В четверг у меня не было подписчиков, а за 6 дней число подписчиков выросло до 90. Вот что я сделал до сих пор.

1. Слежу за всеми моими любимыми ресторанами, парками, площадками, барами и другими местными счетами в Далласе

Я хочу, чтобы эти люди, в частности, знали, что я существую, и знали, насколько я активен в Instagram.Может быть, когда у них будет новая акция, я всплыву у них в голове, потому что мне нравятся все фотографии, которые они когда-либо публиковали.

2. Я оставил комментарии, относящиеся к фотографии, которую я комментирую

Есть большая разница между хорошим комментарием и плохим комментарием.

Хороший комментарий:
«Я не знал, что вы, ребята, были в дубовой скале !! Вот где я живу, я приеду как можно скорее!»

Crappy Комментарий:
Beautiful Capture — или — оставив два случайных смайлика, например, петарду в паре с розовым сердцем.

Хотите послушать что-нибудь смешное? Я разместил фото на @iamsarahwebb, а через несколько минут на @dallaslovelist, используя несколько тех же хэштегов. Я получил одни и те же комментарии от людей, явно не обращавших внимания на фотографию и просто оставляющих одинаковые комментарии к фотографиям каждого человека в ленте.

Лично меня это отвлекает, и это пустая трата вашего времени. Если собираетесь оставить комментарий, делайте это правильно. Не торопитесь и адаптируйте каждый комментарий к картинке, которую вы комментируете.

3. Понравились все фотографии в определенных релевантных фидах хэштегов

Я буду сидеть на диване в 9 вечера, любя фотографии, пытаясь добиться того, чтобы название «Далласский список любви» появилось и на экранах людей. Как ни странно, я думаю, что это действительно хорошо работает для локальных учетных записей по сравнению с личными учетными записями. Я думаю, что люди с большей вероятностью будут переходить по ссылке, чтобы увидеть, что такое @DallasLoveList по сравнению с тем, что такое @iamsarahwebb .

5. Я старался отличаться от всех остальных
Очевидно, я вырос (за неимением лучшего термина) на стороне blog instagram. На той стороне, где яркие цвета связаны с #ABMLifeIsColorful, находятся все лайки. Моя цель — сделать свой аккаунт ярким и красочным. Я хочу, чтобы он сразу бросился в глаза людям, с отличным сочетанием аппетитной еды, красочных фресок и коктейлей.

Фотографировать еду будет для меня самой большой проблемой.Я застенчиво фотографирую свою еду в ресторане, я чувствую себя такой простой, так что « раздражающий хипстер », когда я это делаю. Не говоря уже о том, что я никогда не хочу, чтобы мои друзья не любили поесть где-нибудь со мной! Это будет непросто, следите за результатами. Возможно, у меня будет новый пост «Как завести фуд-аккаунт в инстаграмме, не теряя всех друзей».

6. Я превратил имя своей учетной записи в хэштег и использую его в каждом посте.
Я вовсе не против перепрограммирования этой учетной записи, чего я, вероятно, не был бы склонен делать в своей личной учетной записи.Хотя я не предвижу, что это произойдет в ближайшем будущем, возможно, #dallaslovelist станет популярным локальным хэштегом, который будут использовать другие учетные записи.

7. Хештеги
Требуются ли дополнительные пояснения? Если вы пытаетесь развиваться и не используете хэштеги, вам понадобится невероятная удача, чтобы добиться успеха. Я использовал сочетание локальных хэштегов, которые я нашел, исследуя другие учетные записи, и несколько хэштегов, которые я часто использую в своей личной учетной записи.

Все еще не верите!?!?! Посмотрите, сколько лайков на моем аккаунте пока что, и сколько у меня подписчиков.

8. Я НЕ начал с определенного количества фотографий, я начал с одной
Я думаю, большинство людей предложат вам загрузить банк фотографий, чтобы начать свой аккаунт. Я не делал этого, потому что хотел использовать хэштеги в каждом посте, а также не хотел наводнять поток хэштегов сообщениями только от меня. Меня это раздражает, поэтому я этого не делал. К каждому его собственное, хотя.

9. Цель || Get Regrammed
Очевидно, вы хотите пометить каждый ресторан, заведение и даже район, связанный с публикуемой вами картинкой.Конечная цель при создании новой локальной учетной записи? ПЕРЕГРАММИРУЙТЕСЬ! Чем больше раз вы будете перепрограммированы, тем чаще вам будут показаны новые локальные учетные записи, которые захотят следить за тем, что вы публикуете. Средний инстаграммер (см. Также: не блоггер) не подписывается на хэштеги, как вы, это будет способ связаться с этими людьми!

Это случилось со мной буквально через пару дней, и вы могли подумать, что кто-то наградил меня ESPY или чем-то еще, что я так взволновал. Это тоже помогло, у меня появилось приличное количество новых подписчиков.

Фотография опубликована Mutts Canine Cantina (@muttscantina) 4 июня 2016 г. в 11:15 PDT

—

Я думаю, что это может быть интересным проектом для тех, кто любит такие вещи. Я лично очень люблю экспериментировать, как вы могли убедиться, прочитав мой пост в Instagram Hashtags for Bloggers, который получит тройную оценку.Если вы хотите следить за происходящим и видеть, как идет процесс роста, я буду рад видеть вас!

Нажмите ниже, чтобы сыграть, если хотите!

Как изучать город в Instagram

Abstract

Мы представляем Instagram как источник данных для использования учеными, занимающимися городскими исследованиями и смежными дисциплинами, и предлагаем способы практического применения ключевых концепций в изучении городов.Эти данные могут помочь пролить свет на сегрегацию, формирование субкультур, стратегии различия и статусные иерархии в городе. Опираясь на два набора данных постов в Instagram с геотегами из Амстердама и Копенгагена, собранных за двенадцать недель, мы представляем доказательство концепции того, как исследовать и визуализировать социопространственные модели и разделения в этих двух городах. Мы пользуемся преимуществами как социальных, так и географических аспектов данных, используя сетевой анализ для выявления отдельных групп пользователей и показатели неравномерности и разнообразия для определения социально-пространственного разделения.Мы также обсуждаем некоторые ограничения этих данных и методов и предлагаем способы, которыми они могут дополнить устоявшиеся количественные и качественные подходы в городской науке.

Образец цитирования: Boy JD, Uitermark J (2016) Как изучать город в Instagram. PLoS ONE 11 (6): e0158161. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0158161

Редактор: Тобиас Прейс, Уорикский университет, СОЕДИНЕННОЕ КОРОЛЕВСТВО

Поступило: 28 января 2016 г .; Принята к печати: 10 июня 2016 г .; Опубликовано: 23 июня 2016 г.

Авторские права: © 2016 Boy, Uitermark.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Данные были собраны через общедоступный API Instagram (https://www.instagram.com/developer) и надежно хранятся во внутренней базе данных. Доступ к данным ограничен во избежание личной идентификации пользователей и в соответствии с Условиями использования Instagram (https: // www.instagram.com/about/legal/terms/) и Условиями API (https://www.instagram.com/about/legal/terms/api/). Сетевые данные доступны в анонимной форме из общедоступного репозитория по адресу doi: 10.5281 / zenodo.45272. Другие данные Instagram общедоступны через API.

Финансирование: Эта работа частично финансировалась Исследовательским советом Норвегии (№ 231344) и Нидерландской организацией научных исследований (№ 451-12-035).

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

С момента своего запуска в 2010 году Instagram быстро стал одной из наиболее широко используемых платформ социальных сетей в мире [1]. В начале 2015 года сообщалось, что более 200 миллионов пользователей по всему миру используют сервис для обмена 70 миллионами изображений в день [2]. Инстаграм как визуально-локативную социальную среду можно рассматривать как интерактивную сенсорную систему [3,4]. Его пользователи производят данные в повседневной жизни со смартфонами в руках. Эти данные централизованы на платформе Instagram.Таким образом, он представляет собой беспрецедентный источник данных для социальных исследователей. В этой статье мы представляем методы, которые могут быть использованы учеными для понимания современной городской динамики. В частности, наш интерес состоит в том, чтобы исследовать и визуализировать социопространственные модели и подразделения в городе. Мы применяем эти методы к двум городам, Амстердаму и Копенгагену. Это приложение является доказательством концепции, демонстрирующей возможности — а также ограничения — этих данных и методов для информационного обеспечения работы городских ученых.

