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J-GLOBAL ID：202102231851912710   整理番号：21A1195650

空間理解度(S-COM)指数:ボランティア地理情報点データセットにおける最適空間範囲の同定【JST・京大機械翻訳】

The Spatial-Comprehensiveness (S-COM) Index: Identifying Optimal Spatial Extents in Volunteered Geographic Information Point Datasets

著者 (4件)： Lawrence Haydn (School of Planning, University of Waterloo, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada) ,  Robertson Colin (Department of Geography and Environmental Studies, Wilfrid Laurier University, Waterloo, ON N2L 3C5, Canada) ,  Feick Rob (School of Planning, University of Waterloo, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada) ,  Nelson Trisalyn (School of Geographical Sciences and Urban Planning, Arizona State University, Tempe, AZ 85281, USA)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 9  号： 9  ページ： 497  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会メディアと他の形式のボランティアの地理的情報(VGI)は,研究用の細粒ビッグデータのソースとして頻繁に使用される。広範囲の目的のための地理的に参照されたソーシャルメディアデータの採用は,一般的であるが,これらのデータが通常未知であるような関連スケールが一般的である。VGIを適切に使用する研究者にとって,重要な傾向または人口統計的情報を引き出すために,重要な傾向または人口統計情報を引き出すための一般的方法,特にデータ品質および関連する空間尺度の明示的なリンクが,受け入れられる標準またはサンプリング制御がないので,要求されている。不均等で動的な地理的参照VGIの品質に基づいて,実現可能な研究領域または空間範囲を描写できる,データ品質計量,空間-一貫性指数(S-COM)を提示した。VGIを分析するためのこのスケール感受性アプローチを,2つの市民科学イニシアティブからのデータによって異なる粒子上で実証した。S-COMインデックスは,被覆度,ユーザ不均一性,密度に基づく実行可能な研究範囲の評価と,より大きな不明確な領域からの実行可能なサブ研究領域の発見の両方に使用できる。結果は,集中分析のためのVGIのサブ研究領域を同定し,VGIのマルチスケール解析における同様の方法論のより大きな採用を可能にした。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  感受性 ,  地理学 ,  不均一性 ,  被覆率 ,  ボランティア
準シソーラス用語： *地理情報 ,  データ品質 ,  ソーシャルメディア ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： 市民科学 ,  ユーザ生成コンテンツ ,  ボランティア地理情報 ,  空間スケール ,  データ品質 ,  Voronoi図 ,  四分木 ,  最適化範囲 ,  RinkWatch ,  カエルウオッチ

分類 (4件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  都市計画の調査分析,分析手法  (RD01020D) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (71件)：

• Goodchild, M.F. Citizens as sensors: The world of volunteered geography. GeoJournal 2007, 69, 211-221.
• Li, W.; Goodchild, M.F.; Church, R.L.; Zhou, B. Geospatial Data Mining on the Web: Discovering Locations of Emergency Service Facilities. In Proceedings of the Advanced Data Mining and Applications, Beijing, China, 17-19 December 2011; Zhou, S., Zhang, S., Karypis, G., Eds.; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2012; pp. 552-563.
• Elwood, S. Geographic information science: Visualization, visual methods, and the geoweb. Prog. Hum. Geogr. 2011, 35, 401-408.
• Goetz, M.; Zipf, A. Towards defining a framework for the automatic derivation of 3D CityGML models from volunteered geographic information. Int. J. 3 Inf. Model. IJ3DIM 2012, 1, 1-16.
• Tenney, M.; Hall, G.B.; Sieber, R.E. A crowd sensing system identifying geotopics and community interests from user-generated content. Int. J. Geogr. Inf. Sci. 2019, 33, 1497-1519.

タイトルに関連する用語 (7件)： 理解 ,  COM ,  指数 ,  ボランティア ,  地理情報 ,  データセット ,  同定