論文の概要: Exploring the Usage of Online Food Delivery Data for Intra-Urban Job and
Housing Mobility Detection and Characterization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03739v1
- Date: Fri, 4 Dec 2020 02:48:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-22 02:45:40.162835
- Title: Exploring the Usage of Online Food Delivery Data for Intra-Urban Job and
Housing Mobility Detection and Characterization
- Title(参考訳): 都市内業務におけるオンライン食品配送データの利用と住宅移動度検出とキャラクタリゼーション
- Authors: Yawen Zhang, Seth Spielman, Qi Liu, Si Shen, Jason Shuo Zhang, Qin Lv
- Abstract要約: 私たちは北京で人気のオンライン食品注文・配達サービスから何百万もの注文を受け取りました。
従来のデータソースよりも、空間的・時間的解像度の高いジョブやハウジングの動きを検出できます。
以上の結果から,通勤距離が仕事や住宅の移動にとって重要な要因であることが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.56027868436052
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Human mobility plays a critical role in urban planning and policy-making.
However, at certain spatial and temporal resolutions, it is very challenging to
track, for example, job and housing mobility. In this study, we explore the
usage of a new modality of dataset, online food delivery data, to detect job
and housing mobility. By leveraging millions of meal orders from a popular
online food ordering and delivery service in Beijing, China, we are able to
detect job and housing moves at much higher spatial and temporal resolutions
than using traditional data sources. Popular moving seasons and
origins/destinations can be well identified. More importantly, we match the
detected moves to both macro- and micro-level factors so as to characterize job
and housing dynamics. Our findings suggest that commuting distance is a major
factor for job and housing mobility. We also observe that: (1) For home movers,
there is a trade-off between lower housing cost and shorter commuting distance
given the urban spatial structure; (2) For job hoppers, those who frequently
work overtime are more likely to reduce their working hours by switching jobs.
While this new modality of dataset has its limitations, we believe that
ensemble approaches would be promising, where a mash-up of multiple datasets
with different characteristic limitations can provide a more comprehensive
picture of job and housing dynamics. Our work demonstrates the effectiveness of
utilizing food delivery data to detect and analyze job and housing mobility,
and contributes to realizing the full potential of ensemble-based approaches.
- Abstract(参考訳): ヒトのモビリティは都市計画や政策立案において重要な役割を担っている。
しかし、ある空間的・時間的解像度では、例えば仕事や住宅の移動などの追跡は非常に困難である。
本研究では,仕事や住宅の移動性を検出するために,オンラインフードデリバリーデータであるデータセットの新しいモダリティの利用について検討する。
中国の北京で人気のオンライン食品注文・配送サービスから何百万もの注文を受け付けることで、従来のデータソースよりもはるかに高い空間的・時間的解像度で、仕事や住宅の移動を検出できるのです。
一般的な動きの季節や起源・運命はよく特定できる。
より重要なことは、検出された動きをマクロとマイクロレベルの両方の要素に合わせ、仕事と住宅のダイナミクスを特徴づける。
以上の結果から,通勤距離は仕事や住宅移動の大きな要因であることが示唆された。
また,(1)住宅移動者の場合,都市空間構造を考えると,住宅コストの低減と通勤距離の短縮との間にはトレードオフがあり,(2)就業ホッパーの場合,残業頻度が高い場合,仕事の切り替えによって労働時間を短縮する傾向が強い。
この新しいデータセットのモダリティには制限があるが、異なる特徴を持つ複数のデータセットのマッシュアップがジョブやハウジングのダイナミクスをより包括的に表現できるような、アンサンブルアプローチは有望だと考えています。
本研究は,雇用・住宅の移動性の検出・分析に食品配送データを活用することの有効性を実証し,アンサンブルに基づくアプローチの潜在可能性の実現に寄与する。
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