I detta dokument postuleras närhetsbaserad Bluetooth-spårning som en effektiv och effektiv metod för att analysera den komplexa spatiotemporala dynamiken hos besökarens rörelser vid massevenemang. En fallstudie av evenemanget Gent Festlivities (1,5 miljoner besökare över 10 dagar) beskrivs i detalj och preliminära resultat visas ge en indikation på mervärdet av metoden för berörda parter. Genom att täcka 22 platser i studieområdet med Bluetooth-skannrar, kunde vi extrahera 152.487 banor som genererats av 80.828 upptäckta besökare. Förutom att ta fram tydlig statistik såsom antalet besökare, andelen återvändande besökare och kartor över besökarens flöde, avslöjar analyserna också den komplexa karaktären av denna händelse genom att antyda att det finns flera ömsesidigt olika besöksprofiler. Vi avslutar med att argumentera för varför Bluetooth-spårning erbjuder betydande fördelar för att spåra massevenemang besökare med avseende på andra och mer framträdande teknik, och beskriva några av dess återstående brister. Bluetooth, spårning, massevenemang, geografisk informationsteknik, geografiska informationssystem Under de senaste åren har representationen och analysen av stora volymer bana information om objekt som rör sig genom geografiskt utrymme blivit en viktig fråga av intresse för forskningsområden såsom geografisk information science (Ahlqvist et al., 2010; Shaw, Yu, & Bombom, 2008), data science (Bogorny, Kuijpers, & Alvares, 2009; Orlando et al., 2007 ), visuell analys (Andrienko & Andrienko, 2007 och urbanism (Van Schaick & Van der Spek, 2008). Detta växande akademiska intresse har uppstått till följd av den ökade genomförbarheten och överkomligheten av att samla in detaljerade uppgifter om spatiotemporala fenomen som utlösts av den utbredda användningen av lokaliseringsmedveten teknik. Tidigare studier har fokuserat på rörelser av olika typer av föremål inklusive fordon (Quiroga & Bullock, 1998 ), djur (Laube et al., 2007, sedlar (Brockmann, Hufnagel, & Geisel, 2006) och tyfoner (Terry & Feng, 2010), men majoriteten av forskningen har ägnats åt mänskliga rörelser i olika sammanhang och på olika skalor. Några exempel är rörelser av idrottare på en pitch (Laube, Imfeld, & Weibel, 2005), turister på en regional (Ahas et al., 2008) och lokal skala (Kemperman, Borgers, & Timmermans, 2009; O'Connor, Zerger, & Itami, 2005; Shoval & Isaacson, 2007a), och kunder i en stormarknad (Hui, Fader, & Bradlow, 2009 ). I dessa sammanhang kompletterar avancerad spårningsteknik mer traditionella kvalitativa metoder, såsom skuggning (Quinlan, 2008) och insamling av resedagböcker (Axhausen m.fl., 2002). Inom forskning om mänskligt beteende har särskild uppmärksamhet ägnats åt folkmassornas kollektiva beteende vid massevenemang som gatuparader, festivaler, offentliga sammankomster, idrottsevenemang och utställningar (Batty, Desyllas, & Duxbury, 2003; Helbing, Johansson, & Al-Abideen, 2007; Zeitz m.fl., 2009). Tragiska händelser som nyligen rasade under 2010 års upplaga av Love Parade i Duisburg visar att det är viktigt att ha korrekt information om det spatiotemporala flödet av besökare vid massevenemang. Insamlingen av kvantitativa uppgifter om förflyttningar med hjälp av avancerad spårningsteknik, med GPS (globalt positioneringssystem) som huvudexempel, ger dock upphov till allvarliga problem när det gäller genomförbarheten. Att distribuera och återsamla spårningsenheter till ett tillräckligt antal individer inom folkmassan är verkligen en arbetsintensiv och dyr process. Dessutom skapar GPS-användning i tät stadsmiljö och inuti byggnader problem på grund av signalförvrängning. Hittills har videoövervakning på grundval av sluten krets-TV (CCTV) varit den sedvanliga metoden för att fånga mänskliga rörelser i trånga miljöer. Tekniska framsteg under det senaste årtiondet har lett till ett stort antal distinkta forskningsfrågor relaterade till videoövervakning inklusive crowd densitet uppskattning, crowd beteende övervakning, och ansikte upptäckt och erkännande i folksamlingar (Saxena et al., 2008). Trots betydande framsteg under de senaste åren är användningen av videodata för att spåra enskilda rörelser inom folkmassor fortfarande en utmanande uppgift. För det första gör tät packning och ständiga interaktioner mellan individer det svårt att entydigt skilja mellan individer i en folkmassa. För det andra komplicerar begränsade synvinklar och förändringar av belysnings- och väderförhållanden i hög grad den visuella igenkännandet av enskilda rumsliga mönster från bilder. Slutligen uppstår också svårigheter när det gäller rekonstruktionen av enskilda rörelser över flera kameravyer, vilket är en nödvändighet för större studieområden. Därför, aktuella tillämpningar av videoövervakning har uppnått att spela in spatiotemporala vägar av endast få objekt i begränsade rumsliga miljöer (Dee & Velastin, 2007), kraftigt begränsa dess användning som en spårningsteknik i samband med masshändelser. Som svar på dessa frågor och med tanke på allestädes närvarande Bluetooth-aktiverade enheter som mobiltelefoner och personliga digitala assistenter (PDA) som bärs runt av deras ägare, har Bluetooth-teknik i allt högre grad föreslagits som ett enkelt och billigt alternativ för återuppbyggnad av rumsligt beteende (Utformad som en öppen och trådlös kommunikationsteknik av Ericsson 1994, har Bluetooth blivit en välkänd och implementerad standard för trådlöst datautbyte mellan enheter. Om enheter är inställda på att upptäckas, kan förflyttningen av enheter - och i förlängningen deras användare - rekonstrueras med hjälp av en unik Media Access Control (MAC) adress som sänds i upptäcktsprocessen. Eftersom denna fasta MAC-adress inte kan kopplas till någon personlig information såsom namn eller telefonnummer (i motsats till det vänliga namnet på enheten), spårade individer förblir anonyma undvika potentiella integritetsintrång. Tillämpningar av Bluetooth-spårning inkluderar uppskattning av restider på motorvägssegment (Haghani et al., 2009; Wasson et al., 2008), kollektivtrafik användning i Graz (Weinzerl & Hagemann, 2007), rörelsebeteende i ett köpcentrum (Millonig & Gartner, 2008), och fungerar som en förlängning av sociala data som samlats in från Facebook i Cityware projektet (Kostakos & O'Neill, 2008). Eftersom Bluetooth möjliggör icke-deltagande, oanmäld och samtidig spårning av ett stort antal individer, är det särskilt användbart att studera besöksflöden vid massevenemang. Trots sin potential har endast pilotstudier med hjälp av Bluetooth-spårning vid masshändelser rapporterats (Leitinger et al., 2010; Van Londersele et al., 2009 ). Detta dokument syftar till att avsevärt öka den nuvarande kunskapen genom att rapportera om ett nyligen genomfört och omfattande experiment med hjälp av Bluetooth som en spårningsteknik. Experimentet genomfördes vid Gent Festlivities, ett av de största utomhuskulturevenemangen i Europa som varar i 10 dagar och lockar cirka 1,5 miljoner besökare. Denna inställning erbjuder en utmanande testbädd i fråga om publikens storlek, händelsens varaktighet och studieområdets rumsliga omfattning. Syftet med denna fallstudie var att undersöka möjligheterna med Bluetooth-spårning för att studera den spatiotemporala dynamiken hos besökare vid massevenemang genom att lyfta fram ett urval av analytiska möjligheter med insamlade data och visa motsvarande resultat. Resten av tidningen är organiserad enligt följande. Avsnitt 2 ger en kort diskussion om Bluetooth som en spårningsteknik. Avsnitt 3 beskriver bakgrund och experimentell utformning av fallstudien, och i avsnitt 4 beskriver vi förbehandlingen av spårningsdata. I avsnitt 5 presenterar vi resultaten av denna studie. Slutligen, vi kontextualisera dessa resultat, argumentera varför Bluetooth-spårning har potential att bli en värdefull metod för att studera dynamiken i samband med masshändelser, och beskriva några av sina återstående brister i avsnitt 6. Bluetooth som spårningsteknik Bluetooth är ett kortdistans-, lågeffekt- och öppet protokoll för att implementera Wireless Personal Area Networks (WPAN) mellan mobila enheter. Företaget använder frekvensbandet Industrial, Scientific and Medical (ISM) (2,4 GHz). För att minimera potentiella störningar med andra tekniker med hjälp av detta trånga radioband (Wi-Fi, mikrovågsugnar, etc.), Bluetooth använder en frekvenshoppning teknik (Bensky, 2007). För tekniska detaljer om Bluetooth-protokollet och upptäckten och kommunikationsprocessen hänvisas läsaren till (Peterson, Baldwin, & Kharoufeh, 2006). Kortfattat kan processen sammanfattas enligt följande. För att konfigurera ett Bluetooth-nätverk (piconet) där alla enheter följer samma hoppfrekvens för att kommunicera med varandra, måste en Bluetooth-enhet först upptäckas av en huvudenhet under en undersökningsfas. Denna huvudenhet går in i understaten för förfrågan och börjar sända undersökningspaket, som utlöser okända enheter inom huvudenhetens detektionsområde som befinner sig i understaten för undersökningsscanning ("discoverable") för att svara genom att sända ett identifieringsmeddelande som innehåller deras MAC-adress och klass av enhet (COD-kod). I nästa fas, som kallas sidfasen, synkroniserar master och slavenheter sina interna klockor för att anpassa deras frekvenshoppningssystem och börja kommunicera.
I REF beaktas en effektiv metod, närhetsbaserad Bluetooth-spårning, för analys av den komplexa spatio-temporala dynamiken i besökarnas rörelser i massevenemang.
The use of Bluetooth for analysing spatiotemporal dynamics of human movement at mass events: a case study of the Ghent Festivities.
{'venue': None, 'journal': 'Applied Geography', 'mag_field_of_study': ['Geography']}