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Improving large area population mapping using geotweet densities / Nirav N. Patel in Transactions in GIS, vol 21 n° 2 (April 2017)
[article]
Titre : Improving large area population mapping using geotweet densities Type de document : Article/Communication Auteurs : Nirav N. Patel, Auteur ; Forrest R. Stevens, Auteur ; Zhuojie Huang, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 317 – 331 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] cartographie dynamique
[Termes IGN] cartographie statistique
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] densité de population
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] Indonésie
[Termes IGN] recensement
[Termes IGN] répartition géographique
[Termes IGN] Twitter
[Vedettes matières IGN] GéovisualisationRésumé : (auteur) Many different methods are used to disaggregate census data and predict population densities to construct finer scale, gridded population data sets. These methods often involve a range of high resolution geospatial covariate datasets on aspects such as urban areas, infrastructure, land cover and topography; such covariates, however, are not directly indicative of the presence of people. Here we tested the potential of geo-located tweets from the social media application, Twitter, as a covariate in the production of population maps. The density of geo-located tweets in 1x1 km grid cells over a 2-month period across Indonesia, a country with one of the highest Twitter usage rates in the world, was input as a covariate into a previously published random forests-based census disaggregation method. Comparison of internal measures of accuracy and external assessments between models built with and without the geotweets showed that increases in population mapping accuracy could be obtained using the geotweet densities as a covariate layer. The work highlights the potential for such social media-derived data in improving our understanding of population distributions and offers promise for more dynamic mapping with such data being continually produced and freely available. Numéro de notice : A2017-166 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1111/tgis.12214 En ligne : http://dx.doi.org/10.1111/tgis.12214 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84700
in Transactions in GIS > vol 21 n° 2 (April 2017) . - pp 317 – 331[article]Exploiting location-aware social networks for efficient spatial query processing / Liang Tang in Geoinformatica, vol 21 n° 1 (January - March 2017)
[article]
Titre : Exploiting location-aware social networks for efficient spatial query processing Type de document : Article/Communication Auteurs : Liang Tang, Auteur ; Haiquan Chen, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 33 - 55 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] point d'intérêt
[Termes IGN] requête spatiale
[Termes IGN] service fondé sur la position
[Termes IGN] téléphonie mobileRésumé : (auteur) In this paper, we introduce two watchtower-based parameter-tunable frameworks for efficient spatial processing with sparse distributions of Points of Interest (POIs) by exploiting mobile users’ check-in data collected from the location-aware social networks. In our proposed frameworks, the network traversal can terminate earlier by retrieving the distance information stored in watchtowers. More important, by observing that people’s movement often exhibits a strong spatial pattern, we employ Bayesian Information Criterion-based cluster analysis to model mobile users’ check-in data as a mixture of 2-dimensional Gaussian distributions, where each cluster corresponds to a geographical hot zone. Afterwards, POI watchtowers are established in the hot zones and non-hot zones discriminatorily. Moreover, we discuss the optimal watchtower deployment mechanism in order to achieve a desired balance between the off-line pre-computation cost and the on-line query efficiency. Finally, the superiority of our solutions over the state-of-the-art approaches is demonstrated using the real data collected from Gowalla with large-scale road networks. Numéro de notice : A2017-025 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-016-0271-0 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/s10707-016-0271-0 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83976
in Geoinformatica > vol 21 n° 1 (January - March 2017) . - pp 33 - 55[article]Potentiel des données géolocalisées issues de la foule pour les questions de mobilité et tourisme : quelques exemples issus de la littérature / Laurence Jolivet (2017)
Titre : Potentiel des données géolocalisées issues de la foule pour les questions de mobilité et tourisme : quelques exemples issus de la littérature : Préparé dans le cadre du projet PEPS MOBITOURGEO Type de document : Rapport Auteurs : Laurence Jolivet , Auteur ; Arnaud Le Guilcher , Auteur ; Sébastien Mustière , Auteur ; Ana-Maria Olteanu-Raimond , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2017 Projets : MobiTourGéo / Importance : 43 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] contenu généré par les utilisateurs
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] mobilité territorialeRésumé : (auteur) [objet du document] Le projet Mobitourgéo pose la question du potentiel de diverses données issues de la foule pour aider à analyser et quantifier les pratiques de mobilité des touristes et résidents. Les données issues des opérateurs téléphoniques sont particulièrement ciblées par le projet. Mais, plus largement, d’autres sources d’information peuvent être utilisées : photos partagées sur le Web, tweets, traces de randonnées partagées sur des sites spécialisés, etc. L’objet de ce document est d’illustrer, à travers des exemples de la littérature, quelles études peuvent être faites à partir de ces données en relation avec la problématique de Mobitourgéo, et quelles questions ces données soulèvent. Numéro de notice : 17569 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Rapport de recherche nature-HAL : RappRech DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91946 Documents numériques
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Potentiel des données géolocalisées ... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Towards a unified narrative-centric spatial clustering model of social media volunteered geographic information / Nick Bennett (2017)
Titre : Towards a unified narrative-centric spatial clustering model of social media volunteered geographic information Type de document : Article/Communication Auteurs : Nick Bennett, Auteur ; David Milliard, Auteur ; David W. Martin, Auteur ; Pouria Amirian, Auteur Editeur : Manchester [Royaume-Uni] : Manchester University Press Année de publication : 2017 Conférence : GISRUK 2017, 25th GIS research UK annual conference 18/04/2017 21/04/2017 Manchester Royaume-Uni OA Proceedings Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] cadre conceptuel
