genezyp/lab_blog_pl huggingface dataset:
Kilka lat temu zastosowaliśmy w Medialabie tego rodzaju wizualizacje nie tyle w celu pokazania „twardych danych” o Katowicach, które prowadziłyby do jednoznacznych konkluzji, co skłonienia odbiorców do tego, by spojrzeli na miasto z innej perspektywy. Przygotowując wystawę Apetyt na radykalną zmianę. Katowice 1865–2015, zastanawialiśmy się między innymi nad tym, jak wytłumaczyć problem tożsamości centrum miasta. Współczesne Katowice to „aglomeracja” miasteczek, osiedli i wsi, które w wyniku decyzji politycznych z ostatnich stu lat pojawiały się w granicach jednego obszaru administracyjnego. W większości były to osiedla robotnicze ulokowane wokół zakładów przemysłowych, tworzące niezależne organizmy z własną infrastrukturą, zwyczajami
organizmy z własną infrastrukturą, zwyczajami i tożsamością. Śródmieście natomiast rozwijało się wokół linii kolejowej, tworząc siatkę prostopadłych ulic charakterystyczną dla miast z okresu rewolucji przemysłowej.
Za pomocą map pokazaliśmy nie tylko momenty przyłączania poszczególnych dzielnic, uwypuklając mozaikowy charakter Katowic, ale również sposób, w jaki wydobycie węgla przełożyło się na kierunki rozwoju miasta i układ zabudowy. Tłumaczy to niewielkie rozmiary śródmieścia, które można przespacerować w zaledwie trzydzieści minut, a także kształt historycznych osiedli robotniczych, takich jak Nikiszowiec i Giszowiec. To ostatnie utożsamiane jest często z ideą miasta-ogrodu Ebenezera Howarda. Być może berlińscy architekci Georg i Emil Zillmann znali koncepcję szkockiego urbanisty, jednak władze koncernu Giesches Erben zleciły budowę osiedla domów jednorodzinnych na dużych działkach niekoniecznie z pobudek filantropijnych czy estetycznych, ale przede wszystkim ze względu na interesy
ale przede wszystkim ze względu na interesy gospodarcze. Utrzymanie takiego układu urbanistycznego nie wymagało stosowania drogich metod eksploatacji, a rozwiązania architektoniczne sprawdzały się bez dodatkowych zabezpieczeń przed szkodami górniczymi.
Śląskie stereotypy – wizualizacja na ratunek

By uwolnić Katowice od stereotypu miasta przemysłowego, podjęliśmy próbę odnalezienia historycznych danych na temat struktury zatrudnienia w sektorze przemysłu ciężkiego. Byłoby to niewykonalne, gdyby nie zasoby Śląskiej Biblioteki Cyfrowej, która udostępniła historyczne zbiory Urzędu Statystycznego w Katowicach. Problemem okazał się nie tyle brak dostępu do informacji, co niespójność danych gromadzonych na przestrzeni lat w różnych systemach ustrojowych i administracyjnych.
Przykładowo, by „utrudnić” zadanie przyszłym pasjonatom historii gospodarczej regionu, w pewnym okresie gromadzono dane dotyczące katowiczan zatrudnionych w hutach i kopalniach, innym razem wszystkich osób pracujących w katowickich zakładach. Ostatecznie udało nam się zbadać dla wybranych lat stosunek zatrudnienia w przemyśle do ogółu zatrudnionych w mieście, pokazując systematyczny spadek roli tego sektora w życiu Katowic. Zestawienie danych z liczbą szkół wyższych i studentów w mieście pokazało radykalizm zachodzących przemian – w 1960 roku w zaledwie pięciu katowickich jednostkach studiowało tylko 5480 osób. Na pierwszy uniwersytet katowiczanie musieli poczekać aż do 1968 roku.
Jednak by otrzymać nieco pełniejszy obraz procesów zachodzących w Katowicach, warto porównać powyższe dane z liczbą mieszkańców na przestrzeni lat. Trudno nie zauważyć, że pod względem budownictwa i tempa przyrostu nowych mieszkańców znienawidzony przez wielu czas Polskiej Rzeczypospolitej Ludowej, szczególnie od późnych lat 60., był na swój sposób dla Katowic dobrym okresem (nawiasem mówiąc, wartości te korelują z ilością wydobywanego węgla). Inny wykres na wystawie pokazywał, że liczba studentów spada obecnie równolegle do liczby mieszkańców opuszczających miasto, choć jest to związane w przede wszystkim z negatywnymi trendami demograficznymi w Polsce i globalną sytuacją gospodarczą.
Oczywiście nie chcieliśmy na podstawie powyższych danych stawiać zbyt prostych diagnoz. Zależało nam na stworzeniu narzędzia pozwalającego spojrzeć na procesy demograficzne i gospodarcze z szerszej perspektywy, która często umyka, gdy skupiamy się zbytnio na poszczególnych wydarzeniach politycznych. W podobny sposób staraliśmy się podejść do kwestii jakości życia w mieście, badając m.in. dostępność terenów zielonych dla mieszkańców różnych dzielnic oraz to, jak poszczególne obszary zielone, zajmujące dzisiaj 51% powierzchni, były kolejno przyłączane do Katowic.