Связанные работы

Наш подход к изучению социальных разделений основан на двух литературных источниках: литературе по социальным наукам о городах и литературе по информатике в социальных сетях. Социологов давно интересовало социальное разделение в городе. Основываясь на фундаментальной работе Чикагской школы по социальной экологии города [5], они составили карту неравномерного распределения групп населения и определили детерминанты и результаты экономической и этнической сегрегации [6–8].Подавляющее большинство исследований изучали сегрегацию по месту жительства с помощью данных официальных реестров. Хотя такие исследования дают ряд идей, широко признано, что эти исследования не охватывают некоторые важные аспекты дифференциации внутри города, поскольку они больше учитывают место проживания людей, чем то, как они перемещаются по городскому пространству в своей повседневной жизни. Городской ландшафт отмечен многочисленными процессами анклавообразования, не связанными с местами проживания, т.е.е. кварталы, но вокруг мест работы, отдыха или розничной торговли [9–13]. Исследователи полагались на этнографию или обзорные исследования, чтобы понять эти тонкие и динамические модели сегрегации [14,15]. Хотя эти методы обеспечивают явные преимущества, они, вероятно, менее подходят для выявления отношений и потоков за пределами исследовательского сайта [16–18].

Данные, генерируемые пользователями с помощью платформ социальных сетей, основанных на местоположении, обещают заполнить пробелы в картине, представленной текущими исследованиями динамики городов [19].Эти данные, являющиеся продуктом совместной сенсорной системы, пополняют методологический инструментарий ученых города. Эти данные могут использоваться для идентификации групп на основе наблюдаемого поведения, а не с использованием заранее определенной схемы классификации, что позволяет более детально и актуально разбивать городское население на подгруппы.

Однако исследователи, стремящиеся использовать эти возможности, должны знать, что данные социальных сетей не просто отражают деятельность городских жителей.Это особенно верно для данных Instagram, которые мы используем в этой статье. Пользователи Instagram выборочно представляют свой жизненный мир, демонстрируя изображения, которые, по их мнению, подходят для распространения. Это также означает, что они тщательно представляют город и свое место в нем. Пользователи обычно не сообщают о своих визитах в супермаркет или о поездках на работу. Вместо этого они обмениваются изображениями как часть стратегии отличия: они представляют себя с друзьями, в красивых нарядах, в местах, которые являются для них особенными [20].Одним словом, они используют Instagram, чтобы обозначить свое место в социальной структуре и в городе. Общаясь друг с другом (подписываясь, ставя лайк или комментируя) и отмечая одни и те же места, пользователи формируют сообщества на стыке онлайн- и офлайн-пространств. Картируя эти процессы ассоциации и разграничения мест, мы можем исследовать, как сообщества возникают на этом интерфейсе и создают социокультурные области. Раньше такие процессы можно было понять только с помощью опросов или этнографии конкретных условий, но теперь мы можем использовать данные социальных сетей для крупномасштабного и подробного исследования того, как горожане связываются друг с другом и образуют сообщества.

Эти данные могут также дать представление о местах или группах мест, в которых различные группы в городе проводят часы бодрствования, и о роли, которую эти места играют в формировании групп и субкультур. В этом контексте Лофланд понимает, что общественная сфера города состоит из мест, в которых горожане встречаются с незнакомцами [21]. Эти места являются типичными местами городской жизни, потому что они требуют от людей взаимодействия с другими людьми, с которыми у них нет интимных связей [22].Как таковые, они также служат площадками для культивирования космополитических привычек [23]. Городские жители также могут преобразовывать номинально общественные места в сферу деятельности определенной группы. Такие узкие места служат укреплению групповой идентичности и подтверждению границ [21]. Таким образом, определение того, какие места в городе являются космополитическими, а какие — местными, важно для понимания моделей встреч и анклавов в городе. Кроме того, разделения между группами также могут происходить во времени, а не в пространстве, например, когда места и районы становятся исключительными участками ночной жизни города [24–27].

В то время как несколько ученых, работающих на стыке географии и информатики, начали использовать данные социальных сетей [28–31], в течение последнего пятидесятилетия компьютерные ученые провели большую часть работы, используя преимущества социальных сетей, основанных на местоположении [32]. До недавнего взлета Instagram основное внимание уделялось твитам с геотегами и данным, полученным от Foursquare, службы регистрации. Проект Краншоу и др. Livehoods Project представляет метод изучения динамики и структуры городов с помощью данных из социальных сетей с использованием методов машинного обучения [33].Их методология объединяет отдельные точки данных (проверки Foursquare) с использованием методов пространственной кластеризации для выявления областей, которые возникают в результате действий городских жителей. Frias-Martinez et al. используйте твиты с геотегами для изучения землепользования и интересных мест в Нью-Йорке. На основе пространственно-временных закономерностей в данных они выделяют районы в городе, используемые в основном для отдыха, бизнеса или проживания [34]. Silva et al. Используйте данные Foursquare для создания тепловых карт, чтобы визуализировать городскую динамику на основе индивидуальных траекторий.Полученная визуализация показывает общую вероятность перехода жителей города между различными типами пространств, такими как узлы общественного транспорта и места работы [35,36].

Совсем недавно Silva et al. перешли от использования данных Foursquare к использованию данных Instagram в качестве основы для «совместной сенсорной системы». (В [37] Силва и др. Сравнивают два источника данных.) Используя данные Instagram для изучения городской динамики, они обнаруживают, что пространственно-временные закономерности коррелируют с рутинной деятельностью городских жителей.Как таковой, он может служить для определения мест или наборов мест культурной активности [38]. Серия междисциплинарного сотрудничества между компьютерными учеными и историками искусства также была направлена ​​на то, чтобы понять смысл Instagram в контексте города. Путем анализа больших наборов данных постов с геотегами, собранных в городах по всему миру, эти материалы стремятся визуализировать различия в ритмах и содержании между городами [39–41]. Среди других работ исследователей Льва Мановича — http: // selfiecity.net и http://on-broadway.nyc.

В целом, хотя ученые предприняли многообещающие набеги, исследования пока были ограничены. Исследования в Instagram, особенно по сравнению с Twitter, находятся в зачаточном состоянии. Существуют важные теоретические причины для заполнения этого пробела, поскольку данные Instagram позволяют исследователям пролить новый свет на процессы, которые долгое время занимали исследователей городов, включая формирование субкультур, сегрегацию и космополитический или местнический характер мест в городе.Наш вклад заключается в разработке ряда методов для освещения этих процессов и в предоставлении доказательства концепции того, как эти методы можно использовать.

Data

Мы используем как сетевые, так и пространственные данные из Instagram. Сетевые данные позволяют нам идентифицировать группы, а пространственные данные позволяют нам отображать места, которые изображают пользователи Instagram. Взятые вместе, мы можем использовать эти данные для выявления социально-пространственных разделений, исследуя наличие или отсутствие социальных групп в местах по всему городу.

Мы собираем оба вида данных из Instagram с помощью интерфейса прикладного программирования платформы (API). Для этой цели мы создали и использовали kijkeens [42], инструмент, который через регулярные промежутки времени опрашивает конечную точку местоположения Instagram API для сбора всех сообщений с геотегами из городской местности, сохраняет метаданные сообщений в базе данных и, после определенной задержки, собирает данные о сети. данные («лайки» и комментарии) для каждого из постов. Мы создали два набора данных сообщений, опубликованных в Амстердаме и Копенгагене за двенадцать недель.В Амстердаме мы собрали 953 403 сообщения в период с 19 апреля по 12 июля 2015 года, а в Копенгагене мы собрали 890 621 сообщение в период с 25 мая по 17 августа 2015 года. Поскольку нас интересуют повседневные модели городского жилья, мы учитывали только сообщения пользователей, которые разместили в город в течение четырех недель или дольше, чтобы исключить вероятных туристов. Это сократило количество постов до 442 246 и 507 445 соответственно.

Мы сохранили различные метаданные о каждом из этих постов.Наиболее важными для наших целей являются данные о социальной активности (лайки и комментарии) и отмеченные местоположения. Мы сохраняли социальную активность в каждом посте примерно через 24 часа после первоначальной публикации поста. Поскольку большая часть активности в сообщении происходит в течение первых нескольких часов его жизни, это составляет большую часть взаимодействий, полученных с помощью сообщений с геотегами в нашем наборе данных. В Амстердаме произошло более 16 миллионов взаимодействий, из которых 1,1 миллиона были между локальными пользователями в нашем наборе данных.В Копенгагене количество взаимодействий превысило 21 миллион, из которых 1,8 миллиона были между пользователями в нашем наборе данных. Следует иметь в виду, что API возвращает максимум 140 лайков на пост, поэтому мы не можем фиксировать все взаимодействия для очень популярных пользователей, количество лайков которых регулярно превышает это число. В результате такого ограничения данных наш анализ может недооценивать центральное место определенных пользователей в общей сети.

Методы

Наш анализ объединяет несколько методов.Мы используем сетевой анализ для выявления групп и показателей неравномерности и разнообразия для определения социально-пространственных разделений.

