南京市区活动空间总体特征研究——基于大数据的实证分析

大数据"时代的到来,提供了新的研究方法与研究视角。人作为信息化的主体,随着移动信息通信技术的快速发展以及信息通信设备的日益普及,人们在网络中遗留的带有地理空间信息的大规模"痕迹"成为重要的研究数据,并开始被地理学者广泛关注。本文尝试通过借助新浪微博,引入位置服务签到大数据分析南京市区活动空间的总体特征通过与基于城镇人口的空间等级对比研究发现活动空间等级的依赖与极化并指出信息时代下距离的二重作用是导致空间极化的最主要原因。     

疫情期潍坊市居民在线购物行为特征研究：与疫情前的对比

智慧城市技术的迅猛发展和全面渗透融入社会生活,变革了传统的人地关系,时间、空间和距离被高度压缩,重塑了居民购物活动及其空间指向。受新冠疫情爆发和居家隔离政策实施的影响,居民在线购物行为呈现出不确定性,其特征及影响因素值得深究。基于对潍坊居民的问卷调查,厘清疫情期居民在线购物行为特征及其与平时的差异,进一步使用结构方程模型诠释疫情期居民在线购物行为的影响因素。结果表明,疫情期居民在线购物频率、费用和时长均高于平时;城市中心区居民的在线购物频率、费用和时长高于郊区,揭示出“创新扩散假说”在疫情期仍然成立。疫情期居民在线购物认知和实体购物行为均对其在线购物行为具有显著的正向影响;高收入、高教育水平、在线购物年限更长、居住区位越佳的居民更倾向于在线购物。研究丰富了居民在线购物行为的学术讨论,能为城乡零售空间的规划提供参考。