иСследования
исследования
иСследо-вания
Исследование связи наличия локальных интернет-сообществ и гражданской активности на примере Санкт-Петербурга
Активное развитие информационных и коммуникационных технологий в последние десятилетия в значительной степени повлияло на современную жизнь в городах. Гражданское общество получило инструменты электронного участия, такие как возможность отправки электронных обращений по проблемам городской среды в органы власти для инициирования их решения. В то же время появились и получили широкое распространение благодаря социальным сетям локальные интернет-сообщества.
В рамках исследования было выдвинуто предположение, что число и концентрация обращений по проблемам городской среды на отдельно взятых локальных территориях могут быть непосредственно связаны с существованием на этих территориях активных интернет-сообществ жителей. Для проверки этой гипотезы были проанализированы такие обращения, отправляемые жителями города Санкт-Петербурга на протяжении 2 лет. В результате были выделены зоны повышенной и пониженной гражданской активности и изучены локальные сообщества, существующие в границах этих зон.
Гипотеза о связи между существованием локальных интернет-сообществ на определённой городской территории и гражданской активностью нашла подтверждение. В то же время, явная корреляция численности локальных интернет-сообществ и количества обращений, отправленных жителями территорий, к которым относятся данные локальные сообщества, не была выявлена. Дальнейшие исследования на примере альтернативных источников обращений и новых территорий позволят дополнить полученные данные и получить более точную оценку связи описанных факторов.
В рамках исследования было выдвинуто предположение, что число и концентрация обращений по проблемам городской среды на отдельно взятых локальных территориях могут быть непосредственно связаны с существованием на этих территориях активных интернет-сообществ жителей. Для проверки этой гипотезы были проанализированы такие обращения, отправляемые жителями города Санкт-Петербурга на протяжении 2 лет. В результате были выделены зоны повышенной и пониженной гражданской активности и изучены локальные сообщества, существующие в границах этих зон.
Гипотеза о связи между существованием локальных интернет-сообществ на определённой городской территории и гражданской активностью нашла подтверждение. В то же время, явная корреляция численности локальных интернет-сообществ и количества обращений, отправленных жителями территорий, к которым относятся данные локальные сообщества, не была выявлена. Дальнейшие исследования на примере альтернативных источников обращений и новых территорий позволят дополнить полученные данные и получить более точную оценку связи описанных факторов.
Выявление пространственных и временных характеристик повышенной активности пользователей порталов электронного участия
Данные электронного участия имеют высокий потенциал для их применения в исследованиях городских процессов и систем. Популярность порталов, через которые жители сообщают о проблемах благоустройства и ЖКХ, позволила накопить крупные датасеты, описывающие гражданскую активность и субъективную оценку качества среды.
Данные электронного участия имеют особенности, создающие искажения в результатах некоторых исследований, например, в косвенной оценке средовых и социально-экономических характеристик. Одним из источников таких искажений являются суперпользователи – малочисленная группа пользователей с аномально высокой активностью. Эта активность существенно влияет на распределение сообщений о проблемах городской среды. Высокая неравномерность активности пользователей инструментов электронного участия известна, но универсальных методик её нивелирования ранее предложено не было.
В статье исследуется распределение активности пользователей порталов электронного участия и предлагаются методы выявления и нивелирования пиков повышенной активности суперпользователей в разных территориальных масштабах и на временных интервалах.
Предложенные методы прошли апробацию на примере данных портала «Наш Санкт-Петербург». В результате сформулированы оптимальные подходы к подготовке датасетов электронного участия для исследований, чувствительных к высокой неравномерности субъективных данных.
Данные электронного участия имеют особенности, создающие искажения в результатах некоторых исследований, например, в косвенной оценке средовых и социально-экономических характеристик. Одним из источников таких искажений являются суперпользователи – малочисленная группа пользователей с аномально высокой активностью. Эта активность существенно влияет на распределение сообщений о проблемах городской среды. Высокая неравномерность активности пользователей инструментов электронного участия известна, но универсальных методик её нивелирования ранее предложено не было.
В статье исследуется распределение активности пользователей порталов электронного участия и предлагаются методы выявления и нивелирования пиков повышенной активности суперпользователей в разных территориальных масштабах и на временных интервалах.
Предложенные методы прошли апробацию на примере данных портала «Наш Санкт-Петербург». В результате сформулированы оптимальные подходы к подготовке датасетов электронного участия для исследований, чувствительных к высокой неравномерности субъективных данных.
