大數據對人文—經濟地理學研究的促進與局限

大數據技術的誕生不僅快速推動著社會的進步,而且也將科學研究不斷引向新的高度。以人類社會經濟活動為主要研究對象的人文—經濟地理學與當前大數據建設和發展趨勢具有高度一致性,大數據的發展對豐富和完善人文—經濟地理學勢必起到積極的推動作用,同時也對人文—經濟地理學的學科思維和研究方法提出了新的挑戰。梳理和分析了目前大數據在人文—經濟地理學主要研究領域,包括城市內部空間研究、交通與消費行為、社會空間與社會網絡研究中的最近進展,以及大數據對參與式研究和決策平臺的作用。著重剖析了大數據對人文—經濟地理學數據獲取,研究思維與范式,研究內容、研究時空尺度與研究目標等方面的促進作用與存在問題,特別是由于大數據自身發展的不完善,在數據收集特別是數據屬性方面還存在很大的局限,缺乏理論基礎將會使得大數據與實際應用受到很大限制,同時,數據本身也不能替代研究者思維和決策過程。因此,人文—經濟地理學者應該科學對待大數據所帶來的機遇,彌補和豐富以往發展中的短板,即完善學科數據建設、建立大數據應用較為完善的研究方法體系,促進跨域數據整合和跨域研究,以及推進研究對象和研究目的的轉變。

1 引言

數據與信息收集是科學研究和政府以及企業決策重要環節。自IT技術發展以來,人們獲取數據的技術一日千里,同時全球各行各業,各個領域對于數據的依賴性也大幅度提高。特別是自20世紀90年代后,IT領域開展了以大數據技術、云計算和物聯網為標志的又一次顛覆性的變革,這三項技術之間相互促進,其中大數據最為直接地與社會經濟活動聯系在一起。作為以社會經濟活動為主要研究內容的人文—經濟地理學,在大數據時代中既面臨深化學科研究內容的機遇,又須面對調整傳統研究思維的挑戰。

數據是科學研究工作的重要基礎,大數據的發展對科學研究來說具有不可思議的魅力。20世紀中葉,以數學模型為代表的定量研究方法從紛雜的社會經濟現象中抽取典型性數據,通過數學模型的方式揭示社會經濟活動的某種聯系,從而使得社會經濟現象的研究方法從傳統描述性(Descriptive)研究進入到解釋性(Explanative)研究。人文—經濟地理學者曾經經歷過對數學模型的沉醉、拋棄和理性回歸(楊振山等,2010),如今大數據的快速發展似乎使得研究者又將面臨相似的局面。不同的是,這次將從研究范式、數據收集與特點、研究內容和研究目的發起更多疑問。

鑒于此,本文從國內外已有的與人文—經濟地理學相關的案例和經驗出發,結合其學科研究思維、范式、特點和任務對此加以剖析,希望能夠在這一新的技術變革下引起爭鳴,促進人文—經濟地理學積極面對這一重要轉變。

2 大數據的發展及其在人文—經濟地理學中的應用

人文—經濟地理學和大數據有著內在的本質聯系。這是因為,以人類社會經濟活動為主要研究對象和研究內容的人文—經濟地理學與當前大數據的建設和發展趨勢高度一致。另外,人文—經濟地理學是研究人和社會經濟活動在地球表層或一定空間、時間范圍內的規律和特征。與傳統數據相比,大數據的收集和記錄都更加強調時間和空間維度,試圖在時空軌跡中,無時無刻、無處不在地記錄所發生的事件,從而構成海量的數據規模(Volume)、快速的數據流轉和動態的數據體系(Velocity)、多樣和多元化的數據類型(Variety)和巨大的數據價值(Value)等基本特征(Laney,2001)。從數據內容來看,當前大數據多是以人類社會經濟活動為主要內容(如社會媒體、出行軌跡等)。在一定程度上,大數據技術用數據的方式反映了特定的社會經濟文化現象,揭示了社會經濟文化的復雜性。因此,大數據時代對于作為從空間角度研究人類社會經濟活動的人文—經濟地理學來說具有非常重要的意義。目前,大數據技術已經在人文—經濟地理學的下述領域中得到一些初步應用。

