Хэсэг судлаачид олон нийтийн сүлжээг ашиглан хөрш зэргэлдээх газруудыг төрөлжүүлэхийг урьдчилан таамаглаж байна

Anonim

Хэсэг эрдэмтэд олон нийтийн сүлжээг ашиглан хөрш зэргэлдээх газруудыг гентратжуулахыг урьдчилан таамаглаж байна

Аль хороолол амьжиргааны төвшин нэмэгдэхийг бид урьдчилан мэдэх болно

Судалгаанд илүү ихийг судлахад чиглэв 10 сарын хугацаанд Лондонгийн 40,000 оршин суугчийн хагас сая жиргээ Тэд Foursquare-д газарзүйн тэмдэглэгээтэй байсан гэж сэтгүүлд тайлбарлав Смитсониан . Эхлэх цэг нь 2010 он байлаа.Үүгээр тэд a Foursquare газрууд болон Twitter хэрэглэгчдийг нэгтгэсэн сүлжээ.

Энэхүү шинжилгээний зорилго нь тухайн газар (ресторан, баар ...) хэрхэн болохыг ойлгох явдал байв янз бүрийн бүлгийн хүмүүсийг татах , өөрөөр хэлбэл, тэд нийгмийн сүлжээнд хуваалцсан нөхөрлөлгүй байсан. Найз нөхөд эсвэл танихгүй хүмүүсийг нэгтгэх чадвар олон янз байдал гэж нэрлэдэг.

Дараа нь тэд энэ олон янз байдлын хувьсагчийг хослуулсан хомсдолын түвшний талаархи мэдээлэл хэн амьдардаг, энэ тохиолдолд тухайн газар байрладаг хөрш. Их Британийн засгийн газраас таван жил тутамд гаргадаг энэхүү мэдээлэлд статистик мэдээлэл багтсан болно орон сууцны үнэ эсвэл оршин суугчдын эрүүл мэнд, боловсролын түвшин. Шинжилгээнд хамрагдсан хорооллын хувьслыг тогтоохын тулд судлаачид 2010 оны хувь хэмжээг 2015 оныхтой харьцуулсан.

Ийм байдлаар тэд хөршүүд хаана байна гэж дүгнэсэн илүү их дутагдал бүртгэгдэж, үүний зэрэгцээ олон янз байдал нэмэгдэв Тэд бол олон жилийн туршид хамгийн их сайжруулалтыг мэдэрсэн хүмүүс юм. -ийн тохиолдол байсан Хакнигийн хороолол, Орон сууцны үнэ хамгийн өндөр өсөлттэй байсан Зүүн Лондонгийн уламжлалт ядуу бүс.

Одоо баг нь ажиллаж байна нийгмийн сүлжээн дэх өгөгдлийг илүү хурдан бөгөөд автоматаар шинжлэх боломжтой програмыг бий болгох хөршүүд хэрхэн өөрчлөгдөж байгааг бодит цаг хугацаанд нь харж, энэ өгөгдлийн дагуу ирээдүйн талаар таамаглал, төлөвлөгөө гаргах боломжтой болно.

Цааш унших