Förhållandet mellan urban mänsklig dynamik och markanvändning har alltid varit en viktig fråga i undersökningen av urbana problem i Kina. Detta papper använde platsdata från Sina Location Microblog (vanligtvis känd som Weibo) användare för att studera den mänskliga dynamiken i rumsliga-temporala egenskaper könsskillnader i Pekings Olympic Village i juni 2014. Vi tillämpade matematisk statistik och lokala Morans I för att analysera den rumsliga-temporala fördelningen av Sina Microblog användare i 100 m × 100 m rutnät och markanvändningsmönster. De kvinnliga användarna var fler än männen och könet (SR varierade under olika typer av markanvändning vid olika tidpunkter. Kvinnliga användare var fler än män när det gäller bostadsmark och allmän grön mark, men manliga användare var fler än kvinnor på arbetsplatsen, särskilt på helgerna, eftersom SR på helgerna (SR var 120,5) var större än på vardagar (SR var 118,8). Efter en lokal Morans I-analys fann vi att hög-höga rutnät främst är fördelade över utbildning och vetenskaplig forskning mark och bostäder; dessa rutnät och deras omgivande rutnät har fler kvinnliga användare än manliga användare. Låga rutnät är huvudsakligen fördelade över sportcenter och arbetsplatser på vardagar; dessa rutnät och deras omgivande rutnät har färre kvinnliga användare än manliga användare. Det genomsnittliga antalet användare på lördagen var det högsta värdet och på helgerna ökade både antalet kvinnliga och manliga användare i kommersiell mark, men de manliga användarna var mer aktiva än de kvinnliga användarna (SSR var 110).
När det gäller rörlighetsmönster och praxis i fråga om tid och rum i Shanghai, Lei et al. REF använde lokaliseringsdata från Weibo för att studera den mänskliga dynamiken i de rumsliga-temporala egenskaperna hos könsskillnader och incheckningsbeteende i Pekings olympiska by och uppgav att kvinnliga användare var fler än manliga användare i sociala medier.
Spatial-Temporal Analysis of Human Dynamics on Urban Land Use Patterns Using Social Media Data by Gender
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}