Capter le pouls des centres d'activités urbaines en exploitant les données ouvertes des vélos en libre-service.

Résumé La compréhension des activités sociales dans les centres d'activités urbaines peut profiter à la fois aux autorités urbaines et aux citoyens. Traditionnellement, le suivi des activités sociales de grande envergure entraîne généralement des coûts importants en termes de travail humain et de temps. Heureusement, avec l'essor récent des données urbaines ouvertes, une grande variété d'empreintes numériques humaines sont devenues ouvertement accessibles, nous offrant de nouvelles opportunités pour comprendre la dynamique sociale dans les villes. Dans cet article, nous avons recours à des données urbaines ouvertes provenant de systèmes de vélos en libre-service et nous proposons un cadre en deux phases pour identifier les activités sociales dans les centres d'activités urbaines sur la base des données ouvertes des vélos en libre-service. Plus précisément, nous détectons d'abord les anomalies d'utilisation des vélos à partir des données sur les déplacements en vélo, puis nous identifions les activités sociales potentielles à partir des anomalies détectées en utilisant une méthode heuristique proposée en tenant compte des contraintes spatiales et temporelles. Nous évaluons notre cadre sur la base d'un ensemble de données réelles à grande échelle collectées à partir du système de partage de vélos de Washington, D.C. Les résultats montrent que notre cadre peut identifier efficacement les activités sociales dans différents types de centres d'activités urbaines et surpasse l'approche de base. En particulier, notre cadre peut identifier 89% des activités sociales dans les principaux centres d'activités urbaines de Washington, D.C.