2.1 城市功能區、熱點區和邊界鑒別

城市功能區、熱點區和邊界是城市空間結構的核心組成部分。其中城市功能區是實現城市功能的載體,城市熱點區是某種社會經濟活動的空間集聚區域,二者都是城市空間中重要地區,也是政府管理和市場行為的聚焦區域。城市增長邊界對于控制城市規模,合理促進城鄉協調發展具有重要意義(Nelson et al,1995)。長期以來,上述問題的研究一般通過對規劃文本的收集和土地利用分析來獲得,其中土地利用分析重點在于說明城市景觀的變化。在此類研究中,功能區、熱點區和增長的邊界具有一定的“被劃定性”。隨著遙感信息的豐富,研究者也在試圖通過衛星圖像和燈光遙感技術來識別城市的邊界(Tan et al,2010;Jiang et al,2012),但距離以社會經濟功能來刻畫城市功能區和增長邊界還有不小差距。

大數據技術促進了從社會經濟活動來揭示城市的邊界和功能區這一方面的研究。例如近來學者利用大數據,通過興趣點(Point of Interest,POI)來獲得人們對某一感興趣地區的訪問次數,從而對城市的熱點區和邊界加以甄別(Long et al,2013;秦蕭等,2013)。Long等(2014)利用道路網絡和POI數據,對中國城市的城市邊界進行了地塊尺度刻畫,綜合考慮了物理設施和人類活動對應的興趣點。重要的是,因為大數據的采集可以是任意時段的,那么理論上對空間利用的分析就可以是動態的過程,這對傳統分析方法來說無疑是一個巨大進步。

2.2 行為和消費研究

豐富的數據獲取渠道和大規模的數據量為研究交通出行和消費奠定了堅實的基礎。隨著移動互聯網技術的廣泛應用和發展,個人數據的產生、記錄、存貯已經成為城市居民日常生活的一部分,特別是智能手機數據、公交智能卡數據、簽到數據、出租車軌跡數據為交通和行為研究提供了豐富的數據來源,極大地推進了人文—經濟地理學中行為地理和交通地理學研究(Bentley et al,2014)。如Jun等(2014)利用交通數據了解消費者行為;Wang等(2014)通過電話記錄比較城市和鄉村居民經濟行為的差異;Cai等(2014)根據已經掌握的出租車軌跡來建立電動車充電樁方案;龍瀛等(2012)利用公交卡數據來分析人們出行的行為規律。

2.3 社會空間與社會網絡分析

隨著全社會人文關懷程度的提高,近年人文—經濟地理學中的社會地理學得到很大發展。情感、文化、性別以及公平和民生等都成為社會地理學中重要話題。大數據在這一方面具有獨特的優勢,它通過社交媒體和社交網站表達和收集大眾心聲,成為獲取上述話題研究所需數據的重要來源(秦蕭等,2013)。一些研究利用大數據來揭示城市的社會空間構成,如犯罪空間(Graham et al,2014)。在網絡和計算機技術的推動下,人們還通過獲取社會行為標簽(Tag)來反映人們的社會行為和網絡群體的關注(Zhang et al,2011),并在社會網絡圖中辨識區域所在節點的特殊性和作用。如何從認知論的角度將標簽信息化成為這一類研究的關鍵和難點。