Определение групп с помощью сетевого анализа

Как определить группы горожан? Если предыдущим ученым приходилось собирать данные для своего анализа посредством кропотливых исследований сообщества [43,44], мы можем использовать сетевые данные, собранные в Instagram. Пользователи Instagram признают других на платформе, ставя лайки и комментируя их сообщения.В целях нашего сетевого анализа мы понимаем взаимное признание (взаимное расположение и / или комментарии) как социальную связь между двумя пользователями. Исследования использования социальных сетей показывают, что это более надежный индикатор социальных связей между пользователями, чем простая приверженность [45]. Мы строим неориентированный невзвешенный сетевой граф на основе данных о наших взаимодействиях. В таблице 1 представлены некоторые показатели по двум городским сетям.

Мы выявляем подгруппы среди пользователей Instagram, применяя метод, называемый определением сообщества.Используемый нами метод, называемый методом оптимизации модульности Лувена [46], последовательно группирует связанные узлы в сети вместе до тех пор, пока не будет достигнут оптимальный уровень кластеризации. Мы используем пакет igraph [47] и реализацию алгоритма Лувена от Traag [48]. Мы выполняем обнаружение сообщества на самом большом связном компоненте каждого графа, на который приходится большинство узлов с взаимными связями в обеих сетях (93,9 процента для Амстердама и 96,6 процента для Копенгагена). Мы рассматриваем только кластеры не менее пятисот пользователей.Мы выбрали это пороговое значение, чтобы количество кластеров оставалось управляемым после определения того, что кластеры выше этого порогового значения содержат большинство узлов. Те, кто заинтересован в изучении конкретных субкультур, могут захотеть включить даже некоторые из более мелких и маргинальных кластеров, но для наших целей это не обязательно.

Затем мы охарактеризуем эти группы и выясним, что, помимо общей сетевой структуры, отличает их. Мы испробовали множество методов. Сначала мы стремились охарактеризовать кластеры автоматически, используя данные профиля пользователя.Пользователи Instagram имеют возможность заполнить 150-символьное поле «биография». Наши попытки использовать методы анализа текста, такие как tf-idf [49], для характеристики кластеров на основе этих текстовых данных, не дали надежных или достоверных результатов. Вместо этого мы решили полагаться на комбинацию сетевого анализа и ручной классификации для характеристики групп. Несмотря на некоторые недостатки, это кажется наиболее подходящим подходом с учетом имеющихся данных.

На первом этапе мы анализируем структуру подграфов.Нас особенно интересует плотность связей и выделяются ли определенные узлы как концентраторы. Если мы обнаружим, что подграфы тесно связаны и организованы вокруг узловых точек, тогда у нас есть основание для характеристики групп с точки зрения их основных пользователей, которых мы можем рассматривать как групповые координационные центры [50]. Чтобы определить плотность связей подгрупп, мы вычисляем локальный средний коэффициент кластеризации и сравниваем его с коэффициентом кластеризации случайного графа Эрдеша – Реньи с равным количеством узлов и ребер [51].Мы сообщаем зарегистрированное соотношение коэффициентов кластеризации (), чтобы сравнить наблюдаемую плотность связей со случайным графом. Если коэффициент кластеризации значительно выше, чем на случайном графике, можно сделать вывод, что плотность связей высока. Чтобы определить степень, в которой подграфы организованы вокруг узлов, мы проверяем распределение центральности каждого подграфа и сообщаем о критериях согласия (расстояние Колмогорова-Смирнова) для трех распределений с тяжелыми хвостами: степенного, логнормального и растянутого экспоненциального распределения. [52].Мы используем Page Rank как меру центральности сети [53].

Как мы увидим, подграфы имеют искаженное распределение центральности с тяжелыми хвостами (указывающее на концентраторы) и высокую плотность связей (по сравнению со случайными графами). Мы используем эти сетевые особенности и характеризуем группы в соответствии с их координационными центрами. Мы сделали это вручную. Каждый из авторов изучал данные, чтобы индуктивно получить характеристику для каждого кластера, а затем сравнивал результаты, чтобы уточнить результаты этого индуктивного процесса.В будущих исследованиях может потребоваться разработка схемы кодирования для этих целей, но мы не можем использовать это здесь. При описании этих центральных учетных записей мы сначала рассматриваем профиль пользователя, а затем анализируем содержание их изображений и отмеченных местоположений. Часто пользователи указывают свою профессию или принадлежность в своей биографии, которую мы затем должны только проверить, изучив их изображения, но в других случаях нам необходимо определить их социальное и культурное происхождение путем тщательного изучения содержания их изображений.Наш анализ сосредоточился на десяти самых центральных учетных записях. Хотя более исчерпывающий ручной анализ, несомненно, позволил бы выявить и другие нюансы, мы обнаружили, что изучение десяти самых центральных учетных записей дало нам хорошее впечатление о кластере в том смысле, что изучение дополнительных учетных записей не привело нас к фундаментальному изменению нашей характеристики.

Отображение социальных подразделений и взаимодействий

Как мы можем измерить уровень и характер сегрегации и взаимодействия между группами? Социологические исследования городской сегрегации использовали ряд различных показателей.Индекс несходства (DIS) долгое время считался золотым стандартом показателей сегрегации по месту жительства [54], и он особенно подходит для определения равномерности населения в городских районах [55]. Сегрегация группы меньшинства M по k различным территориальным единицам i относительно большинства населения W измеряется следующим образом:

Здесь m _i и w _i относятся к субпопуляциям меньшинств и меньшинств в каждой единице ареала. Этот индекс имеет ряд характеристик, позволяющих рекомендовать его.Прежде всего, это легко интерпретировать. Значение DIS соответствует доле группы меньшинства, которой придется переехать для достижения полностью равномерного распределения. Мы используем индекс несходства для измерения групповой сегрегации, поскольку нас интересует, насколько равномерно группы присутствуют в разных частях города. При вычислении этого показателя равномерности мы берем каждый кластер как «группу меньшинства» и сравниваем его с другими кластерами, вместе образующими группу большинства.

Мы также заинтересованы в обменах между группами.Две группы могут быть связаны друг с другом, часто взаимодействуя друг с другом, например, ставя лайки и комментируя сообщения друг друга. На силу этого отношения указывает вес ребра, соединяющего две группы в графе кластеров. Вес ребра рассчитывается путем суммирования взаимных связей между членами обеих групп. Мы нормализуем веса ребер, разделив вес ребра на общее количество узлов в двух кластерах, которые оно соединяет.

Расположение космополитических и церковных мест

Какие места способствуют встречам между членами разных групп, а какие являются эксклюзивными для членов одной и той же группы? Мы ранжируем места от самых ограниченных до самых космополитических, используя показатель разнообразия, известный как индекс дивергенции.Он сравнивает ожидаемое распределение групп в месте с учетом того, что мы знаем об общем распределении этих групп в городе в целом, с наблюдаемым распределением в этом месте. Пользователи Instagram могут помечать свои сообщения заранее определенным местоположением, но они также могут определять свои собственные названия мест (или, по крайней мере, они могли бы в течение нашего периода сбора данных). Мы вручную проверили и, при необходимости, объединили географические названия. Мы учитываем только места, отмеченные как минимум в 25 сообщениях как минимум 15 разными пользователями.Если бы каждая группа была представлена ​​в той пропорции, в которой она присутствует в городе, мы бы получили ситуацию полного разнообразия. Значение показателя будет 0. Чем дальше ожидаемое и наблюдаемое распределения расходятся в конкретном месте, тем менее разнообразным можно назвать это место. Индекс дивергенции (DIV) используется как в социальных науках, так и в науках о жизни для измерения разнообразия населения [56,57]. Индекс дивергенции в единице площади i определяется следующим образом:

В этом уравнении π _m соответствует общему относительному появлению кластера m и относится к относительному появлению кластера m в единице площади i.Для простоты интерпретации мы приводим стандартизированные индексы дивергенции, которые мы вычисляем путем деления DIV _i на max (DIV) [56]. Таким образом, значение 1 указывает максимальное расхождение (то есть самое низкое разнообразие).

В отличие от других мер разнообразия, основанных на концепциях теории информации, на DIV не влияет количество рассматриваемых подгрупп [56]. Это важно, потому что сетевые структуры разных городов различаются, поэтому обнаружение сообществ может дать разное количество подгрупп.Если мы хотим, чтобы показатели разнообразия были сопоставимы, на них не должно влиять количество сообществ.

Результаты

Группы

Обнаружение сообщества позволило нам идентифицировать двенадцать кластеров из 500 или более пользователей в Амстердаме (таблицы 2 и 3) и шестнадцать кластеров выше порогового значения в Копенгагене (таблицы 4 и 5). Пользователи в этих кластерах составляют более двух третей всех пользователей с взаимными связями в случае Амстердама и более трех четвертей пользователей в случае Копенгагена.

Все подграфы кластера имеют коэффициенты кластеризации, которые значительно выше, чем в соответствующем случайно сгенерированном графе. Для всех кластеров разница превышает порядок. Это указывает на высокую плотность связей внутри кластеров. Кроме того, их распределения по центральности близко подходят к распределению с тяжелыми хвостами (см. Также S1 Рис.), Что говорит о существовании концентраторов внутри каждого кластера. Это дает нам обоснование для характеристики групп с точки зрения их основных пользователей.

В случае Амстердама мы можем охарактеризовать одиннадцать из двенадцати кластеров, используя ручную классификацию центральных пользователей. Групповой характер кластеров обычно уходит корнями в общие профессии, интересы, образ жизни и тусовки. Некоторые кластеры, такие как AMS5 (состоящие в основном из старшеклассников), не имеют прочной привязки к конкретным местам и общих способов идентификации. Однако они находятся на аналогичном этапе своей жизни. Можно сказать, что молодые люди в этом кластере (пока) не выработали особого стиля или автономной идентичности.Наконец, AMS6 — кластер с необычно высокой долей частных аккаунтов — не имеет оснований для группировки, которую мы можем различить.

В Копенгагене большее количество кластеров характеризуется общим этапом жизни, а не общими профессиями или общением. Частично причина в том, что в Instagram в Копенгагене видно больше подростков, чем в Амстердаме, что указывает либо на более высокий уровень принятия социальной сети среди датской молодежи, либо на меньшее отвращение к общедоступным учетным записям и использованию геотегов.Тем не менее, несколько кластеров четко определены по общим характеристикам, интересам или профессиям.

Сравнивая Амстердам и Копенгаген, мы можем увидеть некоторые общие черты и различия. В обоих городах есть значительная группа имиджмейкеров, основное занятие которых на платформе, будь то профессионально или профессионально, — это изображать город, в котором они базируются (AMS3 и CPH5). Места, отмеченные пользователями в этих кластерах, включают известные парки, здания и сооружения. В обоих городах кластеры различаются по размеру, степени активности и популярности.Самый активный кластер в Амстердаме (AMS3) имеет в среднем 26,1 сообщений с геотегами на пользователя в течение исследуемого двенадцатинедельного периода, а наименее активный (AMS8) — 11,6 сообщений на пользователя. В Копенгагене самый активный кластер (CPh5) имеет в среднем 22,2 сообщения с геотегами на пользователя, а наименее активный (CPH9) — только 7,2. Наконец, количество последователей также варьируется от кластера. В среднем количество подписчиков в Амстердаме выше, чем в Копенгагене, и разброс числа подписчиков также больше.Авангард образа жизни в Амстердаме (AMS2) имеет самое высокое среднее количество последователей, и, напротив, самый популярный кластер в Копенгагене (CPh4) состоит из старшеклассников.

Социальные подразделения и взаимодействия

Как показывает индекс несходства (DIS), приведенный в таблицах 2b и 3b, наличие скоплений в местах вокруг города неравномерно. Чтобы добиться равномерного распределения постов по группам, в среднем примерно одна из трех публикаций должна быть размещена из других источников.Однако неравномерное присутствие кластеров по всему городу не означает, что они полностью изолированы. На рисунках 1 и 2 показаны уровни взаимодействия между кластерами в двух городах.

Рис. 1. Уровни взаимодействия между кластерами в Амстердаме.

Ячейки показывают среднее количество взаимных связей на пользователя между членами двух кластеров. Более темные заштрихованные клетки указывают на большее количество взаимных связей. Пустые ячейки указывают на отсутствие взаимодействия.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0158161.g001

Рис. 2. Уровни взаимодействия между кластерами в Копенгагене.

Ячейки показывают среднее количество взаимных связей на пользователя между членами двух кластеров. Более темные заштрихованные клетки указывают на большее количество взаимных связей. Пустые ячейки указывают на отсутствие взаимодействия.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0158161.g002

В Амстердаме кластеры AMS2 и AMS4 имеют 0,45 взаимных связей на пользователя, что является самой сильной связью между двумя кластерами.Учитывая сходство ориентации в образе жизни между двумя кластерами — один состоит из «Авангарда образа жизни», а другой — из культурных предпринимателей, эта связь не слишком удивительна. Следующая по силе связь — между кластерами AMS4 и AMS7, Культурными предпринимателями и Сторонниками вечеринок, еще одной парой кластеров, чьи образы жизни, хотя и не пересекаются, похоже, имеют сходство. Кластеры AMS1 и AMS3 имеют тесные связи с AMS7 и AMS2 соответственно. Эти пять взаимосвязанных кластеров являются одними из самых популярных, и каждый из них определяется общим образом жизни и профессиями, а не общим этапом жизни.

В Копенгагене кластеры CPh2 и CPh5 имеют самую сильную связь: 0,37 взаимных отношений на пользователя. Оба этих кластера прочно укоренились в дизайнерских профессиях и сходствах, хотя в CPh5 больше молодых родителей, чья семейная жизнь отображается в Instagram наряду с их интересом к дизайну. Кластеры CPh3 и CPh4, большие кластеры, состоящие из мужчин и женщин в возрасте от двадцати до двадцати лет, посещающих средние и высшие учебные заведения, также имеют сильную связь.

Космополитические и приходские места

Пользователи отметили 367 мест в Амстердаме и 680 мест в Копенгагене.Следующие ниже визуализации показывают места в порядке разнообразия с акцентом только на тридцати наиболее отмеченных местах для простоты представления (на рис. 3 показано распределение индексов расхождения для всех отмеченных мест в обоих городах). Такой способ представления наших данных позволяет легко выявить закономерности группового сосуществования в разных местах. Самые разные места помечены членами всех кластеров, что позволяет предположить, что они являются местами встречи между широким спектром различных групп (т.е., космополитические места). Наименее разнообразными являются исключительные владения всего одного или двух кластеров (то есть приходские места). Те, у кого средний уровень разнообразия, в подавляющем большинстве отмечены членами одних и тех же трех-четырех групп. Они не являются ни исключительными ограниченными владениями, ни местами массовых встреч.

Рис. 3. Распределение индексов дивергенции в Амстердаме и Копенгагене.

Индекс дивергенции обратно пропорционален разнообразию места. Мы рассчитываем индекс для каждого места в двух городах нашего исследования.На графике показано распределение стандартизованных оценок.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0158161.g003

На фестивале тележек с едой под открытым небом Rollende Keukens («вращающиеся кухни») в Амстердаме почти пропорционально представлены все двенадцать групп пользователей Instagram (см. рис. 4). Как и некоторые другие «места», которые мы находим в наших данных, фестиваль на самом деле является временным событием, которое в данном случае проходило в Вестерпарке, общественном парке на западе Амстердама.Место проведения мероприятия может объяснить его широкую привлекательность, поскольку в список самых космополитических мест входят Вонделпарк, Вестерпарк, Вестергасфабрик (культурный центр, расположенный в Вестерпарке) и Музейная площадь — все общественные места. Парки и площади, которые амстердамские пользователи Instagram с любовью изображают и ассоциируют себя, часто становятся местами встреч между различными группами.

Рис. 4. Визуализация разнообразия мест в Амстердаме.

Горизонтальная гистограмма справа показывает значение меры дивергенции (DIV), причем более высокие значения указывают на меньшее разнообразие.Тепловая карта в середине указывает на относительное присутствие или различные кластеры. Более темные заштрихованные ячейки указывают на большее присутствие кластера; белые клетки указывают на полное отсутствие.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0158161.g004

За этими общественными местами следуют популярные кафе и другие тусовки, независимая концертная площадка и два известных художественных музея города. В некоторых из этих мест присутствует AMS3, группа фотографов города, которые снимают знаменитые достопримечательности.Кластеры AMS2 и AMS4 также присутствуют постоянно, в то время как кластеры AMS5 и AMS6 отсутствуют в некоторых из них. По мере того, как мы приближаемся к узкой части спектра, наблюдается заметный рост музыкальных фестивалей, клубов и крупных концертных площадок. Некоторые из этих мест имеют сильное присутствие членов кластеров AMS1, AMS4 и AMS7. Самые узкие места, в том числе рестораны, клубы и тренажерный зал, часто посещаемые приверженцами здоровья и образа жизни (AMS11), являются предпочтительным местом встреч членов только одного кластера.Тип мест, представленных среди самых узких мест, предполагает, что город особенно изолирован в ночное время, поскольку в них есть несколько ночных клубов. Некоторые кластеры полностью отсутствуют в самых узких местах, включая специалистов по визуализации (AMS9), исследователей культуры (AMS10) и любителей кофе (AMS12).

Как и в случае с Амстердамом, общественные парки и места Копенгагена часто являются местами встречи (см. Рис. 5). Среди самых космополитичных мест — парк развлечений Fælledparken (парк общин) и парк развлечений Tivoli.Пользователи также часто отмечают районы Вестербро, Норребро и реконструированный район гавани Islands Brygge. Это не столько места, сколько области, поэтому мы не можем заключить, что они являются местами столкновения. Однако это области, с которыми пользователи Instagram во всем мире связывают себя, отмечая их в своих сообщениях.

Рис. 5. Визуализация разнообразия мест в Копенгагене.

