朱晨曦，晏王波

（1.江蘇省土地勘測(cè)規(guī)劃院，江蘇 南京 210098； 2.江蘇省測(cè)繪研究所，江蘇 南京 210098）

基于微博簽到的地理空間信息研究

朱晨曦1，晏王波2

（1.江蘇省土地勘測(cè)規(guī)劃院，江蘇 南京 210098； 2.江蘇省測(cè)繪研究所，江蘇 南京 210098）

隨著Web2.0時(shí)代的來(lái)臨，志愿者地理服務(wù)（VGI）逐漸改變了傳統(tǒng)的地理信息服務(wù)模式。以新浪微博為例，從網(wǎng)絡(luò)社會(huì)空間入手，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的獲取、清洗、可視化及空間分析，對(duì)南京市熱點(diǎn)地區(qū)進(jìn)行了研究。研究表明，南京市轄區(qū)的鼓樓、建鄴、秦淮等老城區(qū)和浦口、江寧、棲霞等地區(qū)分別由于商業(yè)聚集地吸引大量人流和大學(xué)城聚集成為整個(gè)城市的熱點(diǎn)地區(qū)，集聚程度高，人流量相對(duì)較大。該模式為城市應(yīng)急、城市規(guī)劃、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供了依據(jù)，也為VGI模式下的地理空間信息研究提供了可能。關(guān)鍵詞：空間分析；熱點(diǎn)分析；VGI；南京市

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷深入，特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，社會(huì)化媒體已成為人們?nèi)粘Ｉ畹闹匾糠諿1]。微博是結(jié)合了社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)、空間信息、微型博客的一種新應(yīng)用模式。它讓空間位置信息可以被實(shí)時(shí)記錄，是Web2.0時(shí)代社會(huì)化媒體的代表[2]。與Web1.0側(cè)重點(diǎn)不同，Web2.0更注重用戶的交互作用，用戶既是互聯(lián)網(wǎng)的讀者，也是網(wǎng)站內(nèi)容的制造者。

2007年，Goodchild院士[3]首次提出了VGI的概念，指出傳統(tǒng)的單向地理信息服務(wù)模式將逐漸向交互式的協(xié)同模式轉(zhuǎn)變，用戶既是地理信息的使用者，同時(shí)也是提供者。普通用戶可以參與、共同完成地理信息數(shù)據(jù)創(chuàng)建和交叉引用，極大地縮短了地理信息獲取和傳播的時(shí)間，提高了數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率，豐富了數(shù)據(jù)類型[4]。

2012年，新浪微博基于位置服務(wù)（LBS）平臺(tái)開(kāi)放，正式開(kāi)啟了LBS2.0時(shí)代。其最具特色的是基于用戶和基于興趣點(diǎn)（POI）的接口，基于用戶的相關(guān)接口，使用戶能獲取單個(gè)人的時(shí)間線動(dòng)態(tài)，包括微博信息、點(diǎn)評(píng)簽到等，有點(diǎn)類似Twitter的時(shí)間線功能，用戶可以查看自己或好友的時(shí)間縱線動(dòng)態(tài)；基于POI的接口是基于某個(gè)具體位置的接口，用戶可以按興趣、標(biāo)簽進(jìn)行分類查找，獲取該地點(diǎn)所有微博用戶、微博信息、照片、商家等，同時(shí)支持查詢地點(diǎn)和獲取地點(diǎn)詳情。

本文基于新浪微博開(kāi)發(fā)者平臺(tái)的API接口，獲取覆蓋整個(gè)南京市的簽到數(shù)據(jù)，并對(duì)具有空間信息的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，進(jìn)行可視化，再在此基礎(chǔ)上進(jìn)行空間分析，探索地理空間聚類和熱點(diǎn)地區(qū)信息。

1 研究方法

如圖1所示，本文研究步驟主要分為申請(qǐng)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)獲取、空間分析3個(gè)部分。其中，申請(qǐng)準(zhǔn)備主要是調(diào)用微博API所需的準(zhǔn)備。先進(jìn)行微博開(kāi)發(fā)者注冊(cè)，向新浪微博提交申請(qǐng)，待申請(qǐng)通過(guò)后會(huì)返回一個(gè)App Key和App Secret。數(shù)據(jù)獲取是基于申請(qǐng)返回的App Key和App Secret，調(diào)用新浪微博開(kāi)發(fā)平臺(tái)提供的API接口獲取數(shù)據(jù)。由于API接口返回的是json結(jié)果，還需對(duì)結(jié)果進(jìn)行抽取、格式轉(zhuǎn)換并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、剔除重復(fù)的記錄，形成最終結(jié)果，存入數(shù)據(jù)庫(kù)?？臻g分析是將獲取數(shù)據(jù)中包含的空間位置信息可視化，依據(jù)空間分析理論，對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析及熱點(diǎn)分析。