3 大數據研究范式的沖擊與人文—經濟地理學研究范式的不可替代性

由于大數據在研究思維和研究方式等很多方面與傳統研究有較大不同,因此在推動人文—經濟地理學研究的同時,大數據也激發了人文—經濟地理學的思考。首當其沖是關于研究范式。人文—經濟地理學存在人文主義、結構主義和實證主義等研究范式,從不同角度揭示和解釋社會經濟活動規律,以及人與自然環境之間的交互關系。受20世紀80年代以來西方新經濟地理學的“文化轉向”和“制度轉向”的影響(劉衛東等,2004),人文—經濟地理學開始關注文化、制度,將其作為社會發展格局和動力機制的深層次原因。此后關系地理(Relation)、演化地理(Evolution)等研究范式也為人文—經濟地理學者理解空間經濟要素及其相互關系提供了重要的理論基礎(苗長虹等,2007;賀燦飛等,2014)。在人文—經濟地理學發展壯大的過程中,理論指導發揮著關鍵性作用。

“讓數據說話”(Data Tell the Truth)是大數據技術發出的最強音。同時,在數據處理上,大數據技術具有“要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關不要因果”3個顯著性特征(Mayer-Schonberger et al,2013)。在沒有理論和任何假設的基礎上,大數據技術是由最終數據結果所呈現的具體形態、格局和問題來反映真實世界。數據所揭示的內容就是真實世界本身,而科學研究所需要進行的只是對數據技術(收集、過濾和表達等)進行完善,對數據價值不斷挖掘,從“事物的相關性”中去預測。

上述研究范式無疑對人文—經濟地理學的科學研究范式構成了重大沖擊?！叭绻阒酪粋€人過去的所有社會數據,那么你對他未來行為的預測的準確性將達到93%”(Barabasi,2010)。大數據真的只給除數據之外的科學研究留下7%的空間嗎?人文—經濟地理學的研究是否只要交給數據科學家就可以了呢?大數據對人文—經濟地理學最大的挑戰可能在于“一切讓數據說話”的口號。大數據研究似乎更加“單刀直入”,希望通過全樣本數據來深刻地揭示研究對象,從而對研究內容進行“無微不至”的深刻揭示。然而,沒有任何理論假設讓大數據的使用在科學研究中失去“先驗性”科學設想。一個個數據結果,一張張數據圖最終還是會和特定的社會發展現象聯系起來,然后再回到問題研究的整體脈絡中進行分析,并解釋其原因。大數據研究有時可能僅僅簡單到數據分析(Boyd et al,2012)。所以從這一點來說,如果大數據分析離開原有人文—經濟地理學長期積累的學科知識和理論體系,將無法體現大數據巨大的價值(Value)。

人文—經濟地理學研究往往是采用的描述、分析、解釋和預測這些主要研究方式的一種或者幾種。大數據在描述上具有無與倫比的優勢。但是當前我們看到的數據結果卻常常很相似或有雷同,即海量復雜數據最終生產出千篇一律的結果。理論性的先天不足又使得大數據很難在分析和解釋上有所進展。另外,依托數據進行科學預測也需要根據先驗知識或者參照某一理論來進行。由此看來,數據是大數據的魅力所在,但過度強調則可能會使大數據自身發展喪失其巨大價值(Value)得到挖掘的機會。人文—經濟地理學在這方面與大數據技術的發展是互補性關系,利用大數據海量的數據規模(Volume)、快速的數據流轉和動態的數據體系(Velocity)、多樣和多元化的數據類型(Variety),人文—經濟地理學無論是檢驗和深化既有理論體系,還是發展新的學科內容都具有無限的可能性,同時也將有助于大數據本身巨大價值的發揮。

4 大數據對人文—經濟地理學數據源的革新與使用局限

人文—經濟地理學研究,尤其是定量研究常常依賴于官方數據。通常,官方數據是自上而下的數據結構,往往不能滿足研究和應用的需要,如房地產研究常常需要實時房價信息。因此,人文—經濟地理學中很多研究問題,特別是周期性、長期性研究受到很大的局限。

