TGViewer
Системный Блокъ Системный Блокъ @sysblok · 11.6K subscribers
Post #1078 4.82K
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.
  • 🔥 27
  • ❤ 10
  • 👍 8
More from @sysblok
  1. Oct 5, 2026Тест: угадайте, что отправители писали на старых открытках До появления социальных сетей о…
  2. Oct 1, 2026От рок-баллад до Тейлор Свифт: как алгоритмы находят сюжеты в песнях 1 октября мир отмечае…
  3. Sep 30, 2026Пользователи применяли Claude для слежки и кибератак В новом отчете Anthropic рассказала,…
  4. Sep 25, 2026Минпросвещения составило правила для учителей по работе с ИИ Ведомство рекомендует школам…
  5. Sep 22, 2026Едят ли корейцы собак? Отвечает статистика В феврале 2027 года в Южной Корее истекает пере…
  6. Sep 19, 2026От Пикуля к ИИ: как создавалась и на чем держится книжная империя Эксмо-АСТ За последние д…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →