Where? When? And how often? What can we learn about daily urban mobilities from Twitter data and Google POIs in Bangkok (Thailand) and which perspectives for dengue studies? - HAL-SHS - Sciences de l'Homme et de la Société Access content directly
Journal Articles NETCOM : Réseaux, communication et territoires / Networks and Communications Studies Year : 2017

Where? When? And how often? What can we learn about daily urban mobilities from Twitter data and Google POIs in Bangkok (Thailand) and which perspectives for dengue studies?

Où, quand et à quelle fréquence ? Que nous apprennent les données Twitter et Google (POI) sur les mobilités quotidiennes à Bangkok (Thaïlande), et quelles perspectives pour les études sur la dengue ?

Abstract

Human mobilities in urban areas have an impact on the spread of infectious diseases, including those caused by mosquito-borne diseases like dengue and Zika virus. Therefore, finding appropriate data and methods to perform spatial analyses of mobilities is a critical issue. The emergence of substantial amount of geolocated data, which is easily available on the Internet, has a great potential in mobility researches, especially when paired with land use, following the activity-space concept. This paper, focused on the dengue endemic mega-city of Bangkok (Thailand), explores the potentialities of (A) using a land use classification from Google’s points of interest (POIs) to assess the likelihood of performing an activity from (B) a large dataset of individual geolocated tweets to characterize and quantify daily mobility. These emerging data sources allow the characterization of (C) the rhythms of daily mobility in Bangkok, from the perspective of (1) the macroscopic urban pulse and (2) the rhythms and aims for individual movement. The advantages and limitations of this kind of data will be finally discussed regarding dengue epidemics.
Les mobilités notamment quotidiennes sont un facteur qui contribue à la propagation de maladies infectieuses en milieu urbain. C’est le cas pour les arboviroses transmises par des moustiques du genre Aedes comme la dengue ou le Zika. L’utilisation de données sociales de plus en plus précises et de méthodes d’analyses spatiales contribue à enrichir notre compréhension de ces mécanismes sous-jacents. L’émergence d’une grande quantité de données géolocalisées aisément accessible sur Internet offre de nombreuses pistes de recherches sur les mobilités, notamment si ces dernières sont couplées à des données d’utilisation du sol, ce qui permet de construire des espaces d’activités. Cet article prend pour fil conducteur la dengue, endémique à Bangkok (Thaïlande), pour explorer les potentiels (A) d’une classification de l’utilisation du sol construite à partir des points d’intérêts (POI, Google Map) afin d’estimer la probabilité pour un individu d’effectuer une activité en mobilisant (B) une grande base de données de Tweets géolocalisés qui permet de quantifier les mobilités quotidiennes individuelles. Ces informations ainsi construites permettent (C) une caractérisation des mobilités quotidiennes à Bangkok, d’un point de macroscopique (pulsation urbaine) et des rythmes et objectifs des déplacements individuels. Les avantages et limites de ce type de donnée sont discutés dans le contexte des épidémies de dengue.
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halshs-01779614 , version 1 (01-06-2022)

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Alexandre Cebeillac, Éric Daudé, Thomas Huraux. Where? When? And how often? What can we learn about daily urban mobilities from Twitter data and Google POIs in Bangkok (Thailand) and which perspectives for dengue studies?. NETCOM : Réseaux, communication et territoires / Networks and Communications Studies, 2017, 31 (3/4), pp.283-308. ⟨10.4000/netcom.2725⟩. ⟨halshs-01779614⟩
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