (LBSM) platforms, people can publish information about their social events such as time, location, and other participants. This research introduces a framework that formalizes terminologies and concepts related to spatial-social connections for the construction of spatial-social networks from LBSM data in GIS. Supported by the framework, the study presents methods of collecting, analyzing, and visualizing LBSM data in spatial-social dimensions. The methods are implemented and tested in a case study with Facebook data. The case study demonstrates that location-based social media data can be transformed into spatial-social networks and then be analyzed and visualized to answer innovative types of scientific inquiries. Numéro de notice : A2021-612 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15230406.2021.1891974 Date de publication en ligne : 09/04/2021 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2021.1891974 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97538 [article]

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
032-2021031	SL	Revue	Centre de documentation	Revues en salle	Disponible

Understanding collective human movement dynamics during large-scale events using big geosocial data analytics / Junchuan Fan in Computers, Environment and Urban Systems, vol 87 (May 2021)  

Public [article]  inComputers, Environment and Urban Systems > vol 87 (May 2021) . - n° 101605 Titre : Understanding collective human movement dynamics during large-scale events using big geosocial data analytics Type de document : Article/Communication Auteurs : Junchuan Fan, Auteur ; Kathleen Stewart, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 101605 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] collecte de données [Termes IGN] données GPS [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes IGN] données localisées des bénévoles [Termes IGN] données massives [Termes IGN] dynamique spatiale [Termes IGN] échantillonnage de données [Termes IGN] éclipse solaire [Termes IGN] estimation par noyau [Termes IGN] Etats-Unis [Termes IGN] événement [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] migration humaine [Termes IGN] mobilité territoriale [Termes IGN] téléphonie mobile Résumé : (auteur) Conventional approaches for modeling human mobility pattern often focus on human activity and movement dynamics in their regular daily lives and cannot capture changes in human movement dynamics in response to large-scale events. With the rapid advancement of information and communication technologies, many researchers have adopted alternative data sources (e.g., cell phone records, GPS trajectory data) from private data vendors to study human movement dynamics in response to large-scale natural or societal events. Big geosocial data such as georeferenced tweets are publicly available and dynamically evolving as real-world events are happening, making it more likely to capture the real-time sentiments and responses of populations. However, precisely-geolocated geosocial data is scarce and biased toward urban population centers. In this research, we developed a big geosocial data analytical framework for extracting human movement dynamics in response to large-scale events from publicly available georeferenced tweets. The framework includes a two-stage data collection module that collects data in a more targeted fashion in order to mitigate the data scarcity issue of georeferenced tweets; in addition, a variable bandwidth kernel density estimation(VB-KDE) approach was adopted to fuse georeference information at different spatial scales, further augmenting the signals of human movement dynamics contained in georeferenced tweets. To correct for the sampling bias of georeferenced tweets, we adjusted the number of tweets for different spatial units (e.g., county, state) by population. To demonstrate the performance of the proposed analytic framework, we chose an astronomical event that occurred nationwide across the United States, i.e., the 2017 Great American Eclipse, as an example event and studied the human movement dynamics in response to this event. However, this analytic framework can easily be applied to other types of large-scale events such as hurricanes or earthquakes. Numéro de notice : A2021-275 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article DOI : 10.1016/j.compenvurbsys.2021.101605 Date de publication en ligne : 05/02/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2021.101605 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97358 [article]

Enjeux et méthodes d’un liage de référentiels géographiques : l’exemple du projet de recherche ALEGORIA / Clara Lelièvre (2021) 

Public Titre : Enjeux et méthodes d’un liage de référentiels géographiques : l’exemple du projet de recherche ALEGORIA Type de document : Mémoire Auteurs : Clara Lelièvre, Auteur ; Nathalie Abadie , Encadrant Editeur : Paris : Ecole du Louvre Année de publication : 2021 Projets : Alegoria / Gouet-Brunet, Valérie Importance : 119 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] appariement sémantique [Termes IGN] base de métadonnées [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] image aérienne oblique [Termes IGN] image ancienne [Termes IGN] métadonnées géographiques [Termes IGN] plateforme [Termes IGN] répertoire toponymique [Termes IGN] Web des données Index. décimale : MX Mémoires divers Résumé : (documentaliste) Le projet Alegoria vise à produire des outils pour explorer, exploiter et visualiser des collections d'images historiques. Afin de pouvoir exploiter les fonds d’archives photographiques des Archives nationales, de l'IGN et du fonds Nicéphore Niépce, il est nécessaire de lier, de mettre en correspondance les répertoires toponymiques utilisés par chaque institution, ces gazetiers présentant des données hétérogènes sur les plans sémantique et schématique. La méthode de travail pour l'appariement est présentée puis discutée : constitution d'un test avec des données vérifiées, choix d'un outil d'appariement, division de jeux de données, recherche d'entités similaires avec une approche à base de règles, mesure de la similarité, ... Enfin, les traitements pour harmoniser les métadonnées des photographies et l'enrichissement des métadonnées par leur géolocalisation sont exposés et seront mis en valeur par l'usage de deux plateformes de démonstration en ligne. Note de contenu : Introduction 1- Le liage de référentiels de lieux au sein du projet ALEGORIA 2- Méthodologie d’un liage de référentiels de lieux 3- Valorisation des photographies et de leurs métadonnées Conclusion Numéro de notice : 17108 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire masters divers Organisme de stage : LaSTIG (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99034

Documents numériques

peut être téléchargé Enjeux et méthodes d’un liage de référentiels géographiques ... - pdf auteur Adobe Acrobat PDF

Évaluation et spatialisation du potentiel offert par les moyens d'alerte centrés sur la localisation des individus / Esteban Bopp (2021)  

Permalink

Probabilistic positioning in mobile phone network and its consequences for the privacy of mobility data / Aleksey Ogulenko in Computers, Environment and Urban Systems, vol 85 (January 2021)  

Permalink

Sherloc: a knowledge-driven algorithm for geolocating microblog messages at sub-city level / Laura Di Rocco in International journal of geographical information science IJGIS, vol 35 n° 1 (January 2021)  

Permalink

How to spatialize geographical iconographic heritage / Emile Blettery (2021)    

Permalink

Exploring the heterogeneity of human urban movements using geo-tagged tweets / Ding Ma in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 12 (December 2020)  

Permalink

A la recherche des "bornes cadastrales" / Michel Ravelet in Géomètre, n° 2186 (décembre 2020)

Permalink

L’Ultra Wideband, un système de positionnement topographique sans satellite / Joël Van Cranenbroeck in XYZ, n° 165 (décembre 2020)

Permalink

A generic framework for improving the geopositioning accuracy of multi-source optical and SAR imagery / Niangang Jiao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 169 (November 2020)  

Permalink

NeuroTPR: A neuro‐net toponym recognition model for extracting locations from social media messages / Jimin Wang in Transactions in GIS, Vol 24 n° 3 (June 2020)  

Permalink

A probabilistic framework for improving reverse geocoding output / Zhengcong Yin in Transactions in GIS, Vol 24 n° 3 (June 2020)  

Permalink