盧宇航

摘 要 社交網(wǎng)絡(luò)的位置分享服務(wù)增加了社交數(shù)據(jù)的信息維度，使得社交網(wǎng)絡(luò)中存儲(chǔ)了豐富的位置信息資源。本文以新浪微博作為主要數(shù)據(jù)源，利用爬蟲(chóng)技術(shù)采集數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理分析以及可視化，得到西安市范圍內(nèi)微博數(shù)據(jù)的分布規(guī)律。

關(guān)鍵詞 社交網(wǎng)絡(luò) 地理信息 數(shù)據(jù)可視化 時(shí)空分布

1引言

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)高速發(fā)展、移動(dòng)通訊網(wǎng)絡(luò)環(huán)境日益完善以及移動(dòng)終端設(shè)備不斷普及的背景下，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用逐漸滲透到人們生活的方面。根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的第39次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，截至2016年12月，我國(guó)總體網(wǎng)民規(guī)模達(dá)7.31億，其中手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.95億，占比95.1%，且處于穩(wěn)步增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，各大社交應(yīng)用為廣大用戶(hù)提供了一個(gè)開(kāi)放性的服務(wù)平臺(tái)，為用戶(hù)的信息的交流與分享帶來(lái)了更為便捷和有效的方式。在社交網(wǎng)絡(luò)中，龐大的用戶(hù)基數(shù)產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，這些來(lái)自用戶(hù)的數(shù)據(jù)已經(jīng)被視為軍事或是商業(yè)情報(bào)的重要來(lái)源。尤其是基于位置分享的社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，將用戶(hù)的分享信息與地理位置的實(shí)時(shí)記錄關(guān)聯(lián)起來(lái)，從而實(shí)現(xiàn)虛擬的網(wǎng)絡(luò)空間與現(xiàn)實(shí)世界的相互映射，為研究社交數(shù)據(jù)與現(xiàn)實(shí)世界之間的關(guān)系提供了機(jī)會(huì)。

本文以新浪微博數(shù)據(jù)作為對(duì)象，利用爬蟲(chóng)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，在對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，得到西安市范圍內(nèi)的微博數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上對(duì)微博數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，構(gòu)建熱力圖模型，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，探索西安市范圍內(nèi)微博數(shù)據(jù)的分布規(guī)律。

2數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理

本文使用基于Python的scrapy框架構(gòu)建數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)系統(tǒng)，采用MongoDB作為存儲(chǔ)數(shù)據(jù)對(duì)微博數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。在采集過(guò)程中，通過(guò)制定過(guò)濾規(guī)則對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，從而獲得研究所需的目標(biāo)數(shù)據(jù)。具體操作方式：1. 檢測(cè)采集的數(shù)據(jù)中是否包含位置分享信息；2. 通過(guò)MongoDB的空間索引特性，利用西安市行政區(qū)劃的GeoJSON數(shù)據(jù)檢測(cè)所包含的位置是否屬于西安市范圍。將同時(shí)滿(mǎn)足以上兩點(diǎn)的數(shù)據(jù)視為可用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)中。

3數(shù)據(jù)的處理與可視化

3.1統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)間分布

將每天的時(shí)間從0點(diǎn)開(kāi)始按照一個(gè)小時(shí)的間隔分為24個(gè)時(shí)段，解析每條微博的發(fā)布時(shí)間，分別統(tǒng)計(jì)各個(gè)時(shí)段的微博發(fā)布數(shù)量。由于各個(gè)時(shí)段的微博在發(fā)布數(shù)量上存在著巨大的差異，因此，在此基礎(chǔ)上，將每個(gè)時(shí)段的統(tǒng)計(jì)值均除以總的微博發(fā)布數(shù)量，得到每個(gè)時(shí)段的微博發(fā)布頻率，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化。

3.2統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的空間分布

將所有微博數(shù)據(jù)的坐標(biāo)信息解析GeoJSON的標(biāo)準(zhǔn)格式，利用MongoDB在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層面建立空間索引。然后使用MongoDB的空間查詢(xún)命令統(tǒng)計(jì)西安市范圍內(nèi)微博數(shù)據(jù)在空間上的分布密度

3.3數(shù)據(jù)可視化

本選取了ECharts和Leaflet作為數(shù)據(jù)可視化工具，構(gòu)建可視化的靜態(tài)頁(yè)面。

4微博數(shù)據(jù)的分布規(guī)律

4.1在時(shí)間上的總體分布

如圖1，顯示了西安市范圍內(nèi)微博發(fā)布數(shù)量頻率的各個(gè)時(shí)段分布情況，從圖中我們能夠直觀地看出微博發(fā)布頻率在時(shí)間上的變化趨勢(shì)，從0點(diǎn)開(kāi)始用戶(hù)發(fā)布微博的頻率逐漸下降，進(jìn)入“休息時(shí)間”，在上午的5點(diǎn)至6點(diǎn)達(dá)到最低值；上午6點(diǎn)以后，直至夜里12點(diǎn)，用戶(hù)發(fā)布微博的頻率總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，其中在6：00 – 12：00與18：00 – 次日0：00這兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)用戶(hù)的發(fā)布頻率顯著上升，在12：00 – 18：00的時(shí)間段內(nèi)微博發(fā)布頻率則相對(duì)平穩(wěn)。

綜上所述，用戶(hù)發(fā)布微博的頻率在一天之內(nèi)的變化趨勢(shì)是顯著的。通過(guò)對(duì)用戶(hù)發(fā)布微博頻率的觀察，結(jié)合其所在的地理位置信息，可以了解到用戶(hù)在微博平臺(tái)上的使用習(xí)慣，根據(jù)用戶(hù)的活躍時(shí)間，適時(shí)而有針對(duì)性地進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)推廣或是輿情監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)相關(guān)資源的合理分配和有效利用具有一定的參考價(jià)值。

4.2在空間上的分時(shí)段分布

由于單個(gè)小時(shí)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)量相對(duì)要小且每個(gè)小時(shí)之間的數(shù)據(jù)變化不明顯，不適合綜合分析各個(gè)時(shí)段的空間分布規(guī)律，因此，從0點(diǎn)每隔4個(gè)小時(shí)劃分一個(gè)時(shí)段，將24個(gè)小時(shí)重新劃分為6個(gè)時(shí)段，得到西安市范圍內(nèi)微博數(shù)據(jù)分時(shí)段空間分布圖，如圖 2所示。

從微博數(shù)據(jù)的空間位置分布來(lái)看，在0：00-4：00時(shí)段，微博數(shù)據(jù)主要沿地鐵二號(hào)線周邊分布，呈線狀和散點(diǎn)狀分布；在4：00-8：00時(shí)段，微博數(shù)據(jù)的分布的熱力度值進(jìn)入一天中的最低值，呈現(xiàn)零星散點(diǎn)分布；在8：00-12：00時(shí)段，微博數(shù)據(jù)的熱力度開(kāi)始進(jìn)入“活躍狀態(tài)”，在地鐵二號(hào)線南段沿線、綜合商業(yè)娛樂(lè)中心、高校等區(qū)域聚集；在12：00-16：00、16：00-20：00的兩個(gè)時(shí)段，相較于上個(gè)時(shí)段分布范圍更加趨向于向西安市“中軸線”區(qū)域集中；在20：00-24：00時(shí)段，“中軸線”區(qū)域的熱度得到提供且向外擴(kuò)散，同時(shí)，其他區(qū)域的散點(diǎn)分布也得到了提高，微博數(shù)據(jù)的熱力度進(jìn)入一天中的峰值時(shí)段。

通過(guò)對(duì)分時(shí)段空間分布情況的總結(jié)，在一定程度上反映了城市人群活動(dòng)的時(shí)空規(guī)律。從微博數(shù)據(jù)的熱度分布上，我們能夠分析得到西安市微博人群活動(dòng)的熱點(diǎn)區(qū)域和活動(dòng)時(shí)間；從另一方面，也可以了解到城市不同區(qū)域現(xiàn)實(shí)發(fā)展水平。在城市規(guī)劃、城市管理等方面具有一定的指導(dǎo)意義。

5總結(jié)

本文以新浪微博數(shù)據(jù)為研究數(shù)據(jù)，以西安市為研究區(qū)域，通過(guò)對(duì)微博數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和可視化展示，實(shí)現(xiàn)對(duì)西安市微博數(shù)據(jù)分布規(guī)律的探索和分析，其中隱含的人群活動(dòng)信息對(duì)營(yíng)銷(xiāo)推廣、輿情監(jiān)測(cè)以及城市規(guī)劃等方面具有輔助決策支持的意義。

參考文獻(xiàn)

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