Wizualizacja jako narzędzie planowania przyjaznych miast
Wizualizacja jako narzędzie planowania przyjaznych miast

Przedstawione analizy nie są niczym nowym dla badaczy miast, jednak istotą wizualizacji danych historycznych jest, w moim rozumieniu, syntetyczna prezentacja zjawisk i procesów mających znaczenie dla społeczności, które do tej pory pozostawały przedmiotem wiedzy specjalistów w wąskich dziedzinach. Mapa online z datami powstania budynków prawdopodobnie nie wnosi wiele do wiedzy o mieście, ale może stać się intrygującym narzędziem do eksploracji przestrzeni, które dostarczy wielu godzin rozrywki mieszkańcom, próbującym odgadnąć wiek kamienicy sąsiada czy nazwisko architekta interesującego obiektu w centrum miasta.
Mogłoby się się wydawać, że wizualizacja danych liczbowych w obiektywny sposób oddaje historię miasta – nic bardziej mylnego. To tylko pierwszy krok do tego, by spojrzeć na dziedzictwo miasta poprzez procesy społeczne i ekonomiczne, a niekoniecznie – jak to zazwyczaj bywa – wydarzenia polityczne, wojny czy masowe strajki. Być może wzmożone zainteresowanie miejskością i próby poprawy jakości życia mieszkańców skłonią nas do sięgania po bardziej zaawansowane metody badawcze bazujące na analizie i wizualizacji dużych zbiorów danych. Wtedy staną się one nie tylko atrakcyjnym sposobem opowiadania historii, ale przede wszystkim narzędziem wspomagającym planowanie przyjaznych miast.

Źródło

Artykuł opublikowano pierwotnie na blogu Portrety miast Tygodnika Polityka.

Tagi

badanie,
Tagi

badanie,

dane,

Isotype,

mapy,

miasto,

muzeum,

visual thinking,

wizualizacja danych

Poprzedni wpis

Kolejny wpis

Skontaktuj się z nami

Odwiedź stronę Medialabu
Najlepsze wyniki dla "

Zobacz wszystkie wyniki

Archiwum

O projekcie

Medialab

pl

en

09

03

Wizualizacja danych z Facebooka. Czego nie dowiesz się o swoim fanpejdżu ze statystyk administratora

Administratorzy stron na Facebooku posiadają zaawansowane narzędzia statystyczne umożliwiające śledzenie i analizę zaangażowania swoich użytkowników. Jeśli jednak zechcą porównać swoje osiągnięcia ze stronami podobnych instytucji lub konkurentów, zmuszeni są do skorzystania z płatnych usług firm analitycznych. Alternatywnie mogą oni sięgnąć do danych z innego źródła – publicznego interfejsu programistycznego Facebooka. Właśnie w taki sposób postanowiliśmy sprawdzić, czy badacze kultury lub organizatorzy wydarzeń mogą zdobyć podstawową wiedzę o dowolnych fanpejdżach, wykonując własne analizy i wizualizacje.
Karol Piekarski, Waldemar WęgrzynBadanie

