规划问道当我们进行多个城市比较研究的时候，我们经常进行"模式"比较，例如空间发展模式，产业发展模式，交通发展模式。但是如果能够将城市当做一个生命体，把人的活动落实到时间与空间，或许能进行另外一种不同的研究。
这个研究项目叫做“Signature of Humanity”，来自MIT城市感知实验室与爱立信的合作，在MIT网站叫做“A Tale of Many Cities”。
研究者制作了Manycities.org网站，让大家在数据分析的基础上，自己尝试去发现数据背后的规律。
研究简介：
大多数人都非常依赖他们的手机，90%的成年人拥有一个手机，78%的孩子使用手机。手机在我们生活中极其重要，他提供给了我们揭示区域城市生活模式的可能。
“手机现在和我们捆绑在一起，移动设备与我们产生了共生关系”，Carlo Ratti，麻省理工学院的城市感知实验室主任，在一封电邮中写道。“使用手机网络的汇总数据，我们可以更好地了解我们的城市和我们居住在其中的方式。”
MIT的这个工作通过分析移动设备的使用特征，试图回答以下问题
1、我们是否可以找到重复出现的人类行为模式？
2、这些模式受特定事件的影响如何？
3、我们是否可以区分特定的空间区域，发现活动模式在空间上的特征？
4、我们是否可以比较多种模式在世界各主要城市间的差异？
MIT城市感知实验室与爱立信公司合作，通过跟踪通话、短信、数据使用情况，历经10个月，在纽约，洛杉矶，香港，伦敦四个城市，进行了移动数据研究。
首先他们不间断的收集手机多类型数据，然后通过对时间线、空间分布特征的研究，期待解释城市居民的行为。
在所有城市中，研究者观察到了相似的日常模式，早上曲线开始爬升，保持稳定，然后缓慢下降到深夜。平时具有小的峰值，分别是午饭时间和下班时间。周末的时候，人类活动缓慢，曲线变的平坦。
不同城市间标准化之后的周活动模式
同时研究者也观察到了一些明显的城市间差异。例如美国的文字信息数量在晚间更多，伦敦的活动曲线则在圣诞节期间明显下降。
通过观察这些趋势，研究其背后的经济和文化背景，通过事件日志，地理定位数据、天气状况、交通报告，以及房地产价格，可以综合解释这些数据背后的成因。
通过观测比较两个城市，例如香港和伦敦，也可以看到一些模式的不同。香港的流量数据在晚间更加活跃。研究者认为这是与两个城市的数据流定价有关。香港资费较低，人们用手机宽带连接笔记本电脑上网观看影片。而伦敦则相反，数据流量昂贵，wifi热点密集，伦敦居民使用电话通话，使用wifi热点上网。
纽约的居民也具有特殊的移动端使用习惯，人们更倾向于晚些时候使用文字信息和数据流量，更倾向于在早上进行电话沟通。
这个研究帮助我们理解了人类一般活动规律，还可以帮助我们解释特定事件的影响。例如，研究者发现有两个数据峰值来自洛杉矶的圣塔莫尼卡地区，因为这里正在举行黑客编程节与相关会议，而第二个峰值则是由于是新年的缘故。
研究者还发现了在空间分布上的模式规律。并尝试识别出不同的城市功能与活动类型。
人们可以利用这个研究工具，分析对比这些城市，尝试得出自己的比较结论。研究人员正在努力扩大这个工具所覆盖的城市范围。
“我们不知道人们在使用工具的时候会发现什么，但是我们想创造一个解开数据奥秘的工具给大家。”（Pierrick Thebault 开发者）
Manycities.org探索城市数据集的三种模式
1、时间序列模式
在这种模式下，你可以选择一个或几个区，进行可视化时间轴展示。可以观察到不同时间，电话、文本信息、数据的使用变化情况，也可以看出特定事件的影响曲线。
通过选择多个区域的数据，可以看出城市各区位对于数据使用的不同模式。
2、空间聚类模式
在一个500米x500米的格栅内，进行聚类分析，研究相对于典型活动的时间轴之间的相似性。
这一分析自动产生了5到6种的城市模式，可以识别为（通过核对他们的区位和时间线模式）核心的商业区，商业区，休闲区，混合区，住宅区，交通枢纽地区。
对这种模式的研究表明，虽然所有研究城市中，核心商业中心在时间线上都具有相同的节奏，但是每个城市在住宅地区具有自己的特殊节奏。
3、密度图模式
在这种模式下，可以在地图中显示不同类型的手机活动密度（例如每平方公里短信数）和人口密度（即每平方公里的居民人数的官方统计记录）。
所有的密度是在整个城市密度的基础上进行标准化的（即，密度大于1意味着在一个区的数据密度大于平均值，小于1则密度小于平均）。由此可以创建不同地区的地图，进行相互比较。
整个工具从另一个角度，揭示了城市内人类活动的特征。
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相关网址：Manycities.org
翻译整理：翻茄匠
参考文献：回复“PDF下载”，可获取本研究相关参考文献。
PC端访问：caup.net/pdf
