Studying settlement systems with mobile positioning data

Abstract

Settlement systems, the large-scale manifestation of the spatial organization of human society, are the frequent object of human geography studies. Mobile positioning data have been used in recent decades as a unique source on human activities in space, but robust methodologies to generate datasets from them that would be comparable in accuracy to conventional sources such as census data or travel diaries have still been lacking. This thesis aims to bridge the gap by describing in detail how to generate population distribution and commuting datasets from mobile positioning sources with the mentioned accuracy using ma- chine learning and ancillary geospatial data, including proper treatment of data privacy and artifacts inherent to mobile positioning, and to illustrate their ca- pabilities by building hierarchical settlement system models from them. Several further possible refinements are presented and discussed. 1

Sídelní systémy jsou jakožto významná složka makrogeografické organizace lidské společnosti častým objektem studia sociální geografie. Lokalizační data mobilních telefonů jsou v posledních dekádách oblíbená jako unikátní zdroj o lidských aktivitách v prostoru, stále však chybí spolehlivé metody, jak z nich vytvořit datové sady s přesností porovnatelnou s konvenčními zdroji, jako jsou data ze sčítání lidu nebo cestovní deníky. Tato práce si klade za cíl zaplnit tuto mezeru detailním popisem tvorby datových sad o počtech obyvatel a dojížďce z lokalizačních dat mobilních telefonů se zmíněnou úrovní přesnosti za pomoci strojového učení a pomocných geografických dat, včetně správného ošetření anonymity dat i artefaktů plynoucích z principů fungování mobilní sítě, a ilustrovat možnosti těchto výsledků tvorbou hierarchického modelu sídelního systému. Jsou představeny a diskutovány další možnosti rozvoje. 1