在信息化、數字化、網格化和云計算等技術的輔助支撐下,大數據充分地利用空間技術或地學技術,如遙感和地理信息系統和空間定位技術等,實時對研究興趣點(Point of Interest)進行數據捕捉。收集的數據既不同于一貫采用的以“人”為媒介的調查方法所獲得的數據,也不是官方發布的“硬數據”,而是通過“機器”實時收集的人文—經濟地理學“一手數據”和“軟數據”。因此,大數據技術為人文—經濟地理者提供了另一數據收集手段(甄峰等,2014)。在“機器”的幫助下,數據數量和種類都極大地豐富了。

但是,隨之也會產生一些問題。首先是數據的使用“壽命”大大縮短了,如交通流、車輛擁堵情況等都被具體定格化。統計資料可能需要每個月、每年(如經濟統計資料)或幾年(如普查)發布一次,這些官方資料由于其發布時間的穩定性、綜合性和共識性,通?？梢员豢醋魇侨宋纳鐣洕I域的“硬數據”。而通過大數據方式采集的數據只是時空的一個片段,是“硬數據”的一個個子集或細化單元。當然,如果可以對大數據進行長期的記錄來分析其規律性,那么一個個子集描述的情況遠比綜合(Aggregate)、代表性描述準確得多,信息也豐富得多。但是即便如此,大數據中的單個記錄(Record)遠沒有傳統的統計資料中的記錄那么有意義。

其次,盡管大數據宣稱是用全樣本在做數據分析,但其實調查群體存在很大限定性,或者說存在數據有偏性。如社交網絡數據是基于對使用社交網絡人群的調查,對于不用社交網絡的人來說,如大多數老年人、未入學的少年兒童和因貧困沒有能力購買社交電子產品的人來說,大數據技術顯然在目前是無能為力的。再如獲取公交刷卡記錄的前提是對使用公共交通者的出行規律進行調查,對于通勤范圍很短,沒必要使用公共交通工具的人來說,大數據的使用便存在一定局限性。而針對數據有偏性,一些研究已經開始積極采取對應方法,例如加強對局部群體的行為特征研究,或者是結合其他數據對同一問題進行研究,來保證研究結果的穩定性(Long et al,2014)。此外,對人文—經濟地理學者而言,一個很大的遺憾是大數據只記錄了空間興趣點的空間信息,其他社會和經濟屬性甚少,大大削弱了大數據在人文—經濟地理學中的應用潛力。

再次,我們還需要清楚地記得,人文—經濟地理學包含定量和定性兩種方法。從開始的實證主義描述到計量經濟革命,再到20世紀90年代后期空間經濟的興起,以及社會文化地理的百花齊放,人文經濟地理最終走向了定性和定量研究相結合的局面,以提高解決復雜科學問題的能力,具體方法包括描述、解釋、格局和模式識別、機理分析與趨勢預測等。而大數據更多的是定量研究,需要定性研究來配合使得研究更加豐富和完善。即使就定量研究而言,提高大數據的分析能力,還需要新的理論和分析方法?？梢韵胂?目前的統計分析工具并不完全適應全樣本數據。為此,一些研究者在探索新的方法,特別是利用數據分析方法來促進大數據在人文—經濟地理學中的應用,如通過對數據分布中異常值的揭示來發現城市的個性(Jiang,2015)。

最后,大數據對科學研究也帶來了另一個嚴肅的問題,即科學隱私。所有的人完全暴露在各種數據采集器之下,自身的行為、特征等完全不受自身意愿掌控,被采集并加以分析,甚至有可能會被公布。另外,在利用大數據進行決策的時候,也要注意到數據分析是對以往情況的總結,如果作為判斷和預測人們潛在行為的標準,也是有悖倫理道德的。因此,科學研究在使用大數據時應該有度。

5 大數據技術對人文—經濟地理學研究內容和時空尺度的影響

大數據的基本核心研究內容就是數據,包括數據獲取、組織管理和分析等等各種技術。這一點與人文—經濟地理學所關注的社會經濟活動既有聯系,又有所不同。數據的發出者是人,因此大數據直接推動了人文—經濟地理學對人的關注,如人的社交網絡、交通行為等。這樣,大數據技術的發展客觀上推動了人文—經濟地理學對人的研究轉向,使得研究更加關注人的活動,如游客滿意度分析等(Xiang et al,2015)。但需要注意的是,數據本身對于“人”的特征的記錄很少,因此,大數據仍然不能完全替代人文—經濟地理學的數據調查方法來達到對人的認識。

