Size: a a a

Городские данные

2017 January 19
Городские данные
источник
Городские данные
Эта картинка показывает наглядно эффект трудовой маятниковой миграции
источник
2017 January 22
Городские данные
Сервис WebCat показывает качество обеспеченности транспортом, в том числе и по велосипедной инфраструктуре, а также общественным транспортом. Кроме того, сервис позволяет отображать изохроны транспортной доступности, опять же таки по видам транспорта, на карте всего Лондона для каждой введенной точки, в том числе и по временным промежуткам. Сервис поддерживается главной управляющей структурой лондонского транспорта Transport for London (TfL) и постоянно совершенствуется.

https://tfl.gov.uk/info-for/urban-planning-and-construction/planning-with-webcat/webcat?Type=TIM&lat=51.47668&lon=-0.19815&scenario=Base%20Year&zoomLevel=11&places=Stations%20stops%20and%20piers%7CPTAL%20Values
источник
2017 January 23
Городские данные
проект в котором собираются звуки мест на карте, можно записать и загрузить свои звуки — http://www.soundaroundyou.com/
источник
Городские данные
Друзья, к сожалению лекция завтра в Шухов Лаб, переносится на следующий вторник, 31 января, на то же время.
Лектор просит прощения за неудобства.

Сссылка на событие в фейсбуке:
https://www.facebook.com/events/679367442244383/

Регистрация на TimePad (напомним, нужно зарегистрироваться, лекция бесплатна):
https://urbanhse.timepad.ru/event/432424/
источник
Городские данные
А давайте поговорим про Walkability (непонятно как точно перевести это на русский)?

Итак
источник
Городские данные
Смысл walkability как некоторой характеристики среды в том, чтобы задать некоторую количественную оценку, которая отражала бы привлекательность городской среды для перемещения пешком.
источник
Городские данные
Поскольку, у исследователей единого мнения нет, каждый это свойство замеряет/трактует по-разному. Тем не менее, есть несколько интересных проектов, которые, как нам кажется, илюстрируют данные о «прогулочности».
источник
Городские данные
Пример WalkScore — сайт который задаёт некоторый индекс от 0 (совсем плохо) до 100 (отлично) для каждого адреса на карте
https://www.walkscore.com/cities-and-neighborhoods/
источник
Городские данные
Суть их методологии в оценке количества точек сервиса (amenities) в 5-минутной пешей доступности, длины кварталов, пересечений дорог и плотности населения — для каждой произвольной точки.
источник
Городские данные
Среди прочего, на сайте есть:
— transit score
— bike score
и crime rate
источник
Городские данные
Метод, при котором оценивается плотность сервиса/торговли в городе, не новый, уже существовал ранее сервис WalkShed — где аналогичным образом строится «тепловая карта» различных точек сервиса/торговли, и что самое интересное вы можете там выбрать те сервисы/услуги которые вам кажутся наиболее важными в оценке территории и он построит карту по ним.
http://walkshed.org/nyc
источник
Городские данные
Более компьютерный подход по оценке места применили ребята из MIT Media Lab Consortia при поддержке Google's Living Labs
http://streetscore.media.mit.edu/
источник
Городские данные
Это ещё было тогда, когда ещё не было хайпа про «машин лёнинг», эти скромные исследователи научили (очевидно, на обучающей выборке человеческих оценок) распознавать картинку из Google StreetView на предмет её безопасности.
источник
Городские данные
А штуковина, которой они обучали машину вот — http://pulse.media.mit.edu/
Можно самим поиграть пооценивать.
источник
Городские данные
Вообще, нужно сказать, что идея оценивать улицы по картинкам ещё неясно кому принадлежит, так как есть прекрасный TED доклад, не менее прекрасного Danelle Quercia
источник
Городские данные
Очень вдохновляющий рассказ
https://www.ted.com/talks/daniele_quercia_happy_maps
источник
Городские данные
Так вот, ещё игра с «оцени улицу»
http://www.urbangems.org/map?l_id=1
источник
Городские данные
Плавно переходя к краудсорсингу, конечно «ветеран» проектов это, конечно же — Walkonomics, тут и методология оценки плотности сервисов + пользовательские рейтинги
http://www.walkonomics.com/
источник
Городские данные
«Over 800,000 streets rated so far»
источник