Ett bidrag till en särskild funktion "City analytics: matematisk modellering och beräkningsanalys för urbant beteende". Under de senaste årtiondena har världen upplevt en oöverträffad tillväxt i städerna under alla andra historiska perioder och denna tillväxt formar den miljö där en allt större andel av oss lever. I detta dokument använder vi en longitudinell datauppsättning från Foursquare, ett lägesbaserat socialt nätverk, för att analysera urban tillväxt i 100 större städer världen över. Inledningsvis undersöker vi hur stadstillväxten skiljer sig åt i städer över hela världen. Vi visar att det finns en stark rumslig korrelation, med närliggande par av städer mer sannolikt att dela liknande tillväxtprofiler än avlägsna par av städer. Därefter undersöker vi hur tillväxten varierar inne i städerna och visar att, med tanke på den befintliga lokala tätheten av platser, högre än förväntat tillväxt är högt lokaliserad medan lägre än förväntat tillväxt är mer diffus. Slutligen försöker vi använda datasetet för att karakterisera konkurrensen mellan nya och befintliga arenor. Genom att definiera ett mått baserat på förändringen av en platss genomströmning före och efter öppnandet av en ny närliggande plats, visar vi vilka handelsplatstyper som har en positiv effekt på platser av samma typ och som har en negativ effekt. Till exempel bekräftar vår analys hypotesen att det finns en stor grad av konkurrens mellan bokhandlar, i den meningen att befintliga bokhandlar normalt upplever en anmärkningsvärd nedgång i fotfallet efter att en ny bokhandel öppnar i närheten. Andra typer av platser, såsom museer, visas ha en samarbetseffekt och deras närvaro främjar högre trafikvolymer till närliggande platser av samma typ.
Mer nyligen, i REF, använde författarna ändringar i Foursquare check-in volymer, före och efter öppnandet av en ny plats, för att studera om vissa kategorier av företag samarbetar eller konkurrerar med andra närbelägna företag i samma kategori.
Tracking urban activity growth globally with big location data
{'venue': 'Royal Society Open Science', 'journal': 'Royal Society Open Science', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Biology', 'Physics', 'Computer Science', 'Medicine']}