高解析度资料下的城市不平等隔离和COVID-19演变研究

讲座概要:

不平等和隔离正在损害我们的社会,尤其我们的城市。在城市中的人们与其他种族、经济或社会群体分开生活,这一事实带来了巨大的经济和社会后果。这不仅是针对在贫困社区生活的人们,也是针对整个区域的人们。大多数研究仍然使用人口普查区来描述人们的隔离模式。然而,人们在某些地点相遇,而不是人口普查区,因此研究人员对隔离的理解仍然依赖于人们如何在城市中互动或相遇的非常低解析度的空间描述。本研究通过使用美国11个大型城市的450万人高解析度空间移动的超大资料集,探讨了不同经济群体如何在城市中相遇,以判定在地点层面和个人层面的经济隔离,结果显示某些类型的地点(餐馆、教育、宗教场所等)在美国各地不断被隔离,而其他一些(艺术展览、科学博物馆、医院等)则不会。此外,通过对个人隔离进行建模,发现个人在日常生活中经历的大部分隔离并不取决于他们住在哪里,而是取决于他们的个人行为模式(去过的地点类型、社会活动等),同时将在地区未来发展和不断变化的城市演变的背景下讨论研究结果的启示。最后,本研究将使用相同模型和资料来展示波士顿地区COVID-19演变和潜在消失方式的最新成果。

 

讲者:

Professor Esteban Moro
麻省理工学院Media Lab客座教授、西班牙Universidad Carlos III 副教授

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