Горизонтальная гистограмма справа показывает значение меры дивергенции (DIV), причем более высокие значения указывают на меньшее разнообразие.Тепловая карта в середине указывает на относительное присутствие или различные кластеры. Более темные заштрихованные ячейки указывают на большее присутствие кластера; белые клетки указывают на полное отсутствие.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0158161.g005

К местам со средним уровнем разнообразия относятся тусовки, популярные среди молодых пользователей в кластерах CPh3 и CPh4 (учащиеся средней школы и колледжа), в том числе пешеходные покупки площадь и два бара в центре города.Наконец, самые узкие места — это почти исключительная область одного кластера. Музыкальный фестиваль Trailerpark Festival, состоявшийся в августе, был отмечен почти исключительно пользователями кластера CPh2. Original Coffee, кофейня, расположенная в нескольких кварталах, является почти эксклюзивным доменом CPh4 и двух других групп пользователей-подростков, CPH8 и CPH9. Наконец, Northmodern, выставка, посвященная продуктам датского дизайна, в подавляющем большинстве отмечается пользователями из кластера Design & Family (CPh5).

Обсуждение

Городским исследователям, интересующимся социальным разделением, традиционно приходилось выбирать между двумя вариантами, каждый из которых имел значительные компромиссы. С одной стороны, они могли изучать социально-пространственное разделение количественно, уступая место тому, что им приходилось задавать вопросы, на которые можно было ответить с помощью данных, взятых из официальных отчетов. С другой стороны, они могли изучать более сложные и динамичные процессы, посредством которых субкультуры создают и заявляют о себе на пространства, но тогда им пришлось прибегнуть к временным и трудоемким методам, которые можно было применить только в ограниченном количестве мест или на ограниченных выборках.Используя данные, полученные из социальных сетей, исследователи городов могут начать исследование в очень широком масштабе и с мельчайшими подробностями, как городские жители образуют группы внутри и в городском пространстве. Instagram, в частности, предлагает пользователям необыкновенные возможности продемонстрировать, где они находятся и с кем связаны. Благодаря своему API и некоторым методам, которые мы и другие разработали, среда также предлагает необычные возможности для исследователей, заинтересованных в исследовании сегрегации, формирования субкультур, стратегий различения и статусных иерархий.

Несмотря на эти возможности, мы должны сделать некоторые оговорки [58–61]. Жизнь пользователей Instagram не содержится в платформе, поэтому наш доступ к их жизни очень неполный. Более того, изображения в Instagram очень избирательны. Было бы ошибкой считать Instagram каким-то образом репрезентативным для совокупного использования пространства горожанами. Мы должны смотреть в Instagram только в том случае, если нам интересно то, что мы можем там найти: фотографии и связи, которые выборочно представляют , выбрали частей города из выборочной группы городских жителей.Наша цель заключалась в основном в том, чтобы предоставить «доказательство концепции» путем разработки ряда методов и демонстрации того, как данные Instagram могут пролить новый свет на классические проблемы изучения города. Хотя некоторые из наших результатов, скорее всего, окажутся надежными (например, центральные общественные парки широко популярны и очень космополитичны), другие результаты являются более предварительными. Чтобы воспользоваться возможностями, которые предлагают данные, необходимо тщательно задавать вопросы и дополнять Instagram другими источниками данных.

Авторские взносы

Проанализированы данные: JDB. Написал статью: JDB JU.

