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手機定位在大數據中的應用
2017-10-21
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手機定位在大數據中的應用

巨大規模的人口流動及其在空間的重新分布，勢必會引起一系列的社會經濟后果，如人力資源分布的變化；對城鎮建設、國土開發格局的影響；學校、醫療、交通燈公共設施配置的需求增加；傳播性疾病的管控難度加大等。然而，目前我國對人口流動信息的即時采集手段卻十分匱乏。人口數量大，分布范圍廣，流動性強，時效性差等原因決定對人口流動信息采集不能使用傳統的普查手段，但是在大數據時代，手機定位技術可以實現低成本，高效率的人口流動數據采集,有助于城市架構規劃，安防工作安排和舒適出行指導。

一、LBS技術提供手機定位數據
手機已成為人們不可或缺的隨身物品，因此手機的運動與機主的運動重合度極高。通過LBS技術精準定位，能實現全面、即時反映人口流動的狀態。LBS（Location Based Service），基于位置的服務，它是通過電信移動運營商的無線電通訊網絡（如GSM網、CDMA網）或外部定位方式(如GPS)獲取移動終端用戶的位置信息（LBS原理如圖1），在地理信息系統平臺的支持下，為用戶提供相應服務的一種增值業務。移動通信基站可以監控并實時獲取用戶所處的地理位置信息。手機用戶隨身攜帶手機相當于攜帶一個信息發射機，隨時報告自己的行蹤。合理使用這些發射機所發出的信息，能使我們快速精準地獲取各項與人相關的信息。
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圖1 LBS工作原理
本文所指手機定位數據，由移動通信運營商提供，從移動通信網絡的特定接口上解析、處理、并濾除用戶屬性之后的加密手機信號數據，不會涉及手機用戶的個人信息。
二、手機定位在大數據中的應用
（一）城市架構規劃-分區域規劃
人口空間分布數據是科學開展城市規劃的基礎。通過一段時期內手機用戶的出現天數頻率，挑選出常住手機用戶群體，分別識別其夜間、白天活動頻繁區域，近似作為其居住地、工作地、從而采集到各個區域對應的居住人口與工作人口規模，并根據人口需求進行城市架構的規劃。
同濟大學建筑與城市規劃學院以“基于手機大數據，識別上海外環以內的中心城空間結構”為課題進行研究，得出上海中心城連片功能較單一的居住區，主要在浦西的中環以外、浦東的內環線以外；上海連片功能交單一的就業功能區，主要在浦西的漕河涇等工業區；以及浦東的陸家嘴、外高橋保稅區等產業園；上海中心城連片的游憩空間，主要分布在南京路—世紀大道沿線，在各區以塊狀呈現,圖2為游憩空間分布圖，根據休息日15點和23點的密度比值進行聚類，比值較高，則說明游憩或購物消費人數多于該區域居住人口。
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圖2 上海游憩空間分布圖
百度地圖通過手機定位數據對商圈分析，比如中關村的商圈，通過地圖可以看到一些購物中心人非常多，一些購物中心的人流量并不是很大，商圈可以通過人流走向進行廣告投向和設置不同種類門店，讓商圈能更好配置資源。
百度地圖做地鐵站流量圖分析，以海淀黃莊地鐵站為例，藍點代表定位密度，定位密度代表人群密度，查看哪個出口人多，哪個人少，將這些數據分享給政府部門，可以幫助相關部門參考并優化配置。
（二）安防工作安排-大客流警示
人員大量聚集和流動會帶來很多安全隱患，如果沒有根據實際情況做好安防工作，將會造成人員傷亡。中國最大的人員流動時間是春運期間，“春運”是人類歷史上規模最大的、周期性的人類大遷徙，在40天左右的時間里，約有30多億人次的人口流動，相當于世界人口的1/2或相當于全國人民進行兩次大遷移。百度遷徙是百度公司在2014年春運期間推出的一個品牌的項目，首次啟用百度地圖定位可視化大數據播報了國內春節人口遷徙情況，根據用戶位置變化時間、軌跡、省份等進行挖掘，可以給交通相關部門做好安防工作準備。如圖3，為成都2013年臘月廿六8小時的遷徙圖。
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圖3 百度遷徙-成都2013年臘月廿六8小時的遷徙圖
今年1月2日，國家旅游局緊急通知要求各地從上海外灘及以往類似事故中汲取教訓，建立健全景區景點流量控制機制。上海市經濟和信息化委副主任邵志清透露，上海就將成立智慧應急產業的聯盟，未來牽頭實施單位將是一個系統集成的企業，把各類的軟件、應急的系統能夠集成在一起，整合移動、聯通、電信三大運營商的后臺信息進行城市各地點客流的及時分析。這一根據手機信號等信息來監控和疏導人流的系統目前計劃將首先在上海地鐵進行試點。邵志清代表表示，上海地鐵方面已經和上海市經信委進行緊密的聯系，他希望通過新技術來保障軌道交通的安全。
今年5月上交會的上海電信展臺上，工作人員指著大數據人流監控預警系統人流量實時變化顯示屏說，基本上監測范圍內有多少手機信號，就能知道園區內有多少客流。而且能夠通過手機信號分布，準確獲知人流密集區，有針對性地及時疏散。這項新技術今年首次在顧村公園櫻花節期間應用，有效保障了市民安全賞花。記者在實時動態顯示屏上看到，在莘莊文化中心、仲盛、虹橋交通樞紐西交通等區域，均顯示為紅色，并標注了具體人數。
（三）舒適出行指導-最優出行路線和景區
通過對人們的位置流動，可以反映周圍環境的擁擠情況，從而達到安全出行的目的。比如選取某一個居住區，根據移動基站收集到的信息，隨機選取若干臺手機，每隔一定時間（比如半個小時）對手機所處的位置進行定位，這樣就能得到這些人員在時間和空間中的方位和變化，通過對全市所有居住區的分析，就能得到比較詳盡的人們日常出行方向和流量。
百度地圖應用通過手機定位數據對駕車導航軌跡挖掘。比如從百度到國家會議中心有三條路，這三條路的駕駛時間不一樣。兩條藍色的路基本駕駛時間是20分鐘，紅色的路是18分鐘，通過對地圖數據進行對比分析后，可以幫助用戶挖掘出最優出行道路，避開擁堵。
成都移動應用移動4G打造的“景區客流大數據分析平臺”，發揮自身優勢，利用高密度、深度覆蓋的移動基站以及占絕對優勢的龐大手機用戶，采用目前業界最前沿的信令監測分析技術，實時獲取景區客流量。無獨有偶，百度景區熱力圖也是利用LBS技術展示各景區擁擠情況，并且可以查看8小時動態圖和近1周的動態圖，如圖4。為了有一個舒適的出行，人們可以參考客流量決定是否前往該景區。
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圖4 百度景區熱力圖
三、技術的局限性
手機定位數據覆蓋范圍廣而時效性強，可以處理為非常有價值的數據，但是也具有其局限性。
1、公民信息保護：手機定位涉及個人行蹤隱私，對拓展到個人數據挖掘達到商業等目的，可能會受限制。
2、研究對象的覆蓋面：雖然我國手機持有率很高，但是高齡老人和低齡兒童不能自主持有手機情況還是較多，所以在老人活動區域和學?；顒訁^域的數據分析準確率不高。
3、基站的影響：LBS定位是通過手機進行定位的，理論上說，只要計算三個基站的信號差異，就可以判斷出手機所在的位置。但是在郊區和農村，由于基站少，移動臺定位在1000～2000米范圍內，手機信號很弱甚至沒有，造成無法定位。



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