Анализ гражданской активности в области благоустройства и ЖКХ на основе данных электронного участия
Инструменты электронного участия становятся всё более популярными средствами коммуникации граждан с органами власти. Для отправки электронных обращений по проблемам городской среды жители активно используют специализированные сайты и мобильные приложения. В некоторых мегаполисах речь идёт о сотнях тысяч и даже миллионах сообщений ежегодно. Большие данные позволяют проводить анализ гражданской активности и субъективного восприятия среды жителями.
В этой работе изучены данные популярного портала «Наш Санкт-Петербург», обеспечивающего взаимодействие жителей и организаций, ответственных за устранение нарушений благоустройства.
Было построено распределение активности пользователей, основанной на количестве отправленных ими сообщений, что позволило выявить группы наиболее активных участников. Были выявлены особенности предпочтений «активистов» и «обычных жителей» среди наиболее популярных категорий жалоб. Было обнаружено, что активисты чаще обращают внимание на общегородские проблемы (например, нарушения на улицах), в то время как основная масса пользователей в большей степени сконцентрирована на проблемах ЖКХ, касающихся своей квартиры и дома.
В этой работе изучены данные популярного портала «Наш Санкт-Петербург», обеспечивающего взаимодействие жителей и организаций, ответственных за устранение нарушений благоустройства.
Было построено распределение активности пользователей, основанной на количестве отправленных ими сообщений, что позволило выявить группы наиболее активных участников. Были выявлены особенности предпочтений «активистов» и «обычных жителей» среди наиболее популярных категорий жалоб. Было обнаружено, что активисты чаще обращают внимание на общегородские проблемы (например, нарушения на улицах), в то время как основная масса пользователей в большей степени сконцентрирована на проблемах ЖКХ, касающихся своей квартиры и дома.
Сети социальной активности, формирующие Санкт-Петербург
Города представляют собой сложные системы. Понимание их устройства критично для решения множества задач. Традиционные подходы к городскому планированию столкнулись с вызовами, продиктованными динамичностью развитию городских систем. Впрочем в последние годы стали доступными для анализа множество наборов данных, отражающих активность жителей почти в режиме реального времени.
В этой статье используются геопривязанные данные из соцсети ВКонтакте, Google Places и портала электронного участия «Наш Санкт-Петербург» с целью построения многослойной сети социальной активности и построения структуры города через структуру сообществ в этой сети. Оценивается способность этой структуры считать значимые социально-экономические паттерны в городском пространстве.
Результаты исследования помогут принимать решения в городском, транспортном, инфраструктурном планировании, при разработке нормативно-правовых документы в области градостроительства, в девелопменте и инициативах, посвящённых социально-экономическому развитию города.
В этой статье используются геопривязанные данные из соцсети ВКонтакте, Google Places и портала электронного участия «Наш Санкт-Петербург» с целью построения многослойной сети социальной активности и построения структуры города через структуру сообществ в этой сети. Оценивается способность этой структуры считать значимые социально-экономические паттерны в городском пространстве.
Результаты исследования помогут принимать решения в городском, транспортном, инфраструктурном планировании, при разработке нормативно-правовых документы в области градостроительства, в девелопменте и инициативах, посвящённых социально-экономическому развитию города.
Предсказание износа фасадов зданий на основе объективных параметров и данных электронного участия с применением методов машинного обучения
Контроль состояния и своевременный ремонт жилых домов — важная задача в обеспечении комфортной жизни в городах. В случае крупных мегаполисов непрерывный объективный мониторинг состояния десятков тысяч домов силами экспертов — нереалистичная задача. Однако состояние жилой инфраструктуры можно предсказать на основе косвенных данных. Это могут быть объективные параметры застройки или субъективные данные о жалобах граждан на различные повреждения и износ. Такие данные в современных городах можно собирать в машиночитаемом виде из различных информационных систем.
В статье предлагается методика предсказания внешнего износа зданий по косвенным данным при помощи методов машинного обучения и low code платформы SMILE. По результатам апробации методики на данных крупного мегаполиса оценена значимость данных электронного участия и объективных параметров объектов для прогнозирования износа фасадов. Предложены варианты дальнейших исследований для повышения качества прогнозирования износа зданий с использованием данных о жалобах граждан на повреждения инфраструктуры.
В статье предлагается методика предсказания внешнего износа зданий по косвенным данным при помощи методов машинного обучения и low code платформы SMILE. По результатам апробации методики на данных крупного мегаполиса оценена значимость данных электронного участия и объективных параметров объектов для прогнозирования износа фасадов. Предложены варианты дальнейших исследований для повышения качества прогнозирования износа зданий с использованием данных о жалобах граждан на повреждения инфраструктуры.
