CYBER CITYSCAPE

Насмотревшись и начитавшись иноземных проектов, за пару вечеров поставил свой собственный эксперимент.

Цель эксперимента: для некоторого города оценить степень, форму и характеристики его “присутствия” в сети.

В качестве подопытного был выбран город Владимир. Кто не знает — он чуть ближе, чем 200км от Москвы, населения в нем не более 400 тысяч человек. Город с одной стороны довольно индустриальный, с другой — имеет богатый набор исторических достопримечательностей (в основном — культовые постройки).

Картинка для привлечения внимания:

Результаты эксперимента — под катом.

С точки зрения wikimapia

Что такое wikimapia, я надеюсь, все знают — там пользователи обводят на карте здания и объекты и пишут комментарии в стиле “здесь живет Вася” и “в этой столовке колбаса невкусная”. А модераторы их, соответственно, за это банят.
Так вот, анализ POI в базе wikimapia, приходящихся на территорию Владимира, выявил 573 точки. Точки распределились на карте примерно следующим образом:

Тут можно отметить явную аномалию — малое количество точек в северо-восточной части города. Объясняется это, на самом деле, просто: гугл вот уже который год никак не обновит снимки, поэтому “правая половина” города на картах викимапии до сих пор в очень низком качестве. В остальном, карта точек соответствует “интересности” и “оживленности” территории — пустыми остались заводские районы и городские пустоши.

С точки зрения фотобанков

Среди фотобанков были рассмотрены два наиболее популярных — flickr, как исторически самый-самый, и panoramio, как официально интегрированный в гугл карты. Опуская технические детали, скажу, что на территории города во flickr-е нашлось 264 фотографии, а в panoramio — 210 фотографий (из них, чего уж там, 29 туда залил когда-то я сам).

На карте города эти фотографии распределяются примерно вот так:

Причем, если panoramio дает приблизительно равномерное заполнение территории, то flickr — два мощных пятна в районе культурных центров города, неплохо отражая туристический интерес.

Кроме того, API доброго flickr-а позволяет получить не только дату загрузки фотографии, но и дату её съемки (из EXIF) без скачивания самой фотогафии. Это делает возможным попытаться соединить фотографии, сделанные одним автором в один день (с перерывами, скажем, не более пары часов), в маршруты, отражающие перемещение фотографов. Эти маршруты — их получилось не много — обозначены на картинке выше красными линиями и неплохо согласуются с типичными владимирскими “гулятельными” маршрутами.

С точки зрения соцсетей

Ну, “соцсетей” — это я громко сказал. Я вспомнил только две сети с географической привязкой пользователей — mirtesen и sosedi-online. В первом нашлось 364 владимирских пользователя, во втором — всего лишь 8, поэтому второй я не учитывал (лень было). Итак, 364 пользователя из mirtesen распределились на карте Владимира вот так:

Результаты довольно странные: распределение очень хорошо соответствовало бы карте жилых кварталов Владимира, если бы не огромное пятно в культурно-историческом центре (где на самом деле почти никто не живет). Объяснение довольно простое — в сети mirtesen можно указывать много личных мест, в том числе места “здесь я живу”, “здесь я гуляю” и “здесь я работаю”. Вероятно, многие указали центр города и городской парк, как места прогулок — и там и там в самом деле еженощно собираются толпы молодежи.

Для того, чтобы несколько детализировать эту карту, был произведен досбор данных с целью опеределения пола пользователей. Был найден 121 пользователь мужеского полу, 198 — женского. Для 45 граждан мой топорный скрипт не смог дать результатов. Разделенные, мальчики и девочки выглядят на карте вот так (синие и красные, соответственно):

Тут хорошо видно, кто именно сделал это большое пятно в центре города. Интересно также, что М и Ж почти не перемешаны в спальных районах, а расположены небольшими кластерами. Объяснить этот факт научно я пока не могу ;)

Напоследок, построим карту спальных районов города путём вычитания из карты пользователей соцсетей (mirtesen) карты культурных достопримечательностей (flickr). Получим вот такое вот вполне вменяемое зеленое пятно:

В целом, результаты эксперимента я бы охарактеризовал как забавные.

Да, и если кому-то интересны технические моменты, я могу описать их отдельным постом, если желающие выскажутся в комментах.