Ссылки

1. 1. Дагган М. Мобильные сообщения и социальные сети, 2015 г. Вашингтон, округ Колумбия: Исследовательский центр Пью; 2015. Доступно: http://www.pewinternet.org/2015/08/19/mobile-messaging-and-social-media-2015/
2. 2. Маккракен Х. Новые функции поиска и исследования в Instagram изменят то, как вы используете Instagram. Быстрая компания; 2015. Доступно: http: // www.fastcompany.com/3047726/tech-forecast/with-new-search-explore-features-instagram-is-changing-how-youll-use-instagram
3. 3. Берк Дж., Эстрин Д., Хансен М., Паркер А., Раманатан Н., Редди С. и др. Совместное восприятие. Труды семинара World Sensor Web. Боулдер, Колорадо: Ассоциация вычислительной техники; 2006. С. 1–5.
4. 4. Lane ND, Eisenman SB, Musolesi M, Miluzzo E, Campbell AT. Городские сенсорные системы: оппортунистические или совместные? Материалы 9-го семинара по мобильным вычислительным системам и приложениям.Нью-Йорк: Ассоциация вычислительной техники; 2008. 10.1145 / 1411759.1411763
5. 5. Парк RE. Город: Предложения по исследованию поведения человека в городской среде. Американский журнал социологии. 1915; 20: 577–612.
6. 6. Мэсси Д.С., Дентон Н.А. Американский апартеид: сегрегация и создание низшего класса. Кембридж, Массачусетс: Издательство Гарвардского университета; 1998.
7. 7. О’Коннор А., Тилли С., Бобо Л.Д., редакторы. Городское неравенство: данные из четырех городов.Нью-Йорк: Фонд Рассела Сейджа; 2003.
8. 8. Charles CZ. Динамика расовой сегрегации по месту жительства. Ежегодный обзор социологии. 2003. 29: 167–207.
9. 9. Белла Р. Н., Мэдсен Р., Салливан В. М., Свидлер А., Типтон С. М.. Привычки сердца: индивидуализм и приверженность в американской жизни. Беркли, Калифорния: Калифорнийский университет Press; 1985.
10. 10. Маффесоли М. Время племен: закат индивидуализма в массовом обществе. Лондон: Сейдж; 1996 г.
11. 11. Ханнерц У. Знакомство с городом. Нью-Йорк: издательство Колумбийского университета; 1980.
12. 12. Робсон Дж., Батлер Т. Примирение с Лондоном: Сообщества среднего класса в глобальном городе. Международный журнал городских и региональных исследований. 2001. 25: 70–86.
13. 13. Сильвер Д., Кларк Т. Н., Янез CJN. Сцены: Социальный контекст в эпоху непредвиденных обстоятельств. Социальные силы. 2010; 88: 2293–2324.
14. 14. Молоч Х. Управляемая интеграция: дилеммы делать добро в городе.Беркли, Калифорния: Калифорнийский университет Press; 1972.
15. 15. Blokland TV, ван Эйк Г. Практикуют ли люди, которым нравится разнообразие, разнообразие в жизни по соседству? Соседство и социальные сети «искателей разнообразия» в смешанном районе в Нидерландах. Журнал этнических и миграционных исследований. 2010; 36: 313–332.
16. 16. Десмонд М. Реляционная этнография. Теория и общество. 2014; 43: 547–579.
17. 17. Буравой М. Метод расширенного случая: четыре страны, четыре десятилетия, четыре великих трансформации и одна теоретическая традиция.Беркли, Калифорния: Калифорнийский университет Press; 2009.
18. 18. Бэтти М. Новая наука о городах. Кембридж, Массачусетс: MIT Press; 2003.
19. 19. Гудчайлд М.Ф. Граждане как добровольные сенсоры: инфраструктура пространственных данных в мире Web 2.0. Международный журнал инфраструктур пространственных данных. 2007; 2: 24–32. Доступно: http://ijsdir.jrc.ec.europa.eu/index.php/ijsdir/article/view/28
20. 20. Бурдье П. Фотография: искусство средней руки.Пало-Альто, Калифорния: Издательство Стэнфордского университета; 1996.
21. 21. Lofland LH. Общественная сфера: изучение основной социальной территории города. Нью-Йорк: Алдин Де Грюйтер; 1998.
22. 22. Сеннетт Р. Падение общественного деятеля. Кембридж: Издательство Кембриджского университета; 1977.
23. 23. Андерсон Э. Космополитический навес: раса и вежливость в повседневной жизни. Нью-Йорк: W.W. Нортон; 2012.
24. 24. Талбот Д. Регулирование ночи: раса, культура и исключение в создании ночной экономики.Олдершот: Ашгейт; 2007.
25. 25. Может РАБ. Городская ночная жизнь: развлекательная гонка, класс и культура в общественных местах. Нью-Брансуик, Нью-Джерси: Издательство Университета Рутгерса; 2014.
26. 26. ван Лиемпт I, ван Алст I, Шванен Т. Введение: Географии городской ночи. Городские исследования. 2015; 52: 407–421.
27. 27. Хантер М.А. Ночной тур: космос, социальный капитал и городская черная ночная жизнь. Город и сообщество. 2010. 9: 165–186.
28. 28.Хадсон-Смит А., Крукс А., Гибин М., Милтон Р., Бэтти М. Неогеография и веб 2.0: концепции, инструменты и приложения. Журнал геолокационных служб. 2009. 3: 118–145.
29. 29. Суи Д., Гудчайлд М. Конвергенция ГИС и социальных сетей: вызовы для ГИС-науки. Международный журнал географической информатики. 2011; 25: 1737–1748.
30. 30. Келли MJ. Возникающие городские образы геосоциальных медиа. GeoJournal. 2013; 78: 181–203.
31. 31.Шелтон Т., Поортуис А., Грэм М., Зук М. Отображение теней данных урагана Сэнди: раскрытие социопространственных измерений «больших данных». Геофорум. 2014; 52: 167–179.
32. 32. Zheng Y. Учебник по геолокационным социальным сетям. WWW 2012. Ассоциация вычислительной техники; 2012. Доступно: http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=163521
33. 33. Краншоу Дж., Шварц Р., Хонг Дж. И., Садех Н. Проект «Жизни»: использование социальных сетей для понимания динамики города.Шестая международная конференция AAAI по блогам и социальным сетям. Дублин; 2012.
34. 34. Фриас-Мартинес В., Сото В., Хохвальд Х., Фриас-Мартинес Э. Характеристика городских ландшафтов с помощью твитов с геолокацией. Конфиденциальность, безопасность, риск и доверие. Компьютерное общество IEEE; 2012. С. 239–248. 10.1109 / SocialCom-PASSAT.2012.19
35. 35. Silva TH, Vaz de Melo POS, Almeida JM, Salles J, Loureiro AAF. Визуализация невидимого образа городов. 2012 Международная конференция IEEE по экологически чистым вычислениям и коммуникациям.2012. С. 382–389. 10.1109 / GreenCom.2012.62
36. 36. Silva TH, Vaz de Melo POS, Almeida JM, Salles J, Loureiro AAF. Проблемы и возможности крупномасштабного изучения динамики города с использованием коллективного восприятия. Симпозиум IEEE 2013 г. по компьютерам и коммуникациям. 2013. С. 000528–000534. 10.1109 / ISCC.2013.6755000
37. 37. Silva TH, Vaz de Melo POS, Almeida JM, Salles J, Loureiro AAF. Сравнение Foursquare и Instagram с исследованием динамики города и городского социального поведения.Материалы 2-го международного семинара ACM SIGKDD по городским вычислениям. Нью-Йорк: Ассоциация вычислительной техники; 2013. С. 1–8. 10.1145 / 2505821.2505836
38. 38. Silva TH, Vaz de Melo POS, Almeida JM, Salles J, Loureiro AAF. Изображение Instagram стоит более тысячи слов: характеристика нагрузки и приложение. Материалы международной конференции IEEE по распределенным вычислениям в сенсорных системах. Кембридж, Массачусетс: Компьютерное общество IEEE; 2013. С.123–132. 10.1109 / DCOSS.2013.59
39. 39. Хохман Н., Шварц Р. Визуализация Instagram: отслеживание культурных визуальных ритмов. Шестая международная конференция AAAI по блогам и социальным сетям. Ассоциация развития искусственного интеллекта; 2012.
40. 40. Шварц Р., Хохман Н. Социальная сеть общественных мест: чтение мест через призму данных с географической привязкой. Вилькена Р., Гоггин Г., редакторы. Местные СМИ. Нью-Йорк: Рутледж; 2014;
41. 41.Хохман Н., Манович Л. Увеличение масштаба города в Instagram: чтение местных через социальные сети. Первый понедельник. 2013; 18.
42. 42. Мальчик JD. Kijkeens: инструмент для исследователей. 2015. 10.5281 / zenodo.34500
43. 43. Митчелл Дж. К., редактор. Социальные сети в городских условиях. Манчестер: издательство Манчестерского университета; 1969.
44. 44. Fischer CS. Чтобы жить среди друзей: Личные связи в городе и городе. Чикаго: Издательство Чикагского университета; 1982 г.
45. 45. Бойд Д. Это сложно: социальная жизнь сетевых подростков. Нью-Хейвен, Коннектикут: Издательство Йельского университета; 2014.
46. 46. Блондель В.Д., Гийом Ж.Л., Ламбьотт Р., Лефевр Э. Быстрое развертывание сообществ в больших сетях. Журнал статистической механики: теория и эксперимент. 2008; 2008: P10008.
47. 47. Csardi G, Nepusz T. Программный пакет igraph для сложных сетевых исследований. InterJournal. 2006; Сложные системы: 1695. Доступно: http: // igraph.орг
48. 48. Traag VA. Louvain-igraph: реализация алгоритма Лувена для различных методов использования с igraph в Python. 2015. 10.5281 / zenodo.35117
49. 49. Salton G, Buckley C. Подходы с взвешиванием терминов в автоматическом поиске текста. Обработка информации и управление. 1988; 24: 513–523.
50. 50. Уитермарк Дж., Трааг В.А., Брюггеман Дж. Рассмотрение дискурсивного утверждения: реляционный анализ голландских дебатов по интеграции меньшинств, 1990–2006 гг.Социальные сети. Скоро в 2016 г. Доступно: https://www.academia.edu/25777048
51. 51. Уоттс DJ, Строгац Ш. Коллективная динамика сетей «маленького мира». Природа. 1998; 393: 440–442. pmid: 9623998
52. 52. Alstott J, Bullmore E, Plenz D. Powerlaw: пакет Python для анализа распределений с тяжелым хвостом. PLoS ONE. 2014; 9: 1–11.
53. 53. Брин С., Пейдж Л. Анатомия крупномасштабной гипертекстовой поисковой системы. Компьютерные сети и системы ISDN.1998. 30: 107–117.
54. 54. Дункан О.Д., Дункан Б. Методологический анализ показателей сегрегации. Американский социологический обзор. 1955; 20: 210–217.
55. 55. Мэсси Д.С., Дентон Н.А. Размеры жилой сегрегации. Социальные силы. 1988. 67: 281–315.
56. 56. Роберто Э. Измерение неравенства и сегрегации [Интернет]. 2015. Доступно: http://arxiv.org/abs/1508.01167
57. 57. Abou-Moustafa KT. Показатели дивергенции как индексы разнообразия [Интернет].2014. Доступно: http://arxiv.org/abs/1408.2863
58. 58. Бойд Д., Кроуфорд К. Критические вопросы для больших данных: провокации для культурных, технологических и научных явлений. Информация, коммуникация и общество. 2012; 15: 662–679.
59. 59. Манович Л. Тенденции: перспективы и проблемы больших социальных данных. В кн .: Золотой МК, редактор. Дебаты в цифровых гуманитарных науках. Миннеаполис, Миннесота: Университет Миннесоты Press; 2012. С. 460–475.
60. 60.Туфекчи З. Большие вопросы к большим данным в социальных сетях: репрезентативность, достоверность и другие методологические ошибки. Восьмая международная конференция по блогам и социальным сетям. Анн-Арбор, штат Мичиган: AAAI; 2014. Доступно: http://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM14/paper/view/8062
61. 61. Китчин Р. Город в реальном времени? Большие данные и умный урбанизм. GeoJournal. 2014; 79: 1–14.

Как найти учетные записи Instagram рядом со мной

Instagram — бесплатное онлайн-приложение для обмена фотографиями и платформа социальной сети, приобретенная Facebook в 2012 году.Instagram — это мобильное приложение, которое позволяет пользователям редактировать и загружать фотографии и короткие видеоролики. Пользователи также могут поделиться своим местоположением вместе с фотографией, где была сделана фотография. Instagram включает несколько полезных функций поиска местоположения. Они полезны не только для удовлетворения любопытства относительно того, где была сделана фотография, но и для поиска других фотографий, сделанных в том же месте.

Поскольку в настоящее время путешествия стали хобби для каждого из нас, мы увидим множество аккаунтов в Instagram, посвященных отпускам и местам, которые стоит посетить.Широко использовались особенности локации. Их можно использовать по-разному. Эта функция местоположения используется для поиска определенного места, для поиска местоположений, для поиска вашего друга, для поиска бизнеса и даже для поиска учетных записей рядом с вашими местоположениями. Добавление этой функции местоположения в Instagram дает множество преимуществ, поскольку Instagram имеет более одного миллиарда пользователей в месяц по всему миру, в том числе физический адрес в ваших публикациях в Instagram становится действительно мощной возможностью продаж — особенно для любых трейдеров или небольших розничных продавцов, которые могут помочь клиентам найти ваш расположение легко.

Иногда они не идеальны; у них есть некоторые особенности в том, насколько они надежны и как они работают, но они могут быть полезны для поиска фотографий и учетных записей, которые вы хотите увидеть. Наиболее заметные особенности: полезность функций определения местоположения в Instagram прямо пропорциональна тому, насколько хорошо пользователи их используют. Это связано с тем, что местоположение — это то, что пользователь назначает (или пропускает), и не существует многих мер предосторожности, обеспечивающих его постоянное использование.

Как уже говорилось выше, с помощью функции определения местоположения в Instagram можно найти множество мест, магазинов, торговых центров, районов и даже людей.Итак, давайте подробно обсудим, как найти аккаунты рядом со мной с помощью Instagram.