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] réseau socialRésumé : (auteur) Social narratives are formed from interactions with the environment. Discovering thesenarratives allow researchers to better understand society, which has application to a variety ofsocial and governmental interests. This work theorises a paradigm shift in how researchers canextract narratives from social media posts by instead analysing the subtext present within thedata. Combining analytical methods such as adaptive kernel density estimation and naturallanguage processing with established social theory, a new approach for subtext analysis isargued. A new analytical framework is therefore necessary and is proposed in this work. Numéro de notice : C2017-060 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication DOI : sans En ligne : https://huckg.is/gisruk2017/GISRUK_2017_paper_57.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98049 Crowdsourcing functions of the living city from Twitter and Foursquare data / Xiaolu Zhou in Cartography and Geographic Information Science, vol 43 n° 5 (November 2016)
[article]
Titre : Crowdsourcing functions of the living city from Twitter and Foursquare data Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaolu Zhou, Auteur ; Liang Zhang, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 393 - 404 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] analyse spatio-temporelle
[Termes IGN] Boston (Massachusetts)
[Termes IGN] Chicago (Illinois)
[Termes IGN] dimension temporelle
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] géobalise
[Termes IGN] planification urbaine
[Termes IGN] réseau social
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] villeRésumé : (Auteur) Urban functions are closely related to people’s spatiotemporal activity patterns, transportation needs, and a city’s business distribution and development trends. Studies investigating urban functions have used different data sources, such as remotely sensed imageries, observation, photography, and cognitive maps. However, these data sources usually suffer from low spatial, temporal, and thematic resolution. This article attempts to investigate human activities to understand urban functions through crowdsourcing social media data. In this study, we mined Twitter and Foursquare data to extract and analyze six types of human activities. The spatiotemporal analysis revealed hotspots for different activity intensities at different temporal resolution. We also applied the classified model in a real-time system to extract information of various urban functions. This study demonstrates the significance and usefulness of social sensing in analyzing urban functions. By combining different platforms of social media data and analyzing people’s geo-tagged city experience, this article contributes to leverage voluntary local knowledge to better depict human dynamics, discover spatiotemporal city characteristics, and convey information about cities. Numéro de notice : A2016-690 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/URBANISME Nature : Article DOI : 10.1080/15230406.2015.1128852 En ligne : https://doi.org/10.1080/15230406.2015.1128852 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82018
in Cartography and Geographic Information Science > vol 43 n° 5 (November 2016) . - pp 393 - 404[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 032-2016051 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Automatic targeted-domain spatiotemporal event detection in twitter / Ting Hua in Geoinformatica, vol 20 n° 4 (October - December 2016)PermalinkActivity 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)PermalinkBumps and bruises in the digital skins of cities: unevenly distributed user-generated content across US urban areas / Colin Robertson in Cartography and Geographic Information Science, Vol 43 n° 4 (September 2016)PermalinkDiscovery of local topics by using latent spatio-temporal relationships in geo-social media / Kyoung-Sook Kim in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkExploration of spatiotemporal and semantic clusters of Twitter data using unsupervised neural networks / Enrico Steiger in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkFinding spatial outliers in collective mobility patterns coupled with social ties / Monica Wachowicz in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkIntegrating social network data into GISystems / Clio Andris in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkUnderstanding the bias of call detail records in human mobility research / Ziliang Zhao in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 9-10 (September - October 2016)PermalinkFrom taxonomies to ontologies: formalizing generalization knowledge for on-demand mapping / Nicholas Gould in Cartography and Geographic Information Science, Vol 43 n° 3 (June 2016)PermalinkPosition validation in crowdsourced accessibility mapping / Rebecca M. Rice in Cartographica, vol 51 n° 2 (Summer 2016)PermalinkScalable and privacy-respectful interactive discovery of place semantics from human mobility traces / Natalia Andrienko in Information visualization, vol 15 n° 2 (April 2016)PermalinkAn interactive system for intrinsic validation of citizen science data for species distribution mapping and modelling applications / Hossein Vahidi (2016)PermalinkPermalinkGeo-temporal Twitter demographics / Paul A. Longley in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 1-2 (January - February 2016)PermalinkJoining spatial distribution visualisation tools with social media data using free and open source software : extended abstract / Mayra Zurbaran (2016)PermalinkAn advanced systematic literature review on spatiotemporal analyses of twitter-data / Enrico Steiger in Transactions in GIS, vol 19 n° 6 (December 2015)PermalinkA temporal-contextual analysis of urban dynamics using location-based data / A. Yair Grinberger in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 11 (November 2015)PermalinkTrajectory reconstruction from mobile positioning data using cell-to-cell travel time information / Toivo Vajakas in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 11 (November 2015)PermalinkCaring and sharing by crowdsourcing / Alister Clark in Position, n° 79 (October - November 2015)PermalinkTriangulating social multimedia content for event localization using Flickr and Twitter / George Panteras in Transactions in GIS, vol 19 n° 5 (October 2015)Permalink