其次,研究數據的豐富和精準化使得人文—經濟地理學將面臨尺度收縮問題。人文—經濟地理學關注既定空間的社會經濟活動?？臻g在研究過程中經過了高度的概括,如城市、區域或國家尺度等,相應地形成了不同的學科體系。城市研究只關注城市內部空間,區域研究將城市高度抽象為點,而國家或全球尺度研究則將國家或者區域抽象成點。這樣,人文—經濟地理學實際上存在空間尺度和時間尺度收縮問題(Scaling Issue)。通俗地講,就是存在“只見森林,不見樹木”或是“只見樹木,不見森林”的情況。比如區域交通流分析往往是城市間或者省區間被加總的數據,個體數據(特別是一些異常值或溢出值)被過濾掉了,或是省區間交通流向的數據無法進一步細化到城市與城市間、城市與鄉村間。大數據可以從多角度、多維度對一個具體的研究空間對象進行分析,從整體(群體)和個體兩個層面對研究對象進行深入。在這一情況下,隨著空間尺度的縮放,事物特征逐級展現出來。時間尺度上,人文—經濟地理學研究,如交通流量,往往用一段時間的整體情況來進行分析,無法反映出時間片段,如季節性、周期性變化等。所以同樣的,時間尺度的縮放可以幫助研究者更加準確地理解事物特征。

隨著尺度縮放問題的解決,一些“細化”的問題得到揭示。這些“細化”問題可能會具有重要的研究價值。如社會經濟活動中的旅游活動,往往存在季節性特征;兩個城區間交通總量一致的情況下,也可能存在明顯的城市與城市、城市與鄉村之間的差異,這些都構成了人文—經濟地理學研究地區分異規律的重要內容。一些溢出值或異常值也可能在某些情況下具有重要的研究意義或者研究價值,反映了有別于總體特征規律的特殊情況。隨著大數據技術的推進,人文—經濟地理學可能要對時空尺度縮放所產生的問題進行細致深入的研究。

另外,大數據大大推進了人文地理學的跨界研究。與以往的數據收集不同,很多數據的收集以人為核心,采集了社會和自然的信息,反映了人與自然、人與環境的相互關系,如健康、污染暴露等。從這一點來說,大數據有望推進入文地理學的跨界研究,更加深入地研究人地關系/人與自然的關系(Human-Nature Relationship)(Crain et al,2014)。如Google公司利用網頁訪問的大數據,比美國疾病中心提前約一周的時間預測了傳染病在美國的傳播路徑(Ginsberg et al,2009);有學者利用大數據對環境變化檢測和人健康影響做出了評價等(Vitolo et al,2015)。大數據的采集可能對新的研究話題,或是過去受到數據收集限制的話題做出積極的貢獻,如地緣政治的研究。

因此,大數據對人文—經濟地理學的研究內容的深化起到了重要的作用。對于“人”的關注,時空尺度研究和人文—自然綜合研究等都是人文—經濟地理學近年來新的重要研究方向。人文—經濟地理學和大數據技術應該在這些方面進行更加深入的交叉和互補。

