Telegram Group & Telegram Channel
Позвони мне, позвони: как мобильные данные помогают изучать неравенство

У социального неравенства в разных странах есть множество причин и особенностей. Как есть и множество инструментов — в том числе цифровых — для изучения этой проблемы. Ученые из Сингапура, например, измерили городскую сегрегацию с помощью мобильных данных. Рассказываем о том, как социально-экономические группы оказались разделены не только в физическом, но и виртуальном пространстве города.

Кратко: о чём статья?

Обычно сегрегацию измеряют по месту жительства (residential segregation), высчитывая различные индексы сегрегации: самые популярные это индекс непохожести (index of dissimilarity), индекс энтропии (Theil’s entropy index) и индекс изоляции (isolation index). Для этого используют перепись населения и социально-экономические показатели, такие как уровень дохода.

Однако исследователи из MIT решили учесть не только место жительства, но и те места, которые люди посещают ежедневно, обратившись к мобильным данным. Они разделили город на более и менее дорогие ареалы вокруг каждого пользователя мобильной связи и распределили людей по категориям в зависимости от их места жительства: сделали шкалу из статусных кластеров. После этого ученые подсчитали индекс коммуникационной сегрегации для каждого пользователя сотовой сети. 

Это позволило убедиться, что люди с самым лучшим социально-экономическим положением являются самой сегрегированной частью населения и общаются в основном с себе подобными.
 
Помимо этого ученые измерили индекс физической сегрегации, который в зависимости от времени суток показывает, насколько активно человек взаимодействует с людьми из других статусных кластеров (спойлер: центр города становится более интегрированным во время обеда).

Узнать больше о городской сегрегаци, результатах исследования и посмотреть на (очень эффектную) карту коммуникаций Сингапура можно в статье на сайте.

Время чтения: 6,5 минут.



group-telegram.com/sysblok/1078
Create:
Last Update:

Позвони мне, позвони: как мобильные данные помогают изучать неравенство

У социального неравенства в разных странах есть множество причин и особенностей. Как есть и множество инструментов — в том числе цифровых — для изучения этой проблемы. Ученые из Сингапура, например, измерили городскую сегрегацию с помощью мобильных данных. Рассказываем о том, как социально-экономические группы оказались разделены не только в физическом, но и виртуальном пространстве города.

Кратко: о чём статья?

Обычно сегрегацию измеряют по месту жительства (residential segregation), высчитывая различные индексы сегрегации: самые популярные это индекс непохожести (index of dissimilarity), индекс энтропии (Theil’s entropy index) и индекс изоляции (isolation index). Для этого используют перепись населения и социально-экономические показатели, такие как уровень дохода.

Однако исследователи из MIT решили учесть не только место жительства, но и те места, которые люди посещают ежедневно, обратившись к мобильным данным. Они разделили город на более и менее дорогие ареалы вокруг каждого пользователя мобильной связи и распределили людей по категориям в зависимости от их места жительства: сделали шкалу из статусных кластеров. После этого ученые подсчитали индекс коммуникационной сегрегации для каждого пользователя сотовой сети. 

Это позволило убедиться, что люди с самым лучшим социально-экономическим положением являются самой сегрегированной частью населения и общаются в основном с себе подобными.
 
Помимо этого ученые измерили индекс физической сегрегации, который в зависимости от времени суток показывает, насколько активно человек взаимодействует с людьми из других статусных кластеров (спойлер: центр города становится более интегрированным во время обеда).

Узнать больше о городской сегрегаци, результатах исследования и посмотреть на (очень эффектную) карту коммуникаций Сингапура можно в статье на сайте.

Время чтения: 6,5 минут.

BY Системный Блокъ




Share with your friend now:
group-telegram.com/sysblok/1078

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Lastly, the web previews of t.me links have been given a new look, adding chat backgrounds and design elements from the fully-features Telegram Web client. "The inflation fire was already hot and now with war-driven inflation added to the mix, it will grow even hotter, setting off a scramble by the world’s central banks to pull back their stimulus earlier than expected," Chris Rupkey, chief economist at FWDBONDS, wrote in an email. "A spike in inflation rates has preceded economic recessions historically and this time prices have soared to levels that once again pose a threat to growth." Despite Telegram's origins, its approach to users' security has privacy advocates worried. In this regard, Sebi collaborated with the Telecom Regulatory Authority of India (TRAI) to reduce the vulnerability of the securities market to manipulation through misuse of mass communication medium like bulk SMS. Groups are also not fully encrypted, end-to-end. This includes private groups. Private groups cannot be seen by other Telegram users, but Telegram itself can see the groups and all of the communications that you have in them. All of the same risks and warnings about channels can be applied to groups.
from us


Telegram Системный Блокъ
FROM American