Article content
Мы продолжаем серию материалов о модуле «Городская аналитика». В данной статье вы узнаете о возможностях инструмента «Уличные фотографии». С его помощью у вас появится возможность провести оценку привлекательности городской среды через анализ цифровых следов — геолокации фотографий, сделанных на улицах города и опубликованных в социальных сетях.
Как это работает?
Чем больше фотографий, тем привлекательнее и красивее считается пространство.
Для отделения уличных фотографий от тех, которые сняты в помещении, используется специальная нейросеть, которая классифицирует фотографии и переносит на карту только снятые на улице.
Инструмент «Городская аналитика. Уличные фотографии» базируется на двух составляющих:
Первая — каждый снимок переводится в точку, которой присваиваются координаты на основании геопозиции, что позволяет непосредственно аккумулировать данные и отображать на карте.
Вторая — дата фотографии, именно на ней завязан функционал построения графиков и динамики во времени.
Уже сам слой данных с точками может многое сказать о городе и о популярности городских пространств. По сути, это, в определенной степени, туристическая карта города. Слой данных может быть использован для поиска и обоснования конфигурации гостевых маршрутов, планирования развития непрерывных пешеходных пространств и оценки их событийной насыщенности. Но инструмент «Городская аналитика. Уличные фотографии» не только позволяет отобразить на карте точки, соответствующие координатам опубликованных в соцсетях уличных фотографий, но и:
- Рассчитать и отобразить на карте плотность уличных фотографий за выбранный период времени, выявить точки концентрации фотографий и оценить их количественно.
- Показать на графике распределение уличных фотографий по времени, выявить всплески фотоактивности, сезонность и тенденции. В оценке цифровых следов наравне с пространственным распределением важно знать распределение их во времени. Для этой цели разработан функционал построения графика количества фотографий на временной шкале для города в целом или заданной территории.
- Задать интересующую территорию, в границах которой будет построен график фотоактивности.
- Рассчитать динамику изменения численности фотографий и сравнить количество опубликованных снимков на территории города для двух указанных периодов времени.
- Оценить динамику изменения популярности общественных пространств с течением времени.
Приведем несколько примеров реального использования инструментов, которые внедрены в рамках системы КМГИС Казани.
Пример 1
На графике, представленном выше, видно, что в Казани ещё пару лет назад самым фотографируемым периодом в году были новогодние праздники — абсолютный максимум снимков пришелся на период с 25 декабря 2019 года по 10 января 2020 года. Временная шкала активности демонстрирует тенденцию к снижению количества новогодних уличных фото. Этим летом всплеск снимков пришёлся на время проведения Дня города или праздника «Сабантуй», количество фотографий превысило зимние показатели.
Таким образом, можно говорить о том, что инструмент позволяет оценить привлекательность и популярность тех или иных городских объектов в абсолютных числовых значениях.
Пример 2
Если выбрать популярную площадку Центр семьи «Казан», то видно, что всплески фотографирования происходят в новогодние праздники. Однако в 2022 году День России для этого пространства получился более популярным, чем даже Новый год последние пару лет.
Пример 3
С 2018 года в Казани выполнялось благоустройство набережной озера Кабан. Проект получился очень удачным и широко известен в архитектурных кругах, об этом нам говорит объём публикаций и упоминаний в сети. Не менее популярно место стало среди гостей и жителей города, об этом свидетельствует динамика изменения уличных фотографий. Так до 2018 на всей территории набережной было опубликовано всего 11 фотографий. После введения 1-й очереди количество снимков в сети увеличилось до 1000. В 2019 — мы видим 1350 фотографий. Дальше тенденция идёт только на увеличение, не считая «ковидного» 2020 года. Интересно, как меняется локация самих фото по мере расширения благоустроенной территории.
Пример 4
На Всемирном парковом конгрессе World Urban Parks — 2019, состоявшемся в столице Татарстана в октябре, казанский лесопарк «Лебяжье» удостоился награды в номинации Eurasian Park Awards Международной премии Urban Parks Awards.
Благоустройство Лебяжьих озёр в действительности лишь завершающий штрих большого проекта их восстановления. Когда‑то город потерял этот чудесный природный подарок, а теперь немалой ценой его вернул. Реконструкция завершилась в 2018 году. Было восстановлено дно озёр, восстановлено сообщение водой за счёт восстановления сообщения с Изумрудным озером.
На анимации видно, как меняется количество и локация фотографий по мере выполнения работ и вводе объектов в эксплуатацию.
Вот так город говорит, а Geometa и инструмент «Городская аналитика. Уличные фотографии» позволяют его услышать и перевести эту обратную связь в измеримые данные. Теперь администрации могут:
— оценить и измерить успешность того, что сделано в по благоустройству;
— запланировать открытие нового пространства там, где его явно не хватает, например, где живет много людей;
— переформатировать существующее пространство, если при анализе фото видно, что люди не считают его достаточно красивым, чтобы оно попало на снимок, или просто редко посещают.
Узнать обо всех возможностях Geometa можно на сайте в разделе «Решения».