高解析度資料下的城市不平等隔離和COVID-19演變研究
講座概要:
不平等和隔離正在損害我們的社會,尤其我們的城市。在城市中的人們與其他種族、經濟或社會群體分開生活,這一事實帶來了巨大的經濟和社會後果。這不僅是針對在貧困社區生活的人們,也是針對整個區域的人們。大多數研究仍然使用人口普查區來描述人們的隔離模式。然而,人們在某些地點相遇,而不是人口普查區,因此研究人員對隔離的理解仍然依賴於人們如何在城市中互動或相遇的非常低解析度的空間描述。本研究通過使用美國11個大型城市的450萬人高解析度空間移動的超大資料集,探討了不同經濟群體如何在城市中相遇,以判定在地點層面和個人層面的經濟隔離,結果顯示某些類型的地點(餐館、教育、宗教場所等)在美國各地不斷被隔離,而其他一些(藝術展覽、科學博物館、醫院等)則不會。此外,通過對個人隔離進行建模,發現個人在日常生活中經歷的大部分隔離並不取決於他們住在哪裡,而是取決於他們的個人行為模式(去過的地點類型、社會活動等),同時將在地區未來發展和不斷變化的城市演變的背景下討論研究結果的啟示。最後,本研究將使用相同模型和資料來展示波士頓地區COVID-19演變和潛在消失方式的最新成果。
講者:
Esteban Moro 教授
麻省理工學院Media Lab客座教授、西班牙Universidad Carlos III 副教授