Применение мультиагентного моделирования для предсказания точек стихийного перехода дорог и выбора мест обустройства пешеходных переходов
При обустройстве пешеходной инфраструктуры один из самых важных компонентов, вносящих ощутимый вклад в безопасность пешеходов — это организация безопасного пересечения дороги. При этом в городах часто наблюдается тенденция пересечения пешеходами дороги в неположенном месте из-за устоявшихся маршрутов или неоптимального расположения пешеходных переходов. Аварии с участием пешеходов, пересекавших дорогу с нарушением правил дорожного движения, составляют весомую часть от всего объёма возникающих ДТП. В данной работе предлагается метод, позволяющий на основе результатов компьютерной симуляции движения пешеходов получить прогнозируемые маршруты пересечения дороги и обозначить оптимальные пешеходные переходы, учитывающие сложившиеся пути пешеходов и повышающие их безопасность.
В работе описывается расширение для существующего алгоритма симуляции Ant Road Planner, выполняющее поиск и кластеризацию точек пересечения пешеходами проезжей части и предлагающее места размещения новых пешеходных переходов. Данный метод был протестирован на основе сравнительной симуляции нескольких территорий до и после применения метода, а также на основе натурного исследования территорий. Разработанный алгоритм может также применяться для поиска других потенциально опасных для пешеходов мест на планах районов, например, переходов дороги в местах с ограниченной видимостью.
В работе описывается расширение для существующего алгоритма симуляции Ant Road Planner, выполняющее поиск и кластеризацию точек пересечения пешеходами проезжей части и предлагающее места размещения новых пешеходных переходов. Данный метод был протестирован на основе сравнительной симуляции нескольких территорий до и после применения метода, а также на основе натурного исследования территорий. Разработанный алгоритм может также применяться для поиска других потенциально опасных для пешеходов мест на планах районов, например, переходов дороги в местах с ограниченной видимостью.
Определение пешеходной доступности с использованием мультиагентного моделирования пешеходных потоков
При выборе мест размещения на территории города некоторых организаций необходимо подобрать максимально выгодное местоположение, учитывая специфику бизнеса и необходимость достижения большего охвата клиентов. Одним из способов выбора является анализ карты изохрон, т. е. изолиний одновременности достижения цели. Существующие способы построения такой карты имеют недостатки: открытые картографические данные о пешеходных путях являются неполными для некоторых территорий, при построении карты изохрон не учитывается движение пешеходов по стихийным тропам, не отмеченным на картах.
В представленной работе предлагается метод и инструмент построения карты изохрон, основанный на агентном моделировании, учитывающий поведенческие особенности движения пешеходов и показывающий более высокую точность и достоверность результатов относительно классических методов построения карты изохрон.
В представленной работе предлагается метод и инструмент построения карты изохрон, основанный на агентном моделировании, учитывающий поведенческие особенности движения пешеходов и показывающий более высокую точность и достоверность результатов относительно классических методов построения карты изохрон.
Планирование оптимальных пешеходных сетей при помощи динамического поведенческого моделирования
Распространенная в современных городах проблема неоптимальности сети пешеходных дорожек, не отвечающих потребностям человека, приводит к тому, что пешеходам самим приходится вытаптывать необходимые пути на газонах, что негативно сказывается на комфортности перемещений и доступности территории, приводит к деградации газонов и образованию открытого грунта — источника пыли. Организация оптимальной сети пешеходных дорожек — нетривиальная задача, требующая на данном этапе высоких временных и финансовых затрат, для ее создания требуется понимание поведенческих особенностей человека при перемещении.
В данной статье мы рассматриваем возможность использования для построения оптимальной сети пешеходных дорожек метода компьютерного моделирования Ant Road Planner, учитывающего поведенческие особенности движения пешеходов и позволяющего с высокой точностью с нуля прогнозировать пути на территории, или же определять проблемные участки в уже сложившийся сети с целью их исправления, без существенных время- и трудозатрат. Алгоритм был успешно протестирован на реальных территориях, что подтверждает перспективность его использования.
В данной статье мы рассматриваем возможность использования для построения оптимальной сети пешеходных дорожек метода компьютерного моделирования Ant Road Planner, учитывающего поведенческие особенности движения пешеходов и позволяющего с высокой точностью с нуля прогнозировать пути на территории, или же определять проблемные участки в уже сложившийся сети с целью их исправления, без существенных время- и трудозатрат. Алгоритм был успешно протестирован на реальных территориях, что подтверждает перспективность его использования.
