Analysis of urban mobility practices based on big data : an explorative study in Chengdu, China

Starting from the idea that mobility practices can be well acquired with Big data, and we explore citizens' mobility characteristics in Chengdu using digital data, in order to validate planning policies and theories. Firstly, this study will demonstrate the spatial-temporal characteristics of mobility practices based on Baidu heat map in the city scale. Then it explores urban functions and land use by POIs (Point of interests), which has a strong correlation with between mobility practices. Besides providing inspiration to research and plan in the field of practice mobility, this dissertation is also a valuable attempt for six applications of Big data approach to validate the urban policy and theory. The first application aims to inspect planning by superimposing urban facilities （ expressed as POIs）to mobility practices derived by crowd source data in order to highlight vibrant commercial districts in Chengdu center. The second application analyzes land use around metro stations based on dynamic data from Baidu Heat Map. The third application uses digital data in two one-hour walking buffers to investigate the effects of mix land use to show urban mobility. The fourth application explains the reasons for the implementation of the latest purchase housing policy and its impacts on the study of “Jobs-Housing Balance” in central urban areas. In the fifth application, urban vibrant which expressed by means of gathering of people, activities of groups or individuals is observed on Mid-autumn Festival 2017 in Chengdu. In the last application, taking 20th Chengdu International Automobile Exhibition as a sample, we can investigate the variability of mobility practices during a Big event.

La tesi si interroga sulla efficacia dei Big data nel descrivere le pratiche di mobilità in un contesto specifico quale Chengdu, città nel sud-ovest della Cina, capoluogo della provincia del Sichuan, e su come tali dati possano essere utili a indirizzare le politiche urbane. In primo luogo, questa ricerca descriverà le caratteristiche spazio-temporali delle pratiche di mobilità basandosi su dati di traffico telefonico che restituiscono alla scala urbana le densità di presenze come “mappe di calore” (Baidu Baidu heat map ). Quindi esplorerà la distribuzione delle funzioni urbane e l'uso del territorio attraverso l’approccio POIs (punti di interesse) che ha una forte correlazione con le pratiche di mobilità. Oltre a fornire elementi utili per la ricerca e la pianificazione nel campo della mobilità, questa tesi propone anche sei applicazioni di Big data utili a orientare le politiche urbane nel campo sia della mobilità che degli usi del suolo. La prima applicazione ha lo scopo di verificare correlazioni tra presenza di attrattori e generatori di mobilità (desunti dall’approccio POIs) e mobilità, sovrapponendo le strutture urbane (espresse come POIs) alle densità di presenze desunte dai dati digitali, al fine di evidenziare la diversa vivacità dei quartieri urbani di Chengdu in diverse ore della giornata. La seconda applicazione analizza l'uso del territorio intorno alle stazioni della metropolitana sulla base di dati dinamici desunti dalla Baidu Heat Map. La terza applicazione utilizza i dati digitali in due diverse soglie temporali per indagare gli effetti del mix funzionale sulle pratiche di mobilità urbana. La quarta applicazione cerca di valutare l’impatto di una politica di sviluppo di residenza in ambiti prevalentemente terziario-commerciali (centro città) al fine di garantire "Job-Housing Balance". Nella quinta applicazione, si analizza la variabilità spazio temporale della densità di presenze durante un importante evento urbano quale il Mid-autumn Festival 2017 a Chengdu, mentre nell’ultima applicazione si utilizzano i dati digitali per restituire la variabilità delle pratiche di mobilità durante il 20 ° Salone Internazionale dell'Automobile di Chengdu.