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检查非工作目的地的旅行：集成地理社会媒体和基于智能手机的GPS痕迹

城市商业区和中心是为非工作活动提供集中机会的地方。前往这些非工作目的地，例如购物中心，餐馆，酒吧，杂货店，电影院等，是城市生活的重要组成部分。信息和通信技术（ICT）和移动设备的最新进展为当今的运输计划者创造了新的机会，以使用非调查数据来源来了解旅行感知和行为。这种“运输大数据”的出现导致了大量信息，记录了人们的日常运动，旅行事件，态度，看法和情绪，都与位置和时间有关。

本论文开发了一个数据融合框架，该框架将地理社会媒体，细粒度的单个GPS跟踪数据，土地使用和建造环境数据以及来自美国人口普查的人口统计数据以及以研究案例为凤凰城市区域的商业和混合用途地区的人口统计数据来量化人们的旅行经验和流动性模式。具体而言，本文中使用的地理社会媒体数据是从Yelp评论中收集的，GPS轨迹数据是从具有启用GPS的位置服务的智能手机应用程序中收集的。这项论文研究首先使用Yelp评论中嵌入的运输文本研究了主要商业和混合用途地区的旅行感知。然后，它使用GPS轨迹数据分析了这些目的地的旅行行为，并在空间和时间上进行了良好的规模。从前两个分析中，它通过整合地理社会媒体和GPS痕迹来进一步检查态度与建筑环境之间的关系，以及2）态度和建筑环境对旅行行为的影响。

鉴于交通研究大数据时代的前景，该论文研究表明了新兴数据和分析在提供有关旅行者态度和行为的有用信息时的承诺。它还增强了我们对非工作旅行的理解，并对运输计划和管理具有影响。因此，本论文为城市运输计划研究做出了两项主要贡献，一个关于前往非工作目的地的旅行，第二个关于将多种类型的大数据集成用于运输计划信息学的方法的方法。

js555888金沙 Jiang是德国Cispa Helmholtz信息安全中心的博士后研究员。在此之前，她是马萨诸塞大学阿默斯特大学计算机科学的博士后研究员。她获得了博士学位在2021年从js4399金沙线建造的环境中。她的研究是出于两个基本问题的动机：技术如何增强我们对人类的理解，进而我们如何更好地理解技术。为此，她的作品探讨了人与AI环境之间的边界如何扩展，其中AI不仅是一种工具，而且是与人类需求互动并适应人类需求的伙伴。她的跨学科研究重点是将AI推进社会利益，特别着重于大型语言模型，生成性AI和负责任的数据科学。