圖1 研究方法流程圖

2 數(shù)據(jù)獲取

2.1 OAuth授權(quán)

新浪微博開(kāi)發(fā)平臺(tái)采用的是OAuth認(rèn)證和授權(quán)方式。用戶獲得授權(quán)后，才能通過(guò)微博開(kāi)發(fā)平臺(tái)提供的API獲取平臺(tái)資源。

OAuth授權(quán)過(guò)程主要包括以下步驟：①用戶登錄客戶端向服務(wù)提供方請(qǐng)求一個(gè)臨時(shí)令牌；②服務(wù)提供方驗(yàn)證客戶端身份后，授予一個(gè)臨時(shí)令牌；③客戶端獲得臨時(shí)令牌后，將用戶引導(dǎo)至服務(wù)提供方的授權(quán)頁(yè)面請(qǐng)求用戶授權(quán)，在這個(gè)過(guò)程中將臨時(shí)令牌和客戶端的回調(diào)鏈接發(fā)送給服務(wù)提供方；④用戶在服務(wù)提供方的網(wǎng)頁(yè)上輸入用戶名和密碼，然后授權(quán)該客戶端訪問(wèn)所請(qǐng)求的資源；⑤授權(quán)成功后，服務(wù)提供方引導(dǎo)用戶返回客戶端的網(wǎng)頁(yè)；⑥客戶端根據(jù)臨時(shí)令牌從服務(wù)提供方處獲取訪問(wèn)令牌；⑦服務(wù)提供方根據(jù)臨時(shí)令牌和用戶的授權(quán)情況授予客戶端訪問(wèn)令牌；⑧客戶端使用獲取的訪問(wèn)令牌訪問(wèn)存放在服務(wù)提供方上的受保護(hù)資源。

2.2 微博API

目前，微博API提供了包括粉絲服務(wù)接口、微博接口、評(píng)論接口、用戶接口、關(guān)系接口、帳號(hào)接口、收藏接口、搜索接口、提醒接口、超鏈接口、公共服務(wù)接口、位置服務(wù)接口、地理信息接口、地圖引擎接口、支付接口和OAuth2授權(quán)接口等16個(gè)接口供開(kāi)發(fā)者調(diào)用微博資源。就開(kāi)發(fā)工具而言，微博開(kāi)發(fā)者平臺(tái)提供了支持目前主流的編程語(yǔ)言SDK，如Java、JavaScript、C++、C#、Ruby、Python等。

2.3 數(shù)據(jù)獲取

本文選擇Python語(yǔ)言作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，在安裝必要的運(yùn)行環(huán)境和微博提供的Python SDK后，調(diào)用位置服務(wù)接口中2/place/nearby/pois的API，該API的作用是以經(jīng)緯度形式定點(diǎn)查詢以此點(diǎn)為中心，一定范圍內(nèi)的POI（默認(rèn)為2 000 m，最大可設(shè)置為10 000 m），返回POI點(diǎn)ID、POI坐標(biāo)、地址和簽到總次數(shù)等信息。需要注意的是，若返回結(jié)果較多，默認(rèn)只返回第一頁(yè)的結(jié)果，因此，針對(duì)這種情況要將結(jié)果分頁(yè)展示。

由于本文只針對(duì)簽到數(shù)據(jù)，因此只將POI的經(jīng)緯度、簽到總數(shù)及地址信息保存下來(lái)，通過(guò)遍歷南京市的市域范圍，返回得到覆蓋整個(gè)南京市的POI信息及簽到信息，如表1。

表1 API返回的結(jié)果示例

2.4 數(shù)據(jù)可視化

經(jīng)過(guò)對(duì)南京市整個(gè)市域范圍的遍歷，最終獲取簽到點(diǎn)28 965個(gè)。由于返回結(jié)果有經(jīng)緯度的空間屬性，因此將結(jié)果進(jìn)行可視化，如圖2所示。

3 空間分析

空間熱點(diǎn)檢測(cè)是通過(guò)監(jiān)測(cè)空間數(shù)據(jù)的總體模式和趨勢(shì)來(lái)進(jìn)行熱點(diǎn)評(píng)估[5-8]。當(dāng)高值和低值同時(shí)聚類時(shí)，它們傾向于彼此互相抵消，如果低值和高值同時(shí)聚類時(shí)量測(cè)空間聚類，則使用空間自相關(guān)工具；當(dāng)存在完全均勻分布的值且要查找高值的異?？臻g峰值時(shí)，首選Getis-Ord General G 工具。

