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手机定位在大数据中的应用
2017-10-21
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手机定位在大数据中的应用

巨大规模的人口流动及其在空间的重新分布，势必会引起一系列的社会经济后果，如人力资源分布的变化；对城镇建设、国土开发格局的影响；学校、医疗、交通灯公共设施配置的需求增加；传播性疾病的管控难度加大等。然而，目前我国对人口流动信息的即时采集手段却十分匮乏。人口数量大，分布范围广，流动性强，时效性差等原因决定对人口流动信息采集不能使用传统的普查手段，但是在大数据时代，手机定位技术可以实现低成本，高效率的人口流动数据采集,有助于城市架构规划，安防工作安排和舒适出行指导。

一、LBS技术提供手机定位数据
手机已成为人们不可或缺的随身物品，因此手机的运动与机主的运动重合度极高。通过LBS技术精准定位，能实现全面、即时反映人口流动的状态。LBS（Location Based Service），基于位置的服务，它是通过电信移动运营商的无线电通讯网络（如GSM网、CDMA网）或外部定位方式(如GPS)获取移动终端用户的位置信息（LBS原理如图1），在地理信息系统平台的支持下，为用户提供相应服务的一种增值业务。移动通信基站可以监控并实时获取用户所处的地理位置信息。手机用户随身携带手机相当于携带一个信息发射机，随时报告自己的行踪。合理使用这些发射机所发出的信息，能使我们快速精准地获取各项与人相关的信息。
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图1 LBS工作原理
本文所指手机定位数据，由移动通信运营商提供，从移动通信网络的特定接口上解析、处理、并滤除用户属性之后的加密手机信号数据，不会涉及手机用户的个人信息。
二、手机定位在大数据中的应用
（一）城市架构规划-分区域规划
人口空间分布数据是科学开展城市规划的基础。通过一段时期内手机用户的出现天数频率，挑选出常住手机用户群体，分别识别其夜间、白天活动频繁区域，近似作为其居住地、工作地、从而采集到各个区域对应的居住人口与工作人口规模，并根据人口需求进行城市架构的规划。
同济大学建筑与城市规划学院以“基于手机大数据，识别上海外环以内的中心城空间结构”为课题进行研究，得出上海中心城连片功能较单一的居住区，主要在浦西的中环以外、浦东的内环线以外；上海连片功能交单一的就业功能区，主要在浦西的漕河泾等工业区；以及浦东的陆家嘴、外高桥保税区等产业园；上海中心城连片的游憩空间，主要分布在南京路—世纪大道沿线，在各区以块状呈现,图2为游憩空间分布图，根据休息日15点和23点的密度比值进行聚类，比值较高，则说明游憩或购物消费人数多于该区域居住人口。
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图2 上海游憩空间分布图
百度地图通过手机定位数据对商圈分析，比如中关村的商圈，通过地图可以看到一些购物中心人非常多，一些购物中心的人流量并不是很大，商圈可以通过人流走向进行广告投向和设置不同种类门店，让商圈能更好配置资源。
百度地图做地铁站流量图分析，以海淀黄庄地铁站为例，蓝点代表定位密度，定位密度代表人群密度，查看哪个出口人多，哪个人少，将这些数据分享给政府部门，可以帮助相关部门参考并优化配置。
（二）安防工作安排-大客流警示
人员大量聚集和流动会带来很多安全隐患，如果没有根据实际情况做好安防工作，将会造成人员伤亡。中国最大的人员流动时间是春运期间，“春运”是人类历史上规模最大的、周期性的人类大迁徙，在40天左右的时间里，约有30多亿人次的人口流动，相当于世界人口的1/2或相当于全国人民进行两次大迁移。百度迁徙是百度公司在2014年春运期间推出的一个品牌的项目，首次启用百度地图定位可视化大数据播报了国内春节人口迁徙情况，根据用户位置变化时间、轨迹、省份等进行挖掘，可以给交通相关部门做好安防工作准备。如图3，为成都2013年腊月廿六8小时的迁徙图。
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图3 百度迁徙-成都2013年腊月廿六8小时的迁徙图
今年1月2日，国家旅游局紧急通知要求各地从上海外滩及以往类似事故中汲取教训，建立健全景区景点流量控制机制。上海市经济和信息化委副主任邵志清透露，上海就将成立智慧应急产业的联盟，未来牵头实施单位将是一个系统集成的企业，把各类的软件、应急的系统能够集成在一起，整合移动、联通、电信三大运营商的后台信息进行城市各地点客流的及时分析。这一根据手机信号等信息来监控和疏导人流的系统目前计划将首先在上海地铁进行试点。邵志清代表表示，上海地铁方面已经和上海市经信委进行紧密的联系，他希望通过新技术来保障轨道交通的安全。
今年5月上交会的上海电信展台上，工作人员指着大数据人流监控预警系统人流量实时变化显示屏说，基本上监测范围内有多少手机信号，就能知道园区内有多少客流。而且能够通过手机信号分布，准确获知人流密集区，有针对性地及时疏散。这项新技术今年首次在顾村公园樱花节期间应用，有效保障了市民安全赏花。记者在实时动态显示屏上看到，在莘庄文化中心、仲盛、虹桥交通枢纽西交通等区域，均显示为红色，并标注了具体人数。
（三）舒适出行指导-最优出行路线和景区
通过对人们的位置流动，可以反映周围环境的拥挤情况，从而达到安全出行的目的。比如选取某一个居住区，根据移动基站收集到的信息，随机选取若干台手机，每隔一定时间（比如半个小时）对手机所处的位置进行定位，这样就能得到这些人员在时间和空间中的方位和变化，通过对全市所有居住区的分析，就能得到比较详尽的人们日常出行方向和流量。
百度地图应用通过手机定位数据对驾车导航轨迹挖掘。比如从百度到国家会议中心有三条路，这三条路的驾驶时间不一样。两条蓝色的路基本驾驶时间是20分钟，红色的路是18分钟，通过对地图数据进行对比分析后，可以帮助用户挖掘出最优出行道路，避开拥堵。
成都移动应用移动4G打造的“景区客流大数据分析平台”，发挥自身优势，利用高密度、深度覆盖的移动基站以及占绝对优势的庞大手机用户，采用目前业界最前沿的信令监测分析技术，实时获取景区客流量。无独有偶，百度景区热力图也是利用LBS技术展示各景区拥挤情况，并且可以查看8小时动态图和近1周的动态图，如图4。为了有一个舒适的出行，人们可以参考客流量决定是否前往该景区。
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图4 百度景区热力图
三、技术的局限性
手机定位数据覆盖范围广而时效性强，可以处理为非常有价值的数据，但是也具有其局限性。
1、公民信息保护：手机定位涉及个人行踪隐私，对拓展到个人数据挖掘达到商业等目的，可能会受限制。
2、研究对象的覆盖面：虽然我国手机持有率很高，但是高龄老人和低龄儿童不能自主持有手机情况还是较多，所以在老人活动区域和学校活动区域的数据分析准确率不高。
3、基站的影响：LBS定位是通过手机进行定位的，理论上说，只要计算三个基站的信号差异，就可以判断出手机所在的位置。但是在郊区和农村，由于基站少，移动台定位在1000～2000米范围内，手机信号很弱甚至没有，造成无法定位。



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