LOCATABLE
Projekt Flowmap & gráf Kutatócsoportok
LOCATABLE

LOCATABLE - Lokációs Big Data alapú mobilitási modellezés a járványügyi, társadalmi és gazdasági folyamatok megértéséhez

A LOCATABLE projekt három kutatócsoport munkáját egyesíti, amelyek különböző irányból vizsgálják a mobilitási minták változásának hatásait nagy felbontású térbeli dinamikus mobilitási adatok felhasználásával, térinformatikai, gépi tanulás és hálózattudományi eszközökkel. A projektnek célja:

A LOCATABALE projekt újdonsága, hogy a mobilitási dinamika változásának hatásait, két látszólag különböző rendszerben, a vállalatok beszállítói hálózatában és hálózati járvány dinamikájában vizsgáljuk olyan térinformatikai módszerekkel, melyek alkalmazása ezeken a területeken még nem történt korábban. Újdonság továbbá a multidiszciplináris megközelítés és a résztvevő kutatócsoportok kutatásainak összekapcsolása. Egy új közös adattárházat és egy, az intézetek közötti módszertani műhelyt tervezünk létrehozni, ahol a közösen tárolt lokációs adatok segítségével komplex, nemzetközi szinten is hiánypótló kutatást végezhetünk.

Várható eredmények


Háttér


Az egyik legnagyobb kihívás a pandémia során, hogy pontosan tudjuk követni milyen hatással van a vészhelyzet az emberek viselkedésére. A pandémia átalakította az emberek mobilitási mintázatait. A munkába járási és utazási szokások, vagy a társadalom különböző csoportjainak keveredési mintái megváltoztak a különböző megszorítások hatására. A mobilitási mintázatok ugyanakkor a járvány nyomon követése mellett jól jelezhetik a hosszabb távú, a gazdasági rendszerekben tovagyűrűző folyamatokat is. Ezért a mobilitási mintázatok dinamikájának feltérképezése elengedhetetlenül fontos, hogy a (poszt)pandémia időszak komplex társadalmi és gazdasági folyamatait megértsük; illetve pontos fertőzés terjedési modelleket fejlesszünk.

Flowmapek & gráfok

Flowmap.blue


- interaktív humán mobilitási térképek -

Napi mobilitási mintázat az egyes magyarországi települések között, a Magyar Telekom Zrt. hálózati adatai alapján (2019. május 28-én, kedd)

Délelőtt, budapesti kerületek külön.
Délután, budapesti kerületek külön.
Délelőtt, budapesti kerületek egyben.
Délután, budapesti kerületek egyben.
Óránként, budapesti kerületek külön. Ennél az időablak az egérrel szűkíthető, húzható a kiindulási időpontba.

Az interaktív térkép megtekintéséhez kattints a képre!

Részletes leírás a flowmapről.

Térbeli egyenlőtlenségek


- Inequality is rising where social network segregation interacts with urban topology -
Income Inequality
Urban topology.

Inequality is rising where social network segregation interacts with urban topology

mobilitási gráfok


Aggregált mobilitási trajektóriák gráffá konvertálva, összevont toronypoligonokra, 30 perces időszakra, a Magyar Telekom Zrt. hálózati adatai alapján, 2019. április 9-én (kedd), 07:30-07:59

FIGYELEM! A térképek nagysága miatt az egyes gráfok lassan tölthetnek be.

Részletes leírás a mobilitási gráfról.

Társadalmi-gazdasági jelenségek térbeli korrelációi


Socioeconomic Dependencies of Linguistic Patterns in Twitter: A Multivariate Analysis

vészjelzőrendszer


- Geoinformatikai rendszerbe ágyazott, térben és időben célzott lezárást lehetővé tevő, valós idejű vészjelzőrendszer -

1. Állapot: normál mobilitás, nincs lezárás

2. Állapot: a lokációba irányuló forgalom 30%-kal korlátozva

3. Állapot: a lokációba irányuló forgalom 70%-kal korlátozva

4. Állapot: a határérték (300 fő/15 perc) elérését követően a lokáció lezárásra kerül, és a forgalom a környező rasztereken kerül szétosztásra

Részletes leírás a vészjelzőrendszerről.
Kutatócsoportok
Karsai Márton

Karsai Márton

Central European University, Department of Network and Data Science

Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet Járvány-matematikai Kutatócsoport

www.martonkarsai.com

Dr. Karsai Márton, PhD, fizikus, hálózatkutató, habilitációját számítástudományból szerezte a franciaországi Ecole Normale Supérieure de Lyon egyetemen. A Közép Európai Egyetem docense, a lyoni IXXI Komplex Tudományok Intézetének és a torinói ISI Foundation tagja, a UNICEF Innovation Office tudományos tanácsadója. Fő kutatási területe a hálózattudomány, a számítástudomány, és az adattudomány metszetébe esik, ahol az emberi kommunikációs, mobilitási és társadalmi-gazdasági minták térbeli és időbeli dinamikájának vizsgálatával foglalkozik. Szűkebb tudományterületén belül az időben változó hálózatok és az azokon terjedő biológiai (vírusok) folyamatok és társadalmi viselkedésformák nagy adatbázisokon való elemzésének és számítógépes modellezésének szakértője.

Résztvevők: Lovász László (PhD, MTA Dr.), Komjáthy Júlia (PhD), Ódor Gergely (MSc), Czifra Domonkos (MSc)

Szabó Tünde

Szabó Tünde

CSFK Big Geospatial Data Lab

szabo.tunde@csfk.org

Dr. Szabó Tünde, PhD, geográfus (ELTE), környezet- és infrastruktúratervező (Rijksuniversiteit Groningen), geoinformatikai szakmérnök-hallgató (Óbudai Egyetem, UNIGIS), a Csillagászati és Földtudományi Kutatóközpont Big Geospatial Data kutatócsoportjának alapítója. Kutatási területe a nagyvárosi agglomerációk térszerkezete és az agglomerációs gazdaság összefüggéseinek politikai gazdaságtani megközelítése, valamint a policentrikus városperemi struktúrák dinamikája. A Big Geospatial Data kutatócsoport geoinformatikai alkalmazásfejlesztést végez, adatmérnöki és adatbáziskezelő feladatokat lát el a Kutatóközpont kezelésében lévő lokációs adatokon, valamint prediktív analitikai és mélytanulási eszközök alkalmazását vizsgálja a humán mobilitás területén.

Résztvevők: Prorok Márton (MSc), Biricz András (doktor hallgató)

Lengyel Balázs

Lengyel Balázs

KRTK Agglomeráció és Társadalmi Kapcsolathálózatok Lendület Kutatócsoport

https://anet.krtk.mta.hu/

Dr. Lengyel Balázs gazdaságföldrajz-kutató, a gazdaságföldrajz, az innováció és a hálózattudomány metszéspontjában álló témákkal foglalkozik. Kutatásai annak megértésére irányulnak, hogy a társadalmi interakciók miként segítik elő a földrajzi térbe ágyazott gazdasági és technológiai haladást. Balázs 2013-ban csatlakozott a Közgazdaságtudományi Intézethez (ELKH KRTK). Az ANET Lab megalapítása előtt az MIT Human Mobility and Networks Lab vendég kutatója volt. 2010-ben védte meg doktori értekezését közgazdászként a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemen, a Szegedi Tudományegyetemen szerzett mester diplomát.

Résztvevők: Lőrincz László (PhD), Borza Endre, Elekes Zoltán (PhD), Tóth Gergő, Czaller László (PhD), Vásárhelyi Orsolya (PhD), Juhász Sándor (PhD)