Mobilteknikens genomtränglighet i dag har underlättat skapandet av massiva crowdsourced- och geotaggade data från enskilda användare i realtid och på olika platser i staden. Sådana allmänt förekommande användargenererade data gör att vi kan härleda olika mönster av mänskligt beteende, vilket hjälper oss att förstå samspelet mellan människor och städer. I denna studie fokuserar vi på att förstå användares ekonomiska beteende i staden genom att undersöka det ekonomiska värdet från crowdsourced och geotaggged data. I synnerhet extraherar vi flera trafik- och mänskliga mobilitetsfunktioner från allmänt tillgängliga datakällor med hjälp av NLP- och geo-mapping-tekniker, och undersöker effekterna av både statiska och dynamiska funktioner på de lokala företagens ekonomiska resultat. Vår studie är omedelbar på en unik datauppsättning av restaurangbokningar från OpenTable för 3.187 restauranger i New York från november 2013 till mars 2014. Våra resultat tyder på att fottrafiken kan öka lokal popularitet och affärsprestanda, medan mobilitet och trafik från bilar kan skada lokala företag, särskilt väletablerade kedjor och avancerade restauranger. Vi finner också att i genomsnitt en mer gata stängning i närheten leder till en 4,7% minskning av sannolikheten för att en restaurang är fullbokad under middagen topp. Vår studie visar potentialen i hur man bäst kan utnyttja de stora volymer och olika källor av crowdsourced och geotaggade användargenererade data för att skapa matriser för att förutsäga lokal ekonomisk efterfrågan på ett sätt som är snabbt, billigt, korrekt och meningsfullt.
Senast Zhang et al. REF extraherade trafik och mänskliga mobilitetsfunktioner från Manhattan restauranger data och studerade hur statiska och dynamiska faktorer påverkar det ekonomiska resultatet av lokala företag i staden.
Understanding User Economic Behavior in the City Using Large-scale Geotagged and Crowdsourced Data
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}