Individer genererar stora mängder geolokerat innehåll genom användning av mobila sociala medietillämpningar. I detta sammanhang har Twitter blivit en viktig sensor för samspelet mellan individer och deras omgivning. Med utgångspunkt i denna idé föreslås i detta dokument användningen av geolokaliserade tweets som en kompletterande informationskälla för stadsplaneringstillämpningar, med fokus på karakteriseringen av markanvändningen. Den föreslagna tekniken använder sig av oövervakat lärande och bestämmer automatiskt markanvändning i stadsområden genom att gruppera geografiska regioner med liknande tweeting aktivitetsmönster. Tre fallstudier presenteras och valideras för Manhattan (NYC), London (UK) och Madrid (Spanien) med hjälp av Twitter-information om aktivitet och markanvändning som tillhandahålls av stadsbyggnadsavdelningarna. Resultaten visar att geolokaliserade tweets kan användas som en kraftfull datakälla för stadsplaneringstillämpningar.
I ett annat dokument föreslog REF användningen av Twitter-aktivitet och tweets metadata för att uppskatta användningen av urban mark genom att använda oövervakade inlärningsmetoder.
Spectral clustering for sensing urban land use using Twitter activity
{'venue': 'Eng. Appl. Artif. Intell.', 'journal': 'Eng. Appl. Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}