Использование генетического алгоритма для планирования интересных туристических маршрутов по городу на основе данных Open Street Map
Пешие прогулки — хороший способ познакомиться с новым районом или городом. Однако туристу, не знакомому с местностью, может оказаться сложно выбрать маршрут для прогулки, ведь он не знает, что интересного есть поблизости. Особенно, если речь идет о не самом популярном у туристов районе, для которого не издают путеводители. А даже если список достопримечательностей и есть в наличии, то выбор оптимального маршрута их посещения может оказаться сложной задачей.
Помочь таким туристам может специальный навигационный сервис, который будет строить не более короткие (как это делают существующие популярные навигационные сервисы), а более интересные пешеходные маршруты. Такие маршруты могут быть длиннее, зато они ведут мимо местных достопримечательностей, по зеленым зонам и набережным.
В статье предлагается алгоритм, который использует данные о достопримечательностях из Open Street Map и использует модернизированный A* и генетический алгоритмы для построения таких маршрутов. Рассматривается построение двух вариантов маршрута: между двумя разными точками (если турист хочет добраться до какой-то конкретной цели, осмотрев достопримечательности по пути) и круговой с возвратом в точку старта за указанное время (например, если турист хочет погулять вокруг отеля или вокзала).
Помочь таким туристам может специальный навигационный сервис, который будет строить не более короткие (как это делают существующие популярные навигационные сервисы), а более интересные пешеходные маршруты. Такие маршруты могут быть длиннее, зато они ведут мимо местных достопримечательностей, по зеленым зонам и набережным.
В статье предлагается алгоритм, который использует данные о достопримечательностях из Open Street Map и использует модернизированный A* и генетический алгоритмы для построения таких маршрутов. Рассматривается построение двух вариантов маршрута: между двумя разными точками (если турист хочет добраться до какой-то конкретной цели, осмотрев достопримечательности по пути) и круговой с возвратом в точку старта за указанное время (например, если турист хочет погулять вокруг отеля или вокзала).
Пешеходная связность территорий
Исследование посвящено анализу пешеходной доступности городских территорий на основе открытых данных. Была разработана методика построения карты пешеходной доступности, на которой отображаются сложные участки для перехода улиц в городе участки, связанные с отсутствием пешеходных переходов.
Алгоритм делит дороги на отрезки в 20 метров, а затем для каждого отрезка осуществляется поиск его пересечения с тротуарами в пределах 100 метров от проезжей части. Для каждой пары пересечений (слева и справа от дороги) сравнивается расстояние напрямик и протяжённость маршрута по обустроенным пешеходным путям и переходам.
Апробация работы алгоритма выполнена на примере Санкт-Петербурга и Хельсинки. Разработанное решение доступно в репозитории с открытым исходным кодом.
Алгоритм делит дороги на отрезки в 20 метров, а затем для каждого отрезка осуществляется поиск его пересечения с тротуарами в пределах 100 метров от проезжей части. Для каждой пары пересечений (слева и справа от дороги) сравнивается расстояние напрямик и протяжённость маршрута по обустроенным пешеходным путям и переходам.
Апробация работы алгоритма выполнена на примере Санкт-Петербурга и Хельсинки. Разработанное решение доступно в репозитории с открытым исходным кодом.
Применение методов машинного обучения для автоматизации проектирования городских парков
Планирование новых общественных пространств — нетривиальная задача, которая требует разносторонней аналитики окружения, социально-экономических факторов, потребностей будущих пользователей и т. д. Однако в реальной практике проектирования благоустройства нередко складывается ситуация, когда ни заказчик, ни разработчик проекта не обладают необходимыми компетенциями, а работы заканчиваются плачевным результатом или даже крупным скандалом.
Решением этой проблемы для небольших городов с ограниченным бюджетом и для не самых знаковых общественных пространств могло бы стать средство для автоматического планирования общественных пространств, которое смогло бы помочь избежать хотя бы основных и очевидных ошибок проектирования.
В работе предлагается алгоритм, способный на основе анализа существующих проектов парков генерировать схожие планировки для новых территорий. Основной задачей является зонирование территории будущего парка и определение перечня объектов и групп объектов, которые необходимо в нем разместить. В качестве исходных данных для обучения алгоритма были выбраны проекты общественных пространств, которые стали победителями Всероссийского конкурса лучших проектов создания комфортной городской среды 2020 года
Решением этой проблемы для небольших городов с ограниченным бюджетом и для не самых знаковых общественных пространств могло бы стать средство для автоматического планирования общественных пространств, которое смогло бы помочь избежать хотя бы основных и очевидных ошибок проектирования.
