Human behaviour and GIS
Jusqu’à aujourd’hui la mobilité urbaine était principalement mesurée à partir de méthodes classiques d’entretiens et de questionnaires auto-administrés. La complexité des déplacements intra-urbains n’a cessé d’augmenter et leur dimension stochastique est alimentée par une nouvelle conceptualisation...
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| 出版年: | URI:https://journals.openedition.org/netcom, |
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| フォーマット: | Article ou chapitre numérique |
| 言語: | Anglais |
| 出版事項: |
Netcom
2015
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| オンライン・アクセス: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
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openedition-oai:revues.org:netcom_1584 https://doi.org/10.4000/netcom.1584 urn:doi:10.4000/netcom.1584 en https://journals.openedition.org/netcom/1584 2015-03-16T01:00:00Z info:eu-repo/semantics/openAccess article info:eu-repo/semantics/article urn:handle:20.500.13089/ij5l https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Human behaviour and GIS Netcom Netcom Association info:eu-repo/semantics/reference/issn/2431-210X info:eu-repo/semantics/reference/issn/0987-6014 URI:https://journals.openedition.org/netcom Boffi, Mario Colleoni, Matteo SIG GPS mobilité intra-urbaine comportement de déplacement densité GIS GPS urban mobility human behavior density Jusqu’à aujourd’hui la mobilité urbaine était principalement mesurée à partir de méthodes classiques d’entretiens et de questionnaires auto-administrés. La complexité des déplacements intra-urbains n’a cessé d’augmenter et leur dimension stochastique est alimentée par une nouvelle conceptualisation de la mobilité qui émerge de plus en plus dans la littérature. Ces nouvelles approches nécessitent des données plus riches et permettant de prendre en compte le référentiel spatiale de l’environnement. Cette contribution propose d’explorer les méthodes et les outils les plus récents pour la collecte de données au sujet de la mobilité piétonne intra-urbaine en alliant géolocalisation et informations relatives aux activités. Ces données sont analysées dans un SIG (Système d’Information Géographique) pour identifier les patrons d’activités et construire des indicateurs spatiotemporels. La cartographie thématique et les modèles de densité seront proposés comme des méthodes pertinentes pour visualiser les comportements spatiaux des individus dans l’espace urbain. Les analyses s’appuient sur les données d’une enquête réalisée sur le campus de l’Université de Milan-Bicocca et stockées au SAMIT, le nouveau centre de recherche sur les données environnementales et spatiales. Up to now urban mobility has been mainly measured by conventional methods and techniques, largely based on interview and self-administered survey questionnaires. The rising complexity of urban movements and their increasingly stochastic quality, compounded by new conceptualisations of mobility itself, powerfully emerging in the theoretical sociological literature, requires richer and more analytical data, and a more consistent analytical environment capable of managing the spatial dimension. The paper explores cutting-edge issues concerning methods and tools for data collection on pedestrian mobility by GPS, integrated with activity data, for the transformation of track-points into relevant time-space indicators as well as analysis of-mobility pattern inside a GIS (Geographical Information System) environment. Thematic mapping and density models will be proposed as relevant methods for visualising human behaviour in the urban space. Methodological issues will be supported by experimental data coming from a survey held in the University Campus of Milano-Bicocca and stored in SAMIT, the new research centre on spatial and environmental data. |
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SIG GPS mobilité intra-urbaine comportement de déplacement densité GIS GPS urban mobility human behavior density |
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Jusqu’à aujourd’hui la mobilité urbaine était principalement mesurée à partir de méthodes classiques d’entretiens et de questionnaires auto-administrés. La complexité des déplacements intra-urbains n’a cessé d’augmenter et leur dimension stochastique est alimentée par une nouvelle conceptualisation de la mobilité qui émerge de plus en plus dans la littérature. Ces nouvelles approches nécessitent des données plus riches et permettant de prendre en compte le référentiel spatiale de l’environnement. Cette contribution propose d’explorer les méthodes et les outils les plus récents pour la collecte de données au sujet de la mobilité piétonne intra-urbaine en alliant géolocalisation et informations relatives aux activités. Ces données sont analysées dans un SIG (Système d’Information Géographique) pour identifier les patrons d’activités et construire des indicateurs spatiotemporels. La cartographie thématique et les modèles de densité seront proposés comme des méthodes pertinentes pour visualiser les comportements spatiaux des individus dans l’espace urbain. Les analyses s’appuient sur les données d’une enquête réalisée sur le campus de l’Université de Milan-Bicocca et stockées au SAMIT, le nouveau centre de recherche sur les données environnementales et spatiales. |
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