211service.com
Datamining onthult de omvang van de spooksteden van China
De afgelopen jaren heeft China een periode van stedelijke groei doorgemaakt die ongekend is in de menselijke geschiedenis. Het aantal vierkante kilometers voor wonen in de stad groeide van 8.800 in 1984 naar 41.000 in 2010. En dat was nog maar het begin. China gebruikte tussen 2011 en 2013 meer beton dan de VS in de hele 20e eeuw.
Een deel van dit gebouw is misplaatst. In verschillende delen van China hebben ontwikkelaars zo snel zoveel woningen gebouwd dat het de vraag overtreft, zelfs in het dichtstbevolkte land ter wereld. Het resultaat is het veelbesproken fenomeen van spooksteden - hele stedelijke gebieden die min of meer verlaten zijn.
Maar veel van de berichtgeving over spooksteden is anekdotisch of gebaseerd op onbetrouwbare metingen, zoals een simpele telling van het aantal lichten dat 's nachts in woongebouwen brandt. Dat is een bijzonder onnauwkeurige methode, niet in de laatste plaats omdat het geen rekening houdt met seizoensvariaties veroorzaakt door toerisme. Veel plaatsen zijn druk tijdens het toeristenseizoen, maar leeg tijdens het laagseizoen, en niet alleen in China. Dus het is een probleem om deze niet van spooksteden te kunnen onderscheiden.
En dat roept een interessante vraag op: hoe erg is het probleem van spooksteden in China eigenlijk?
Vandaag krijgen we een soort antwoord dankzij het werk van Guanghua Chi in het Big Data Lab in Baidu, de Chinese versie van Google en een van de grootste webbedrijven ter wereld (voor een kijkje in Baidu's poging om te concurreren met de Googles en Amazones van de wereld, zie A Chinese Internet Giant Starts to Dream ), en een paar vrienden. Deze jongens hebben de locatiegegevens gebruikt die Baidu over zijn gebruikers verzamelt om precies uit te zoeken waar de spooksteden van China liggen. En door mensen in de loop van de tijd te volgen, kan het Baidu-team onderscheid maken tussen spooksteden en steden die seizoensgebonden leeg zijn.
Baidu heeft een buitengewone database om uit te putten. Ongeveer 700 miljoen mensen hebben zich aangemeld voor de diensten die het aanbiedt, een aanzienlijk deel van de 1,36 miljard inwoners van China.
Natuurlijk zijn deze mensen overwegend jonger, dus de gegevens zijn niet algemeen representatief voor de Chinese samenleving. Het geeft echter wel een idee van de stedelijke dichtheid en hoe deze zowel in de tijd als over het land varieert met een resolutie van enkele tientallen meters.
Baidu volgde zijn gebruikers gedurende meer dan zes maanden in 2014 en 2015 gedurende meer dan zes maanden en gebruikte een algemeen clusteralgoritme om hun thuislocatie te berekenen. Vervolgens correleerden ze deze locaties met een andere dataset van bekende woonwijken om erachter te komen waar ze woonden. Vervolgens berekenden ze de stedelijke dichtheid - het aantal mensen dat in elk gebied van 100 meter bij 100 meter woont.
Het Chinese ministerie van Volkshuisvesting en Stads- en Plattelandsontwikkeling stelt dat een standaard stedelijke regio met een oppervlakte van één vierkante kilometer 10.000 mensen zou moeten huisvesten. Guanghua en co definiëren een spookstad als een gebied met de helft van deze dichtheid.
Om erachter te komen waar deze gebieden liggen, hebben ze een algoritme gebouwd dat eenvoudig jaagt op gebieden met een dichtheid die minder is dan de helft van de Chinese standaard. Maar ze gaan verder en volgen de dichtheid in de loop van de tijd om te zien of deze tijdens het toeristenseizoen toeneemt.
De resultaten zorgen voor interessante lectuur. Het team identificeert niet alleen meer dan 50 spooksteden in China, ze zijn ook in staat om hun ruimtelijke verspreiding te analyseren en hoe deze zich verhoudt tot de omliggende geografie en stedelijke omgeving.
Ze geven als voorbeeld de stad Rushan, die in de buurt van de zee ligt en een prachtige kustlijn van 21 mijl heeft die sterk is ontwikkeld. De huizen staan hier een groot deel van het jaar leeg, maar zijn tijdens het toeristenseizoen dichtbevolkt. Hieruit blijkt duidelijk dat Rushan een toeristisch centrum is in plaats van een spookstad.
Daarentegen heeft de stad Kangbashi een duidelijke wekelijkse cyclus van bevolkingsveranderingen, zij het met een zeer lage bevolkingsdichtheid. Dat is een duidelijk teken dat dit een spookstad is.
Dat is interessant werk dat voor het eerst het spookstadfenomeen goed meet. In plaats van alleen het aantal huizen met licht 's nachts in bepaalde woonwijken te tellen als de indicator van spookstad, kunnen Baidu big data de bevolking precies, in realtime en op nationale schaal tellen, zeggen Guanghua en co.
Dat zou de Chinese regering moeten helpen om in de toekomst betere planningsbeslissingen te nemen en zou ook mensen moeten informeren die overwegen om naar deze gebieden te verhuizen. (Baidu heeft ervoor gezorgd dat de spooksteden in deze studie niet worden gerangschikt uit angst om de vastgoedprijzen daar te beïnvloeden.)
En als iemand verder wil onderzoeken, deze jongens hebben hun werkgegevens op een interactieve website gezet, www.bdl.baidu.com/ ghostcity, voor iedereen te gebruiken. Genieten van!
Referentie: arxiv.org/abs/1510.08505 : Ghost Cities-analyse op basis van positioneringsgegevens in China