Social nätverksdata avslöjar dynamiker i social segregering i Stockholm

Med ökande urbaniserings- och migrationsflöden är det en akut utmaning att förstå fenomenet social segregering i städer. Traditionella metoder för att studera segregering baseras på en statisk analys av var människor bor. Emellertid tillbringar medborgarna större delen av sin tid utanför sitt hem, var och en utforskar och bor i staden på olika sätt. Kan vi använda geo-lokaliserad data som samlas in från sociala nätverk, i kombination med stadsmått för huspriser, tillgång till transport, och så vidare, för att förstå dynamiken och möjliga orsakerna till social segregering?

Team medlemmar

Anders Karlström, KTH

Marcus Sundberg, KTH

Paolo Santi, MIT

Umberto Fugiglando, MIT

Relaterade publikationer

Y.  Xu, A. Belyi, P. Santi, C. Ratti, “Quantifying segregation in an integrated urban physical-social space”, Journal of the Royal Society Interface, doi:10.1098/rsif.2019.0536, 2019.

Kontakt

Paolo Santi