En omfattande närvaro av lokaliseringstjänster gjorde det möjligt för forskare att få en aldrig tidigare skådad tillgång till direkta register över mänsklig verksamhet i rum och tid. Denna artikel analyserar geo-lokaliserade Twitter-meddelanden för att avslöja globala mönster av mänsklig rörlighet. Baserat på en datauppsättning på nästan en miljard tweets som registrerades 2012, uppskattar vi volymen internationella resenärer efter bosättningsland. Rörlighetsprofiler från olika länder undersöktes på grundval av sådana karakteristika som rörlighetsgrad, gyrationsradie, olika destinationer och utflödesbalans. Temporala mönster avslöjar de allmänt giltiga säsongerna av ökad internationell rörlighet och den särskilda karaktären av internationella resor i olika nationer. Vår analys av samhällsstrukturen i Twitters mobilitetsnätverk avslöjar rumsligt sammanhållna regioner som följer den regionala uppdelningen av världen. Vi validerar vårt resultat med hjälp av global turismstatistik och mobilitetsmodeller som tillhandahålls av andra författare och hävdar att Twitter är exceptionellt användbart för att förstå och kvantifiera globala rörlighetsmönster.
En studie av mobilitet med hjälp av geo-lokaliserade Twitter-meddelanden presenteras i REF.
Geo-located Twitter as proxy for global mobility patterns
{'venue': 'Cartography and Geographic Information Science', 'journal': 'Cartography and Geographic Information Science', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science', 'Physics', 'Medicine']}