Самый простой метод поиска по местоположению в Instagram — использовать стандартную функцию поиска. Коснитесь значка увеличительного стекла в нижней части экрана в приложении Instagram. Это запустит консоль поиска. Позвольте пройти шаг за шагом.

Как найти аккаунты Instagram рядом со мной

• Откройте приложение Instagram с помощью телефона Android или iOS.
• Войдите в систему, используя свои учетные данные, которые представляют собой имя пользователя, номер телефона или идентификатор электронной почты и пароль.
• Теперь нажмите кнопку поиска в нижней части экрана Instagram.
• Вкладка в строке поиска, которая находится в верхней части экрана в Instagram.
• Теперь введите место, город или что-нибудь, что вы ищете, например, если вы ищете людей из вашего собственного города, введите название своего города, например «Ахмедабад».
• Как только вы начинаете печатать, по умолчанию открывается вид «Сверху», который, по сути, является всеобъемлющей категорией для всех результатов. Он также будет включать параметры, хэштеги, людей, учетные записи и места.
• Поскольку для поиска доступны опции, вы можете переключиться на любую опцию, имеющую отношение к вашему поиску. Если вы ищете учетную запись, переключитесь на опцию учетной записи и найдите в ней «Ахмедабад».
• Instagram покажет каждую учетную запись, связанную с Ахмедабадом. Имена учетных записей, имена пользователей или местоположения, связанные с Ахмедабадом, будут автоматически отображаться на экране Instagram.

Итак, теперь вы можете искать любую учетную запись, которую хотите, используя эту функцию.

Можно даже искать фотографии, используя эту функцию местоположения, и можно найти учетные записи из этих найденных изображений.Как обсуждают, пользователь может добавить местоположение при загрузке изображений в Instagram, так что в случае, если вы ищете отдельную учетную запись, и этот человек использовал хэштег и добавил это местоположение в хэштег, например # Ахмедабад, указывая, что эта фотография была сделана в Ахмедабаде, тогда вы можете выполнить поиск в опции хэштега #Ahmedabad, тогда каждый пост, связанный с #Ahmedabad, будет отображаться в Instagram, поэтому вы можете искать это изображение по этому хэштегу и даже находить их учетную запись, поскольку изображение будет загружено только из этой конкретной учетной записи.

Таким образом, вы можете искать в Instagram в любом месте, то есть можно даже искать в любом небольшом районе, расположенном вокруг вашего проживания. Если вы введете в строку поиска Instagram название небольшого городка, городов или даже областей или дорог, Instagram будет искать для вас все связанные сообщения, изображения, учетные записи и хэштеги. Вкладки, которые функционируют как фильтры, позволяют детализировать результаты. Итак, если вам нужны результаты только из поля фактического местоположения, выберите вкладку «Места». Вы можете сделать то же самое с именами учетных записей Instagram или хэштегами.

Пользователь может даже использовать сторонние приложения для поиска аккаунтов рядом с ними. На рынке доступно множество сторонних приложений, но мы рекомендуем Instagram Finder! Это новый способ просмотреть огромную коллекцию фотографий Instagram. Приложение позволяет искать фотографии и пользователей в зависимости от их местоположения, с возможностью нацеливания на любое место в мире с помощью встроенной функции поиска Google Maps. После того, как вы выберете место, Insta Finder найдет все фотографии в пределах 5 километров от этого места.Затем результаты можно отсортировать по ближайшим или самым последним.

Надеюсь, что вышеупомянутые методы помогут вам найти желаемую учетную запись Instagram, расположенную рядом с вами.

Также читают:

(PDF) Повторная сборка города через Instagram

самых центральных пользователей в каждом подграфе, чтобы увидеть, каковы

их фоны и какие изображения они публикуют в

своих временных шкалах (см. Boy and Uitermark 2016; Uitermark

et al. .2016). Мы также посмотрели на места, отмеченные участниками кластера

. Пользователи, которые отмечают места, — это не просто

; они хотят показать другим, что они есть.

Метки места, таким образом, служат маркерами идентичности и предъявляют символические претензии

к месту.

Увидеть мир через Instagram

Ленты Instagram красочны и разнообразны, но в то же время Instagram

проецирует определенный образ мира

. То, что пользователи Instagram видят, просматривая

своих каналов, что они публикуют и как они используют платформу

для навигации по социальным и городским мирам, отмечены этой превалирующей эстетикой

.Публикации в Instagram запечатлевают моменты —

моментов, отличающихся утонченной красотой и

хорошей атмосферой. Они редко бывают зрелищными, а скорее отражают взгляд человека с улицы на повседневную городскую жизнь

, с любовью организованный имуществом или праздничными мероприятиями. На одном снимке

мы видим большую группу велосипедистов, ожидающих зеленого светофора

на перекрестке; в другом — обложка Джеффа Бакли

, искусно закрепленная на проигрывателе; в

третьем мы видим молодых женщин и мужчин, одетых для особого случая

, улыбающихся и вместе наслаждающихся напитками.

И, конечно же, мы также найдем селфи, латте-арт и

красиво сервированных тостов с авокадо. Как заметил Анри Лефевр

, моменты можно отличить от простых

мгновений, поскольку первые влекут за собой «надежду вновь пережить этот

момент или сохранить его как привилегированный промежуток времени,

, забальзамированный в памяти» (2002, 343). ). Пользователи Instagram тренируют

своих глаз, чтобы замечать кусочки мира вокруг них, достойные

бальзамирования. В процессе воссоздания своего жизненного мира таким образом, повседневность

неуклонно эстетизируется до такой степени, что никогда не выглядит как

просто обычным или приземленным.

8

Просматривая поток

постов в Instagram, можно увидеть, казалось бы, бесконечную серию

пиковых моментов. Таким образом, Instagram передает теические нормы aes-

, которые вызывают определенную степень соответствия (Bour-

dieu et al. 1990) в том, как люди используют платформу.

Это соответствие было предметом многочисленных пародий

, верный признак того, что медиа-практика в Instagram

подчиняется набору неписаных правил.

9

Фактически, исключение

подтверждает правило, потому что даже рефлексивные и критические

пользователи не играют вне себя. Они тоже

соблазняются использовать платформу для участия в стратегиях

различения и цифровой маркировки пространства.

Один из наших респондентов, Алексис, имеет

развитую критическую рефлексию в отношении Instagram. Она

высмеивает пользователей, которые демонстрируют свое предпочтение

изысканной пище или здоровому образу жизни, например, путем размещения

фотографии с заголовком «Я ненавижу изысканные пустыни» в

, которую она позирует рядом с хорошо составленным высокая кухня

десерт и показывает средний палец в камеру.

Когда ее спросили прямо в интервью, она ответила, что

она никогда не отмечает места. Однако, когда интервьюер просмотрела

через свою ленту в Instagram, выяснилось, что она, на самом деле,

отметила геотегами многие из своих праздничных фотографий. Одно недавнее сообщение

в Амстердаме также содержало метку места. Это был пост

, в котором она изображена с друзьями в Walter’s, баре

на Джавастраате, который является одним из самых известных

Instagram-заведений в престижном районе

Indische Buurt.Алексис была озадачена тем, что она это сделала.

Алексис: Не думаю, что у меня есть… ну, может быть, здесь. Ой! Там написано …

Опрашивающий: Вы отметили это место, Уолтер. Это на

Javastraat.

Алексис: Да, знал. Интересно. Да, я сделал это здесь. Ага.

Это было хорошо. […] Да, тогда это было новое, и это было очень

хорошее, это было очень — ужин был очень хорошим, и моя подруга

работала там, она была нашей официанткой. Может, я не знаю

почему…может также, чтобы показать: «Я пошел в новое классное место!» Я

не знаю, о чем я думал.

Здесь мы начинаем понимать, почему город в Instagram

выглядит намного привлекательнее и гламурнее, чем в повседневной жизни

. Симона, респондентка, которую мы определили

по ее центральному положению в ее соседней сети общественных организаций

, более подробно рассказала об этих стратегиях

:

Опрашивающий: Как вы обнаружите, что в новом ресторане

открыто, что вы хотите куда пойти и тому подобное?

Симона: Да, вообще-то, в основном в Instagram.Я слежу за множеством

человек отсюда. Всегда найдется кто-то, кто слышит об этом

, а потом это распространяется так быстро. Вы просто

видите людей, идущих туда, и … да. Иногда я первым делаю

, иногда первым идет кто-то другой, но мне всегда нравится, когда

идет одним из первых. Это как немного — это не совсем

соревнование, но в каком-то смысле это тоже немного. [смеется].

Свой успех в этом конкурсе она объясняет своим

повышенным вниманием к окружающему миру:

Я всегда оглядываюсь по сторонам.Если я вижу новые места и меня действительно интересует что-то

— это как подарок. Я все вижу. Я на самом деле вижу

, если у вас есть большая улица с магазинами, а

совершенно хаотична, я все равно смотрю, есть ли там новое место, открывающееся

, потому что это просто то, что я замечаю. Я все вижу.

