城市社会空间分异泛指社会要素在城市中的地理分布差异,特指城市不同社会属性群体在居住、工作、休闲、购物、交往和出行等空间行为方面的非均衡布局。然而,
城市内部人口高度流动性意味着城市社会空间结构在不同时间和不同场景下可能存在巨大差异。
今天我们分享一下
南京内城区手机用户画像地理信息数据集(2020)
,
并且对南京市内城区在日间(工作时段)和夜间(睡眠时段)的各个社区内单身、青年、消费和有车群体等人口占比数据进行可视化处理,以期能够清晰揭示南京内城日夜间社会空间分异,以下为数据详情:
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数据预览
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数据格式
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数据投影
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数据年份
2020年
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数据分辨率
152 m x 152 m
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社会属性与指标解释
属性
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指标
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变量
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描述
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画像(模拟训练)解释
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基本属性
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年龄
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青年
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18~34岁群体占比(%)
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根据①②③④;未成年人未做统计;老年群体智能手机普及度低,占比低于实际情况
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中年
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35~59岁群体占比(%)
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老年
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60岁以上群体占比(%)
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性别
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男性
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男性数量占比(%)
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根据①②④⑤
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女性
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女性数量占比(%)
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籍贯
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本地人
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本地居民占比(%)
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根据①④⑦,结合春节期间居留时间最长的城市
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外地人
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外地移民占比(%)
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家庭属性
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婚姻
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单身
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单身群体占比(%)
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根据①②③④
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已婚
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已婚群体占比(%)
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育养
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婴幼儿
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0~6岁小孩家长占比(%)
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根据②④⑦,结合年龄标签
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小学生
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小学生家长占比(%)
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中学生
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中学生家长占比(%)
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经济属性
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消费
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高消费
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高消费水平群体占比(%)
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根据②④⑥;低消费相当于月收入5000元以下,中消费相当5000~20000元,高消费相当于20000元以上
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中等消费
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中等消费水平群体占比(%)
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低消费
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低消费水平群体占比(%)
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资产
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有房
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拥有私人住房群体占比(%)
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根据①②④⑦,结合第三方数据
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有车
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拥有私家车群体占比(%)
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职业
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白领
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白领职业群体占比(%)
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根据②③④⑦
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注:① 手机用户注册APP时提供的身份信息;② 安装的不同APP类型及活跃情况;③ 使用手机时间分布特征;④ 线下活动场景偏好;⑤ 手机品牌型号;⑥ 真实刷卡消费标签样本;⑦ 手机GPS定位数据。
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数据简介
城市居民的空间分布随时间变化可能存在显著差异。作者基于手机用户画像数据与地理位置信息,分时段提取了南京内城区城市居民在日间活动(工作时段)与夜间居住(睡眠时段)的空间分布数据。以社区为空间单元,采用自然断点法和日夜相同分级标准,将各项指标变量分别划分为最高、高、中高、中、中低、低和最低7个等级,最终形成南京内城区手机用户画像地理信息数据集(2020)。该数据集内容包括:(1)研究区边界数据;(2)日间和夜间18类群体在125个社区的手机用户画像数据(即该群体人口占比的分类数据)。数据集存储为.shp、.tif、.txt格式,由311个数据文件组成,数据量为1.32 MB(压缩为1个文件,481 KB)。基于该数据集的分析研究成果发表在《地理学报》2024年79卷2期。
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数据引用
黄琴诗, 陈家裕, 宋伟轩*. 南京内城区手机用户画像地理信息数据集(2020)[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2024. https://doi.org/10.3974/geodb.2024.07.09.V1.
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关联论文
宋伟轩, 徐旳, 王捷凯等. 基于手机画像数据的南京内城日夜间社会空间分异[J].地理学报, 2024, 79(2): 421-438.
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