Befolkningstätheten och fördelningen av tjänster representerar städernas tillväxt och demografiska förskjutning. För stadsplanerare är befolkningstäthet och incheckningsbeteende i rum och tid avgörande faktorer för planering och utveckling av hållbara städer. Platsbaserade sociala nätverk (LBSN) data verkar vara ett komplement till många traditionella metoder (dvs. undersökning, folkräkning) och används för att studera check-in beteende, mänsklig rörlighet, aktivitetsanalys och sociala frågor inom en stad. Denna check-in fenomenet att dela plats, aktiviteter, och tid av användare har uppmuntrat denna forskning om könsskillnader och frekvens av att använda LBSN. Därför undersöker vi i denna studie check-in beteendet hos kinesiska microblog Sina Weibo (kallas "Weibo") i 10 distrikt i Shanghai, Kina, där vi observerar könsskillnaden och deras frekvens av användning över en period. De nämnda distrikten analyserades rumsligt för incheckningspunkter med hjälp av kärndensitetsuppskattning (KDE) med ArcGIS. Dessutom visar våra resultat att kvinnliga användare har en hög grad av användning av sociala medier, och betydande skillnad observeras i incheckningsbeteende under vardagar och helger i de studerade distrikten i Shanghai. Ökning av incheckningar observeras under natten jämfört med morgonen. Av resultaten kan man anta att LBSN-data kan vara till hjälp för att observera könsskillnader.
Rizwan m.fl. REF undersökte check-in beteendet hos kinesiska microblog Sina Weibo och observerade könsskillnaden och deras frekvens av användning under en period.
Using Location-Based Social Media Data to Observe Check-In Behavior and Gender Difference: Bringing Weibo Data into Play
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}