课题责任人:常晓猛

研究目标：

社交网络是产生和记录用户人际社会关系、时空活动和行为最为重要的大数据源泉，蕴含大量丰富的社交感知（Social Sensing）数据，包括不同层次群体的社会关系、社交联系数据和群体时空间活动和行为信息，可以为研究群体周期性行为模式、城际空间联系和城市空间结构等提供理想的数据源。本项目基于大型社交网络腾讯QQ和新浪微博社交网络时空感知数据，研究虚拟网络空间城市体系网络结构与空间交互模型，以及城市的内部空间结构，探索群体时空行为模式（出行和日常通勤行为）与城市体系结构和城市空间结构的相互关系。从社交网络时空大数据挖掘人类群体的日常行为模式，有助于揭示人类行为空间的形成机制、分布特征及其与地理空间的相互关系；有助于理解人类活动与城市空间的相互作用机制，促进城市的可持续发展。

研究内容：

从实证分析的角度出发，基于多源社交网络（如大型社交网络腾讯QQ朋友关系网络和新浪微博社交关系网络）海量用户的时空感知数据，具体包括用户的社会关系和社交联系数据，以及用户的时空轨迹数据，挖掘人类的时变和空变复杂条件下的社交行为（时空联系）模式和社会活动（时空活动）行为模式，进而研究虚拟网络空间上城市网络的体系结构和城市内部的空间结构，探索人类行为模式与城市空间结构和体系结构的相互关系。具体研究内容包括：

(1)城市体系结构

基于大型社交网络腾讯QQ朋友关系网络，研究人类社会联系的复杂网络特征和空间特征；对个体社会关系进行聚合，形成虚拟网络空间的城市关系网，研究城市间的关系流和联系流强度的时空分布规律，以及虚拟网络空间中的城市体系架构模式。

(2)城市空间结构

研究人类活动在城市空间结构中的分异规律，从社交感知数据中分析城市的土地利用类型和城市功能分区。

(3)群体行为模式与城市体系及空间结构相互关系

基于社交网络时空感知数据，从行为地理学理论和统计力学的角度，对人类社会群体水平涌现出的行为模式的空间特征进行实证分析，挖掘群体城际出行行为与城市体系结构的相互作用机制，以及居民通勤行为特征和城市土地利用的相互关系。