Genomträngande infrastrukturer, såsom mobiltelefonnät, gör det möjligt att fånga upp stora mängder mänskliga beteendedata men ger också information om städernas struktur och deras dynamiska egenskaper. I den här artikeln fokuserar vi på dessa sista aspekter genom att studera telefondata som registrerats under 55 dagar i 31 spanska storstadsområden. Vi definierar först ett urbant dilatation index som mäter hur det genomsnittliga avståndet mellan individer utvecklas under dagen, vilket gör att vi kan belysa olika typer av stadsstruktur. Vi fokuserar sedan på hotspots, de mest trånga platserna i staden. Vi föreslår en parameterfri metod för att upptäcka dem och testa robustheten i våra resultat. Antalet av dessa hotspots skalar sublineärt med befolkningsstorleken, ett resultat i överensstämmelse med tidigare teoretiska argument och åtgärder om sysselsättningsdata. Vi studerar livstiden för dessa hotspots och visar särskilt att hierarkin av permanenta, som utgör stadens "hjärta", är mycket stabil oavsett stadens storlek. Den rumsliga strukturen hos dessa hotspots är också av intresse och tillåter oss att skilja olika kategorier av städer, från monocentriska och "segregerade" där den rumsliga fördelningen är mycket beroende av markanvändning, till polycentriska där den rumsliga blandningen mellan markanvändningar är mycket viktigare. Dessa resultat pekar på möjligheten av en ny kvantitativ klassificering av städer med hjälp av högupplösta spatio-temporala data.
Dessa datauppsättningar kan vara användbara för att kategorisera städerna och förstå deras struktur REF.
From mobile phone data to the spatial structure of cities
{'venue': 'Scientific Reports 4: 5276 (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Geography', 'Physics', 'Medicine']}