Udostępnij

Udostępnij
                                                    

Twitter

Wyślij link

Skopiuj link
                                                    (CTRL+C)

Do pilotażowej analizy wybraliśmy strony kilku znaczących polskich instytucji, które powstały w związku ze staraniami polskich miast o tytuł Europejskiej Stolicy Kultury: Instytut Kultury Miejskiej w Gdańsku, Katowice Miasto Ogrodów, Krakowskie Biuro Festiwalowe, Warsztaty Kultury w Lublinie i ubiegłoroczną stolicę, Wrocław 2016. Przedmiotem analizy były wszystkie posty opublikowane przez strony tych instytucji od początku ich obecności na Facebooku. Dysponowaliśmy wyłącznie podstawowymi informacjami: datą publikacji, treścią posta, jego rodzajem (np. wydarzenie, link, zdjęcie) oraz liczbą interakcji (polubień, komentarzy i udostępnień).
Pokaż/ukryj kolumny:

Rodzaj danych Klucz danych na fb Przykładowe dane

Dane z serwisu pozyskaliśmy za pomocą pakietu R i stworzonej w tym celu biblioteki Rfacebook. Publicznie dostępne treści dotyczą dość długiego okresu kilku lat, ale są niestety znacznie mniej szczegółowe od statystyk posiadanych przez administratorów stron. To częsta cecha dużych zbiorów danych, a szczególnie treści pozyskanych z mediów społecznościowych. Jest ich zazwyczaj dużo, ale jednocześnie nie są one zbyt kaloryczne (posiadamy na przykład listę kilku tysięcy uczestników wydarzenia, ale nie wiemy skąd pochodzą, w jakim są wieku etc.). Wyzwaniem dla analityków jest przekształcenie tych na pierwszy rzut oka niezbyt interesujących treści w wiedzę użyteczną dla badaczy i organizatorów wydarzeń kulturalnych.
Pokaż/ukryj kolumny:

Nazwa instytucji Nazwa skrócona Pierwszy post

Skoro badane instytucje odgrywają rolę najważniejszych aktorów kulturalnych w swoich miastach, interesowało nas przede wszystkim, jak funkcjonują one w mediach społecznościowych: jak często i jakiego rodzaju publikują posty, jakim cieszą się one zainteresowaniem, które z nich sprowokowały najwięcej reakcji: polubień, udostępnień i komentarzy (na potrzeby badania zsumowaliśmy je jako interakcje). Niestety jako badacze bez uprawnień administratorów stron nie mamy dostępu do bardziej szczegółowych danych o zasięgu oddziaływania postów.

Strona Interakcje Typ posta Data publikacji Lajki Komentarze Udostępnienia Link

Liczba polubień strony
Liczba polubień strony

Na początek spójrzmy na liczbę polubień strony, czyli w przybliżeniu liczbę obserwujących ją osób, w dniu pozyskiwania danych (15.01.2017). Choć tylko częściowo przekłada się ona na popularność postów, stanowi ważny punkt odniesienia dla innych porównywanych treści.

Liczba i częstotliwość publikowanych postów
Liczba i częstotliwość publikowanych postów

Historia obecności na Facebooku niekoniecznie wpływa na sumę opublikowanych postów. Na najdłużej istniejącej stronie (profil Krakowskiego Biura Festiwalowego działający od maja 2009 roku) posty pojawiają się znacznie rzadziej, niż ma to miejsce np. w przypadku Miasta Ogrodów. Liderem pod tym względem jest Wrocław 2016 zamieszczający treści częściej niż dwa razy dziennie. Taka intensywność ma oczywiście związek z obchodami Europejskiej Stolicy Kultury, którą Wrocław był w roku 2016.

