基于社交媒体的人群微观移动行为时空模式研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 祝开心 |
| 答辩日期 | 2025-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 王江浩 |
| 关键词 | 人群移动行为 时空模式 恢复韧性 地理标记社交媒体 公共卫生事件 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 人群移动行为表示人们在不同的空间和时间尺度下的移动活动。人群移动是疾病传播的重要驱动因素，分析人群移动行为时空模式对疫情监控预测、防控政策评估和医疗资源调配具有重要意义。目前已有大量研究聚焦于突发公共卫生事件下人群城际迁移等宏观移动规律，而对城市内部微观尺度下人群移动规律关注不足。除此之外，当前研究未能跟踪突发公共卫生事件下人群与城市空间的动态交互的短期响应和长期恢复过程。针对以上不足，本文将利用地理标记社交媒体数据的细粒度、长时序和丰富信息等优势，构建大规模个体地点定位移动数据库，探索分析突发公共卫生事件下人群微观移动行为的时空异质、韧性特征和影响因素。本文具体研究内容包括以下三个方面： （1）基于地理标记社交媒体的人群移动数据库构建与验证。地理标记数据提供地点级别的定位信息，并包含访问地点属性和移动个体属性等丰富背景信息。面对中国范围内长时序地点定位数据难以获取的情况，本研究通过收集微博平台1400 万用户的3.2 亿条地理标记历史记录，结合地理标记地点功能和用户特征信息，构建大规模人群移动数据库。进一步，本研究针对社交媒体用户代表性进行检验。最后，本研究根据用户性别和年龄特征对地理标记数据进行分层校正，并验证人群移动指标的可信度。研究结果表明，与实际人口相比，微博用户在空间分布上具有较好代表性，但是在人口结构上存在抽样偏差。经过校正的微博移动指标在21 个省级行政区内与百度迁徙移动指标的时序相关系数超过0.8，证明事后分层校正能够有效减小人口结构偏差对人群移动指标计算的影响。 （2）突发公共卫生事件下人群微观移动行为时空模式分析。当前人群移动行为研究视角存在局限性，忽视了微观层面的时空模式变化，突发公共卫生事件下人群与城市内部空间的动态交互特征还需进一步深入探索。为此，本研究选取新冠大流行期间中国人群作为研究对象，利用地理标记数据详细刻画大规模人群在城市各类功能地点的移动动态。研究结果表明，新冠大流行爆发后，工作地点、零售和娱乐场所、公园、交通枢纽、杂货店和药店的访问量相较大流行前有所下降，降幅介于16.8%至57.7%之间。在新冠防控措施下，人们通过减少访问地点多样性和缩短出行距离来适应新环境。具体表现为，人们外出访问地点数量相较于新冠大流行前降低3.4%。与此同时，选择前往3 千米以内的公园和零售娱乐地点的人数分别增加3.8%和4.3%。 （3）非药物干预政策解除后人群移动恢复韧性差异解析。监测人群移动恢复过程对于促进恢复社会经济生产和居民日常生活具有重要意义。当前研究难以从长时序视角跟踪人群移动行为的恢复过程，人群移动恢复韧性特征及其影响因素尚未得到有效评估和充分探索。为此，本研究使用2019 至2023 年地理标记数据对中国人群移动行为进行纵向分析，采用准实验设计方法定量评估2022 年底非药物干预政策解除后各类功能设施人流量的恢复韧性，并对比不同社会人口属性群体的外出行为恢复差异。研究结果表明，非药物干预措施解除后，人流量恢复较大的主要是零售和娱乐地点，包括电影院、动物园和书店等，增幅从91.1%到185.1%不等。对于不同职业群体，媒体公关和医疗健康行业工作者的外出次数增幅最大，分别为94.2%（95%置信区间：54.8%, 133.5%）和60.2%（95%置信区间：30.6%, 89.8%）。上述结论不仅有助于优化未来公共卫生政策的制定与实施，还为社会经济活动的恢复策略和社会公平保障体系的完善提供了科学依据。 |
| 学科主题 | 地图学与地理信息系统 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 81 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/215753]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 祝开心. 基于社交媒体的人群微观移动行为时空模式研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2025. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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