為了匯總空間集聚程度，檢查南京市市域范圍微博活動(dòng)的程度，選取Getis'G指數(shù)（），Getis-Ord標(biāo)準(zhǔn)化處理，的公式為：

圖2 研究區(qū)數(shù)據(jù)可視化（審圖號(hào)：GS（2010）6011）

標(biāo)準(zhǔn)化處理后的公式為：

式中，xj為樣本；Wij為研究對(duì)象i、j之間的空間鄰接矩陣，反映了空間單元的鄰近關(guān)系；和分別是的數(shù)學(xué)期望值和方差。如果為正且顯著，表明位置i周圍的值相對(duì)較高，屬高值空間集聚，即熱點(diǎn)區(qū)；如果為負(fù)且顯著，表明位置i周圍的值相對(duì)較低，屬低值空間集聚，即冷點(diǎn)區(qū)。

首先，將整個(gè)南京市打上1 km×1 km的格網(wǎng)，然后利用疊加分析進(jìn)行POI與格網(wǎng)的裁切，統(tǒng)計(jì)落入每個(gè)格網(wǎng)中的POI點(diǎn)數(shù)，通過(guò)每個(gè)格網(wǎng)的ID唯一屬性與POI屬性進(jìn)行掛接匹配，再綜合每個(gè)格網(wǎng)內(nèi)的點(diǎn)的簽到總和，計(jì)算Getis’G指數(shù)，最后按屬性分類出圖。圖3中紅色代表簽到次數(shù)較多的區(qū)域，即熱點(diǎn)區(qū)域，也是空間聚類較為明顯的區(qū)域。

從空間的角度來(lái)說(shuō)，紅色區(qū)域主要集中在鼓樓、秦淮、建鄴等老城區(qū)，但浦口因?yàn)橛心暇┐髮W(xué)金陵學(xué)院、南京審計(jì)學(xué)院、南京工業(yè)大學(xué)、東南大學(xué)成賢學(xué)院等多所高等院校，簽到次數(shù)相對(duì)較多，同樣江寧、棲霞與浦口類似，因此也成為了新熱點(diǎn)。而溧水、高淳則更集中于主城區(qū)，其余農(nóng)村則集聚程度較差。

圖3 熱點(diǎn)分析（審圖號(hào)：GS（2010）6011）

從人口分布角度來(lái)說(shuō)，依據(jù)《中華人民共和國(guó)全國(guó)分縣市人口統(tǒng)計(jì)資料2014》南京市的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，鼓樓、江寧、秦淮3區(qū)的常住人口已超100萬(wàn)人，而棲霞、浦口也已超70萬(wàn)人，人口基數(shù)非常大，盡管建鄴只有40萬(wàn)常住人口，但其轄區(qū)有萬(wàn)達(dá)商貿(mào)圈、奧體等各類生活化設(shè)施，聚集程度非常高，因此簽到次數(shù)也較多，無(wú)疑成為南京的熱點(diǎn)地區(qū)，監(jiān)測(cè)的結(jié)果與人口統(tǒng)計(jì)分布的結(jié)果一致性較高。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文從社會(huì)空間的視角，借助微博簽到研究了城市的熱點(diǎn)地區(qū)。這對(duì)信息化影響下的城市熱點(diǎn)或集聚度分析是一個(gè)新的嘗試?；趯?duì)新浪微博的分析，從簽到總和來(lái)說(shuō)，數(shù)量較高的地點(diǎn)主要出現(xiàn)在車站（南京南站、南京站）、各大高校、著名景點(diǎn)，正是由于車站等地的人流量巨大，因此簽到的次數(shù)一般也會(huì)較高。當(dāng)然，微博的出現(xiàn)使得記錄人群的集聚效應(yīng)更為便捷，從事數(shù)據(jù)挖掘或信息挖掘的研究者可從顯式信息中發(fā)現(xiàn)隱式信息，這也為應(yīng)急預(yù)警、城市規(guī)劃、大型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面提供了參考依據(jù)。

當(dāng)然，針對(duì)微博的研究也有其局限性，微博的使用并未完全實(shí)現(xiàn)大眾覆蓋，仍然存在一部分人沒(méi)有或從不使用微博簽到，因此，本文的研究只能代表一定程度上城市熱點(diǎn)的聚集程度。隨著微博的用戶量呈量級(jí)指數(shù)上升，結(jié)果依然是可靠的。

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P208

B

1672-4623（2016）05-0028-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.05.009

朱晨曦，工程師，主要從事GIS與空間分析研究。

2015-07-28。

項(xiàng)目來(lái)源：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（41201394）。