Największa liczba interakcji z postami
Największa liczba interakcji z postami

Wrocław przoduje również w kategorii najbardziej popularnego posta, zapewne ze względu na skalę wydarzeń organizowanych przez tę instytucję w 2016 roku. Te spektakularne wyniki korespondują ze średnimi wartościami interakcji dla poszczególnych stron. Jednak zestawienie średniej arytmetycznej z medianą pozwala wychwycić wartości ekstremalne, czyli rzadkie, niezwykle popularne posty, windujące wyniki. Widać to wyraźnie w przypadku Wrocławia 2016 i Miasta Ogrodów, gdzie dysproporcja pomiędzy średnią a medianą jest największa. Oznacza to, że wśród wszystkich badanych instytucji bardzo rzadko zdarzają się posty angażujące kilkaset osób, a większość publikowanych treści wywołuje zaledwie kilka mierzalnych interakcji użytkowników.
Choć trzycyfrowe liczby lajków są obiektem pożądania większości administratorów, największą wartość poznawczą mają bardziej szczegółowe statystyki dotyczące na przykład rodzajów publikowanych treści i ich potencjału angażowania użytkowników. Rzut oka na procentowy udział wybranych postów pozwala dostrzec rzeczywiste różnice w działaniach komunikacyjnych poszczególnych instytucji. W przeciwieństwie do Krakowskiego Biura Festiwalowego Instytut Kultury Miejskiej publikuje wiele wydarzeń. Znaczną część postów KBF stanowią linki, z kolei gdańska instytucja rzadko udostępnia filmy, cieszące się rzekomo największą popularnością w mediach społecznościowych.
Statystyki nie powiedzą nam, czy jest to świadoma strategia tych instytucji, jednak wartości mediany interakcji dla poszczególnych rodzajów treści pozwalają sprawdzić, jaką cieszą się one popularnością. Posty z wydarzeniami, choć udostępniane stosunkowo często przez Warsztaty Kultury, generują niewiele interakcji. Z kolei regularnie publikowane treści wideo Wrocławia 2016 zdecydowanie pełnią swoją rolę, przyciągając uwagę użytkowników.
Powyższe analizy z pewnością nie zaspokoją ciekawości badaczy i osób odpowiedzialnych za promocję wydarzeń kulturalnych, ale mogą być dobrym punktem wyjścia do dalszych badań i kolejnych pytań, które pewnie należałoby skierować do działów marketingu poszczególnych instytucji. Czy dysproporcje w rodzaju publikowanych treści wynikają ze specyfiki programu instytucji? Czy są częścią świadomej strategii angażowania odbiorców?
Prowadząc tego rodzaju badania, staramy się unikać wyciągania zbyt pochopnych wniosków. Dla przykładu, powyższe analizy bazują na danych z kilku lat – w tym czasie strategia komunikacyjna instytucji mogła zmienić się wielokrotnie. Dlatego warto przeprowadzić analizy eksploracyjne dla poszczególnych lat lub sprawdzić tendencje w dłuższym okresie. Tego rodzaju wizualizacje przedstawimy w kolejnym poście.

Tagi

API,                                                                            dane,                                                                            facebook,                                                                            media społecznościowe,                                                                            wizualizacja danych

Poprzedni wpis

Kolejny wpis

Skontaktuj się z nami

Odwiedź stronę Medialabu
Najlepsze wyniki dla "

Zobacz wszystkie wyniki

Archiwum

O projekcie

Medialab

pl

en

15

05

Mapowanie adresów: jak przetwarzaliśmy dane przestrzenne z badania ankietowego

Dzięki licznym i łatwym w obsłudze narzędziom online wizualizacja danych przestrzennych stała się wdzięcznym i pomocnym narzędziem badawczym. Posiadając odpowiednio przygotowane dane, możemy szybko wygenerować atrakcyjne i czytelne mapy statystyczne. Sytuacja komplikuje się, gdy pracujemy z błędnymi lub szczątkowymi treściami pobranymi z mediów społecznościowych lub od uczestników badania ankietowego. Aby zyskać jakąkolwiek wartość, muszą one przejść pracochłonny proces kompletowania i weryfikacji.