В работе предлагается алгоритм, способный на основе анализа существующих проектов парков генерировать схожие планировки для новых территорий. Основной задачей является зонирование территории будущего парка и определение перечня объектов и групп объектов, которые необходимо в нем разместить. В качестве исходных данных для обучения алгоритма были выбраны проекты общественных пространств, которые стали победителями Всероссийского конкурса лучших проектов создания комфортной городской среды 2020 года
Обнаружение вывесок на фасадах зданий при помощи компьютерного зрения
Наружная реклама влияет на визуальную среду любого современного города. Рекламно-информационные вывески на фасадах зданий являются одним из видов наружной рекламы. Как правило, в городах существуют законы и нормы оформления, определяющие допустимый вид таких знаков. В то же время, в мегаполисах существует проблема своевременного выявления рекламных конструкций, нарушающих нормативные требования. Мониторинг состояния фасадов в масштабах целого города выходит за рамки возможностей любой городской власти.
Для решения этой проблемы предложено решение, которое сочетает в себе панорамные карты городов и машинное обучение для автоматизации процесса поиска нарушающих закон рекламных объектов на фасадах зданий. Мы собрали набор данных для модели машинного обучения и сформулировали правила для проверки законности рекламных конструкций. Полученный подход может предоставить данные для будущих исследований и помочь поддерживать согласованную городскую визуальную среду.
Для решения этой проблемы предложено решение, которое сочетает в себе панорамные карты городов и машинное обучение для автоматизации процесса поиска нарушающих закон рекламных объектов на фасадах зданий. Мы собрали набор данных для модели машинного обучения и сформулировали правила для проверки законности рекламных конструкций. Полученный подход может предоставить данные для будущих исследований и помочь поддерживать согласованную городскую визуальную среду.
Предпроектное исследование Александровского парка
Исследование выполнено в рамках подготовки конкурса концепций благоустройства Александровского парка в Санкт-Петербурге, проводившегося комитетом по градостроительству и архитектуре города. Результаты исследования легли в основу технического задания для участников конкурса.
Для оценки удобства сети пешеходных дорожек было проведено моделирование пешеходных потоков на территории парка при помощи инструмента Ant Road Planner, определяющего проблемные места и вычисляющего оптимальную сеть дорожек на территории. Проектирование дорожек с учётом предложенных по результатам моделирования путей позволяет избежать появления в перспективе нескольких месяцев стихийных троп через газоны в обход запланированных дорожек.
Чтобы определить предпочтения жителей, проводился семантический анализ социальных сетей, а также натурное и онлайн социологическое исследование.
Для оценки удобства сети пешеходных дорожек было проведено моделирование пешеходных потоков на территории парка при помощи инструмента Ant Road Planner, определяющего проблемные места и вычисляющего оптимальную сеть дорожек на территории. Проектирование дорожек с учётом предложенных по результатам моделирования путей позволяет избежать появления в перспективе нескольких месяцев стихийных троп через газоны в обход запланированных дорожек.
Чтобы определить предпочтения жителей, проводился семантический анализ социальных сетей, а также натурное и онлайн социологическое исследование.
Цикл студенческих городских исследований
Ежегодно магистранты Института дизайна и урбанистики Университета ИТМО участвуют в большом Практикуме — междисциплинарном курсе по исследованию городских территорий и разработке предложений по их развитию.
Студенты проводят анализ городской среды, градостроительной и транспортной ситуации, социального контекста, имеющихся конфликтов и правовых ограничений. Комплексные исследования позволяют сформировать научно обоснованные предложения по развитию территорий. Это конкретные решения, учитывающие реалии современного города, потребности жителей, правовые и нормативные особенности. Часть предложений являются «быстрыми победами», реалистичными рекомендациями, которые заинтересованные стороны могут воплотить в жизнь уже в ближайшее время.
Пример результатов исследований, полученных магистрантами в ходе Практикума 2022 года.
Студенты проводят анализ городской среды, градостроительной и транспортной ситуации, социального контекста, имеющихся конфликтов и правовых ограничений. Комплексные исследования позволяют сформировать научно обоснованные предложения по развитию территорий. Это конкретные решения, учитывающие реалии современного города, потребности жителей, правовые и нормативные особенности. Часть предложений являются «быстрыми победами», реалистичными рекомендациями, которые заинтересованные стороны могут воплотить в жизнь уже в ближайшее время.
Пример результатов исследований, полученных магистрантами в ходе Практикума 2022 года.