6 科學問題和實踐應用的相互促進

人文—經濟地理學大數據技術發展的土壤更多地來源于實踐需求。一個重要的事例就是在大數據的基礎上,結合云計算和物聯網技術發展的智慧城市(Batty,2012)。智慧城市是在高度信息化狀態下,充分利用大數據和各項技術對未來城市建設的新嘗試。它試圖從城市尺度(包括社區、主要功能區和城市其他尺度),利用現代信息技術,對現代城市發展模式進行改進,逐漸從目前的經濟領域開始向人們的日常生活和空間布局推進(Allwinkle et al,2011)。其內容包括民生、環保、公共安全、城市服務、工商業活動等方面(謝耘,2012)。大數據將充分運用其信息和通信技術手段感測、分析、整合城市運行核心系統的各項關鍵信息,但如何與人類智慧型發展所需的各種條件,以及如何與城市政策決策過程有效銜接起來,目前還處于研究的起步階段(Abb et al,2012;Anthopoulos et al,2012)。由于技術方式、產業內容、地方功能的重要轉變,智慧城市和大數據應用將對城市規劃產生重要影響。

人文—經濟地理學同樣與社會實踐緊密相連,但更多的是對科學問題的研究?？茖W研究與實踐可以相互促進。例如,人文—經濟地理學在研究中力求建立一種參與式(Participatory Approach)的研究方法,這一研究方法通常在研究者的主導下,通過訪談的形式來完成。隨著訪談的難易變化,參與者的數量和參與次數可能會受到一定的限制,調查結果對真實情況的反映存在局限。另外,在城市規劃中,規劃的制定很大程度上依賴于政府官員對城市發展的定位,以及規劃者和研究者對城市的認識和判斷,規劃和研究制定缺乏公眾的參與(王廣斌等,2013)。這樣規劃的結果往往就是重視空間物質形態表現,缺少人文關懷;重視經濟發展,缺少人居環境考慮,規劃的制定和執行與當前提倡的以人為本和精細化管理要求相去甚遠。大數據的興起為參與式研究和規劃搭建了新的平臺。通過互聯網公共平臺建設,大數據可以輕松地將研究者的研究問卷或問題提交在平臺上,公眾可以對這些問題作出回答甚至是修改。同時,政府工作也將更加透明,一方面受公眾監督,需要快捷地對居民需求作出反應;另一方面利用豐富的社會資源降低管理成本,提高管理效率。香港盡管高樓林立,但仍有70%的面積是綠地,其中有40%是政府保護性綠地,但在經濟的刺激下,非法侵占綠地情況時有發生,給政府監管帶來很大的麻煩。公共參與式管理為這一問題提供了解決途徑。2005-2009年,關于侵占綠地20485起投訴中,有93%來自于公眾,形成了特殊意義上“港人治港”的“市民地圖”。

或許大數據和人文—經濟地理學在針對社會經濟活動中具有不同的分工,二者在實踐應用和科學問題研究中不可相互替代。大數據側重于數據的收集、分析與加工過程,雖然對揭示問題具有一定的幫助,但不能完全替代科學工作者對科學問題的認知和把握。另外,大數據缺少了決策分析這一重要環節(Analytis et al,2014),因此在數據分析之后,常常需要研究者結合其他情況進行更加綜合的分析和判斷。

7 結論：以大數據來推進人文—經濟地理學發展

信息技術正在成為社會發展和建設的主要關鍵性動力,深刻地影響和改變著今后的社會發展。人文—經濟地理學及相關學者從研究到實踐都積極參與其中,適應并積極響應這一新趨勢帶來的機遇和挑戰。目前大數據技術剛剛嶄露頭角,因此本文探討的許多問題還都沒有最終答案,希望將來會有更多、更深入的思考。另外,鑒于在大數據技術的應用和探索中,中國基本處于與國際同步階段,所以也希望中國將來通過研究的深化,在這一方面能夠處于國際人文地理學界領先地位。

7.1 充分利用新的數據源,完善學科數據建設

數據(包括定量和定性數據)制約著人文—經濟地理學研究的深度和廣度(宋長青等,2004)。大數據為人文—經濟地理學提供了新的重要數據獲取方式,在數據的空間和時間精度上進行了很大的推進,從而使得人文地理學在廣度(新內容)和深度(研究尺度,研究問題的深入)的發展上成為可能。隨著數據類型的豐富和數據源的多樣化,特別是長時間、多尺度、個體記錄在大數據技術上的初現端倪,數據建設將成為人文—經濟地理學中一個重要問題。人文—經濟地理學者從被動地接受二手數據變為主動地獲取和持續記錄自己感興趣的研究數據,并按照研究內容和研究目的設計數據類別和屬性,獲取數據的方式發生了重大變化。

在數據庫的建設中,數據(源)之間的可比性成為比較研究的關鍵。如Facebook在中國和俄羅斯都不是主流社交媒體工具。受文化、制度和技術發展水平的影響,各地大數據技術應用等都會有所不同,發達與落后國家和地區會有形成“數字鴻溝”的潛在風險。

數據的重要性,潛在的一個疑問就是,對于研究者來說是否會存在“數據為王”的現象?近期由于受數據獲取性的限制,我們認為短期內會存在這一情況。但長期來看,由于開源數據的發展趨勢,以及大數據本身需要與理論和應用的結合,思想的高度最終會決定大數據的命運和研究者的成敗。在這一方面,韓國政府正在推進面向研究和政策制定者,通過物聯網技術從環境中提取大數據,從而推動以大數據為支撐的綠色IT發展(Baek et al,2015)。

7.2 建立大數據應用較為完善的研究方法體系

大數據可能是除定量和定性之外的第三大類研究方法①(Delyser et al,2003;Gray et al,2007)。一方面,它將定量數據的收集發揮到極致;另一方面對于人的感覺、情感、經驗、體驗、信仰、價值、思想和創造性也具有極強的數據收集和分析能力(如輿情)。大數據強調了數據密集型科學研究(Data-extensive Inquiries)并有效地利用已經建立的多種計算分析工具,從數據的角度揭示問題。從數據類型的廣度、豐度、深度(時間和空間尺度)來說,大數據有望成為人文—經濟地理學中第三類研究方法。

當然建立這一研究方法并不是一蹴而就的。一是大數據本身需要規范化;二是從適用范圍、分析方法和模型等方面還需建立起一套完整的方法。目前對大數據的應用需要十分謹慎。由于研究個體特征等諸多問題,大數據分析結果的代表性尚存在很多問題。在有限條件下,回溯模擬大數據分析結果與其他數據源結果的相關性,在此基礎上進行更大程度的推廣可能是一個辦法和途徑。如研究者曾利用Google公司頁面訪問查詢,對2003-2008年美國流行病傳播進行分析,結果表明這一指標和美國疾病控制中心的檢測結果間相關系數高達0.97(Ginsberg et al,2009)。

7.3 促進跨域數據整合和跨域研究

人文—經濟地理學和大數據技術屬于不同域(Domain),目前很多最新的研究進展并不是由人文—經濟地理學者完成的。技術創造者會受到應用性和研究目標的困擾,人文—經濟地理學者將面對數據收集和分析的問題,這就要求人文—經濟地理學者與大數據技術人員間進行通力合作。

另外,人文—經濟地理學者也可以預期,未來大數據除了記錄人類社會經濟活動外,還將納入以往的自然過程(如氣候變化)數據。如何整合這些跨域數據(Cross-domain),以及融合社會經濟發展—自然過程信息處理技術成為研究人地關系中新的技術難點和重點。

7.4 推進研究對象和研究目的的轉變

人和人類社會經濟活動作用于地表,構成社會經濟變化的重要內容?？陀^上,人文—經濟地理學,特別是中國的人文—經濟地理學更多地關注后者。隨著大數據技術對人無時無刻的記錄和參與式方法平臺的夯實,以及人文關懷的日益重要,以人為主要研究對象和以提高人的生活質量為研究目的將是未來人文地理學的重要方向。當然,這一轉變還需大數據技術本身對調查對象的屬性進行更有力、更明確的界定說明,同時也離不開與傳統調查法的相互驗證。但可以相信,在大數據的推動下,人文—經濟地理學研究的應用性也將會有力地推進社會管理過程中的公眾參與度、公共權力的透明度與城市決策過程的公開化。