Мой врач говорит, что это как-то связано с моим СДВГ

[смеется], что я смотрю на все. […] Я как бы одержим

своим окружением, поэтому я сосредоточен именно на этом.

Все наши респонденты прекрасно осознавали, что

фотографий в их ленте сделаны и отобраны так, чтобы передать

, что их плакаты счастливы, здоровы и модны. Хотя красота и величие

в их каналах могут быть источником

удовольствия, некоторые также выразили разочарование по поводу очищенного идеала

, воплощенного в изображениях, которые часто

очищены от всех недостатков и негатива. Народный дискурс

вокруг Instagram разработал способы критического обращения

к этой преобладающей гладкой эстетике.

Респонденты отметили, что нежелательно изображать

«сомом» — кого-то с внешностью

616 John D Boy и Justus Uitermark

ISSN 0020-2754 Цитата: 2017 42 612–624 doi: 10.1111 / tran .12185

© 2017 Авторы. Труды Института британских географов, опубликованные John Wiley & Sons Ltd от имени Королевского географического общества

(совместно с Институтом британских географов).

17 государственных учетных записей Instagram, за которыми вам нужно следить сейчас

Этот пост в блоге был обновлен 29 июня 2020 года и теперь включает пять дополнительных учетных записей Instagram, на которые можно подписаться.

Здесь, в Rock Solid, все мы заинтересованы в вовлечении граждан. Знаете ли вы, что Instagram для правительства — это эффективный способ напрямую общаться с гражданами с помощью изображений, видео, историй и коротких фрагментов текста?

Это удивительно универсальная платформа. Все больше и больше правительств присоединяются к поезду граммов и используют Instagram для обмена информацией и общения. Instagram позволяет повысить прозрачность, повысить осведомленность, проводить опросы, делиться некоторыми повседневными операциями государственных чиновников и многое другое.Граждане могут лайкать, делиться и комментировать интересующий их контент. Это полезно, красиво и весело для всех.

Если вы только начинаете работу в Instagram, вот несколько простых советов:

• Весы бизнес с развлечением.
  • Включите забавные изображения и видео, а также важную информацию о местных или национальных проблемах.
• Свяжите Instagram с Twitter и Facebook.
  • Поощряйте подписчиков и друзей Twitter и Facebook подписываться на вас в Instagram.
  • Автоматически публикуйте свой канал Instagram в Twitter и Facebook.
• Используйте популярные местные или правительственные # хэштеги, чтобы привлечь к себе внимание. Некоторые примеры:
  • #localgov и #localgovernment — местное самоуправление
  • #egov — электронное правительство (техническая смекалка, дружественное к Интернету правительство)
  • Определите популярные местные хэштеги, которые используют граждане. Например, популярные хэштеги в Лос-Анджелесе включают #LA, #losangeles и # losángeles.
• Публикуйте истории и добавляйте основные моменты в свой профиль.
  • Функция историй Instagram позволяет публиковать фотографии или видео, которые по умолчанию исчезают через 24 часа. Эти интерактивные сообщения могут использоваться для своевременной передачи информации, включая обновления новостей, предупреждения о дорожной обстановке, события и многое другое.
  • Истории также могут быть добавлены в ваш профиль с помощью выделения. Выделенные истории не исчезнут автоматически.
  • Используйте это руководство по историям Instagram, чтобы узнать все тонкости
• Возвратно-поступательный.
  • Следуйте за своими подписчиками в ответ.
  • Ставьте лайки и делитесь своим контентом.
  • Даже оставляйте комментарии, если позволяет время.
• Используйте приложения поддержки Instagram, чтобы значительно улучшить свой контент.

Лучший способ научиться разбираться в Instagram — это учиться на отличных примерах. Вот 17 государственных аккаунтов в Instagram, на которые вы должны подписаться.

1. Мэр Лос-Анджелеса Эрик Гарсетти

Гарсетти делится фотографиями города, местных заведений и текущих событий.Иногда он добавляет больше личных фотографий, используя хэштег #tbt (Throwback Thursday).

2. Город Монтерей

Монтерей публикует изображения своего великолепного города, как на земле, так и в воде. Люди, которые управляют этой учетной записью, действительно пользуются текстом, который вы можете добавить к каждой фотографии. Они публикуют информацию о городских проектах, местах для посещения, забавных фактах и ​​отмеченных наградами достопримечательностях.

3. Йоркский регион

Расположенный в Онтарио, Канада, регион Йорк присоединился к Instagram в июне 2014 года и представил широкий спектр контента.В их Instagram замечательно то, что они экспериментируют с брендингом на изображениях, проводят конкурсы в Instagram и публикуют видео, подобные этому, о безопасности пешеходов.

4. Город Иствейл

В инстаграмме города Иствейл, который работает уже почти год, вы найдете обновления погоды, флаеры мероприятий, сообщения о пропавших собаках, информацию о местных предприятиях, случайные красивые изображения неба и многое другое. Их сообщения обычно очень конкретны и очень полезны.

5. Город Иссакуа

В среднем, по крайней мере, пост в день, город Иссакуа, штат Вашингтон, очень активен в Instagram. Они часто делятся сезонными и праздничными изображениями. Повторяющиеся темы включают великолепную листву и лосося, которым они известны. Instagram Issaquah дружелюбный, веселый и привлекательный.

6. Город Балларат

Город Балларат в Австралии гордится своей историей. Помимо красивых изображений своего города, они используют хэштег #wbw («Назад в среду») и создают собственные хэштеги, такие как #loveballaratinspring и #loveballaratinwinter.

7. Город Сидней

Город Сидней уделяет особое внимание местным событиям и местному искусству, но также часто публикует изображения потрясающих городских пейзажей.

8. TSA

TSA есть в Instagram! Есть много советов для путешественников и изображений оружия, обнаруженного в ручной клади в аэропортах США. На них также есть собаки для обнаружения взрывчатых веществ TSA. (Симпатично! Но они серьезны.)

9.НАСА

НАСА тоже есть в Instagram, с космическими снимками и покадровыми видеороликами Земли. Это внушает трепет. Обязательно проверьте это.

10. Министерство внутренних дел США

Миссия Министерства внутренних дел США — защита окружающей среды. В их Instagram вы найдете красивые пейзажи и редких животных.

11. Город Халландейл-Бич

Халландейл-Бич, Флорида, отлично использует свой Instagram для передачи важных новостей гражданам и посетителям.В сочетании с забавными сообщениями о праздниках и событиях он станет отличным дополнением для любого жителя.

12. Мэр округа Колумбия Мюриэл Баузер

Bowser использует свою учетную запись как платформу, чтобы держать граждан в курсе текущих инициатив. Фотографии хорошо организованы с повторяющимися хэштегами для каждого усилия.

13. Город Ванкувер

В Вашингтоне город Ванкувер не боится привозить мемы. Эти простые забавные изображения появляются рядом с фотографиями сообщества.Они также публикуют у себя сообщения из других соответствующих аккаунтов через истории.

14. ELGL

Если вы хотите пообщаться с коллегами из местных органов власти по всей стране, обратите внимание на Instagram «Привлечение лидеров местного самоуправления» (ELGL). Они являются сторонниками #CityHallSelfie и регулярно публикуют ценные ресурсы для всех, кто работает в правительстве.

15. Парки и зоны отдыха

Так что это не совсем правительственный аккаунт в Instagram, но в Parks and Rec insta полно местных правительственных махинаций! Оживите свои любимые моменты #ParksAndRec и даже посмотрите новые фотографии и видео с участием звезд шоу.

16. ГОРОД Роанок

Вовлекайте граждан, рассказывая об их достижениях в социальных сетях. В сериале #StarCityShoutout в Роаноке, Вирджиния, рассказывается о гражданах, которые меняют жизнь общества. Воспользуйтесь этим как источником вдохновения для творческих способов вовлечь людей в процесс как в вашем городе, так и в вашем агентстве.

17. Мэр Денвера Майкл Хэнкок

Хэнкок регулярно публикует личные видеосообщения в своем аккаунте, чтобы рассказать о важных событиях в городе Денвер, ответить на вопросы граждан и многое другое.Некоторые даже записаны в его доме!

Мы надеемся, что этот список дал вам достаточно идей и вдохновения для создания и улучшения собственной учетной записи Instagram. Instagram — ценный канал для взаимодействия с гражданами, потому что он является частью их повседневной жизни. В конце концов, 81% американцев владеют смартфонами. А в США 107 миллионов пользователей Instagram.

Эта социальная платформа — отличный способ для местных органов власти взаимодействовать с гражданами с помощью мобильных устройств. Но мобильные возможности правительства должны выходить за рамки Instagram.Могут ли ваши граждане получить доступ к вашим услугам с любого устройства по своему выбору? Если у вашего агентства есть возможности для улучшения мобильной связи, ознакомьтесь с этим руководством по расширению присутствия смартфонов в вашем городе или округе.