Karol Piekarski, Paweł JaworskiProces

Udostępnij

Udostępnij
                                                    

Twitter

Wyślij link
Udostępnij
                                                    

Twitter

Wyślij link

Skopiuj link
                                                    (CTRL+C)

Przyzwyczailiśmy się już do tego, że kasjerzy w dużych sklepach, badając swoich klientów, pytają ich o kod pocztowy. Mieliśmy jednak wątpliwości, jak zareagują uczestnicy naszego badania (realizowanego w czasie eventów kulturalnych) na prośbę o udostępnienie precyzyjnej informacji o miejscu zamieszkania. Zależało nam jednocześnie na posiadaniu bardziej szczegółowych danych, które pozwolą na prowadzenie analiz na poziomie co najmniej dzielnic miasta.
Z tego powodu wprowadziliśmy stopniowanie: jeśli nie jest to dla ciebie problemem, podaj kod pocztowy oraz punkt adresowy lub nazwę dzielnicy; jeśli nie znasz kodu, wpisz nazwę miejscowości. Zrezygnowaliśmy z pytania o województwo, by nie wydłużać i tak już czasochłonnego badania, prowadzonego zazwyczaj w niesprzyjających warunkach – np. na kilka minut przed rozpoczęciem spektaklu teatralnego w ciemnym foyer.

Pokaż/ukryj kolumny:

miejsce zamieszkania przykładowe dane
miejsce zamieszkania przykładowe dane

Przyjęte rozwiązanie – zbierzmy możliwie dużo danych, nawet jeśli będą niekompletne i gorszej jakości – przysporzyło nam wielu problemów, podobnie jak praca z danymi z mediów społecznościowych. Ich użytkownicy samodzielnie deklarowali miejsce zamieszkania, wpisując np. niemieckie nazwy miejscowości i dzielnic (np. Kattowitz, Bogutschütz). Podczas czyszczenia danych z ankiet w pierwszej kolejności należało uporać się z następującymi problemami.

Pokaż/ukryj kolumny:

problem przykładowe dane
Pokaż/ukryj kolumny:

problem przykładowe dane

Po wykonaniu szeregu automatycznych czynności i ręcznej korekcie błędnych nazw przeszliśmy do kolejnego etapu, w którym adresom lub nazwom miejscowości przyporządkowane zostaną współrzędne geograficzne, umożliwiające dalsze wizualizacje treści na mapach. W przypadku miejscowości innych niż Katowice nie interesowały nas szczegóły, takie jak dzielnica lub punkt adresowy, dlatego zastosowaliśmy dwa różne rozwiązania.
Do kodów innych niż katowickie przyporządkowaliśmy najpierw nazwy gmin, korzystając z bazy kodów pocztowych w Polsce. Małym miejscowościom, które nie posiadają osobnego kodu, przypisaliśmy nazwy gmin (np. Sarnów = Psary). Następnie, posługując się bazą współrzędnych geograficznych dla gmin, mogliśmy przypisać im geolokalizacje. Problemem na tym etapie były duplikujące się nazwy gmin w obrębie kraju. Np. każdemu rekordowi zawierającemu miejscowość Chrzanów przyporządkowane zostały dwie współrzędne: jedna dla miejscowości w województwie małopolskim, druga dla gminy w lubelskim.
W pierwszej kolejności uprościliśmy bazę poprzez rezygnację z wyodrębniania położonych obok siebie gmin o tej samej nazwie (np. gmina wiejska Siedlce i wyodrębnione miasto Siedlce). Następnie już po złączeniu baz zweryfikowaliśmy zduplikowane rekordy na podstawie kodów pocztowych. Dzięki nim wiedzieliśmy, że chodzi np. o Chrzanów w województwie małopolskim albo Olsztyn w warmińsko-mazurskim, a nie małą miejscowość o tej samej nazwie w województwie śląskim. Podobną metodę zastosowaliśmy przy przetwarzaniu danych ze statystyk stron na Facebooku, gdzie oprócz miejscowości znajduje się nazwa województwa.
Bardziej problematyczna byłaby sytuacja, w której dysponujemy tylko nazwą gminy, np. Bobrowniki. W niektórych przypadkach pomocna byłaby wiedza o kontekście, w jakim pozyskano dane. Jeśli pochodzą one z badania wydarzenia o lokalnym zasięgu, np. małego koncertu w pubie, bardziej prawdopodobne jest, że chodzi o Bobrowniki w województwie śląskim, a nie kujawsko-pomorskim. Takie założenie byłoby już jednak ryzykowne w odniesieniu do katowickiego Off Festivalu gromadzącego publiczność z całej Europy.

Inaczej przebiegała praca z adresami z Katowic, które posiadają dość gęstą siatkę kodów pocztowych. Tutaj mogliśmy skorzystać z bardziej precyzyjnej bazy danych, pozwalającej na powiązanie kodu –

a nie jak wcześniej nazwy gminy
a nie jak wcześniej nazwy gminy

– z precyzyjnie wyznaczonym obszarem w przestrzeni. Otrzymaliśmy dane o różnym stopniu szczegółowości, zazwyczaj były to różne kombinacje następujących elementów:

kodu pocztowego,

nazwy dzielnicy,

ulicy,

numeru budynku.
nazwy dzielnicy,

ulicy,

numeru budynku.

Oczywiście najbardziej komfortową sytuacją jest posiadanie konkretnego adresu wraz numerem budynku, jednak kody pocztowe również dostarczały szczegółowych informacji. To samo dotyczy dzielnic, przynajmniej dla pewnego rodzaju analiz, w których chcielibyśmy na przykład zbadać poziom uczestnictwa w wydarzeniach kulturalnych w poszczególnych częściach Katowic (czy mieszkańcy oddalonych od centrum Murcek są pozbawieni dostępu do kultury?). Problematyczne mogły stać się najdłuższe ulice w mieście, np. Kościuszki, biegnąca ze śródmieścia przez kilka dzielnic aż do granicy miasta z Mikołowem.
Ale nawet w przypadku punktów adresowych zawierających nazwę ulicy i numer domu nie obeszło się bez komplikacji. Z jednej strony mieliśmy do czynienia np. z nowymi adresami, których nie jeszcze ma w naszej bazie lub nieistniejącymi numerami (jak np. Dyrekcyjna 7 w centrum). Z drugiej problemem było łączenie pozyskanych adresów z naszą bazą współrzędnych geograficznych ze względu na różne formy zapisu nazw ulic, przede wszystkim tych składających się w wielu wyrazów, czyli głównie nazwisk, jak „Gen. Józefa Hallera” lub „Generała Józefa Zajączka”. Mieszkańcy tych ulic zazwyczaj posługują się samym nazwiskiem i w zdecydowanej większości przypadków wpisywali do ankiet jedynie ostatni człon nazwy, ew. skróconą postać „gen. Zajączka”. Aby rozwiązać ten problem,
postać „gen. Zajączka”. Aby rozwiązać ten problem, zastosowaliśmy algorytm, który łączy bazy według klucza składającego się najpierw z ostatnich dwóch (Kościuszki 23), ew. w razie konieczności trzech lub większej liczby członów (Tadeusza Kościuszki 23, Generała Józefa Zajączka 23).
Ostatnią czynnością jest sprawdzenie ewentualnych błędów i pustych wartości. Pomimo próby automatyzacji całego procesu przetwarzania danych, trudno uniknąć ręcznych uzupełnień i poprawek. Na szczęście przy niewielkiej liczbie kilku tysięcy punktów adresowych, wątpliwych rekordów było nie więcej niż kilkadziesiąt, więc ich weryfikacja nie zajęła wiele czasu.

Niestety, narzędzia takie jak Google Maps (testowane za pomocą Google Fusion), operując na niepełnych danych, nie dostarczają w pełni poprawnych rezultatów, szczególnie w przypadku lokalizacji geograficznej kodów pocztowych. Mimo że przejście powyższego procesu jest czasochłonne, pozwala na lepsze poznanie danych, dzięki czemu łatwiej wyłapać błędy, które mogłyby doprowadzić do niepożądanych konsekwencji w dalszym etapie analizy.
Opracowane w ten sposób dane posłużą nam do wykonania szeregu analiz przestrzennych katowickiego życia kulturalnego. Sprawdzimy m.in. zasięg działania poszczególnych instytucji, a także dystans, jaki pokonują uczestnicy w drodze na wydarzenia. Interesować będą nas zarówno relacje geograficzne na poziomie kraju, jak też bardziej szczegółowe zagadnienia dotyczące katowickich dzielnic.

Notatka dla nerdów

Do wykonania opisanych powyżej operacji użyliśmy różnych ogólnodostępnych zbiorów danych.
Pierwszym z nich był Oficjalny Spis Pocztowych Numerów Adresowych, który można znaleźć na stronie internetowej Poczty Polskiej w formie pliku PDF. Potrzebowaliśmy bazy do edycji, dlatego dokument opracowaliśmy w postaci pliku CSV, zapisując w nim informacje o kodach pocztowych oraz nazwach gmin i województw. Takie rozwiązanie umożliwiało ich jednoznaczną identyfikację.

Druga baza zawierała poligony reprezentujące powierzchnie gmin. Dane pozyskaliśmy z Państwowego Rejestru Granic (PRG), udostępnionego przez Centralny Ośrodek Dokumentacji Geodezyjnej i Kartograficznej. W programie QGIS przygotowaliśmy zbiór centroidów poszczególnych regionów w układzie WGS84, który dodatkowo złączyliśmy z bazą kodów pocztowych dla całego kraju. Wszyst

kie

pun

kty z

kodam

dla danego miasta posiadały tę samą lo
kodam

dla danego miasta posiadały tę samą lo

kalizację, co jest rozwiązaniem wystarczającym ze względu na skalę prowadzonych przez nas analiz geograficznych.

Na PRG oparte były również dwa kolejne zbiory. Dane dotyczące punktów adresowych wykorzystaliśmy bezpośrednio przy geokodowaniu szczegółowych informacji z ankiet, a także pośrednio jako materiał do przygotowania bazy obszarów kodów pocztowych w granicach Katowic. Drugą bazę uzyskaliśmy, tworząc diagram Woronoja dla tych punktów (podział powierzchni miasta na mniejsze tereny, położone najbliżej poszczególnych punktów) i łącząc powstałe w ten sposób obszary o identycznym kodzie. Na koniec stworzyliśmy zbiór z ich centroidami.

Tagi

dane przestrzenne,                                                                            geokodowanie,                                                                            mapy,                                                                            media społecznościowe

Poprzedni wpis

Kolejny wpis
Najlepsze wyniki dla "

Zobacz wszystkie wyniki

Archiwum

O projekcie

Medialab

pl

en

26

02

Mikrogranty Medialabu: Alternatywne sposoby spędzania czasu wolnego w Katowicach

Celem projektu Anety Pawłowskiej i Łukasza Matogi było zidentyfikowanie alternatywnych sposobów spędzania czasu wolnego w Katowicach, które związane są z poznawaniem szeroko rozumianej kultury tego miasta.

Łukasz MirochaResearch

Udostępnij

Udostępnij
                                                    

Twitter

Wyślij link

Skopiuj link
                                                    (CTRL+C)

Pobierz pliki

Pobierz pliki
                                                        

Alternatywne sposoby spędzania czasu wolnego  – raport

Alternatywne sposoby spędzania czasu wolnego – dane