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地理大数据挖掘的本质

2019-07-12   来源:地理学报

  大数据虽已成为当前学界的热词,但关于大数据内涵以及外延的界定一直未有定论。实际上,给大数据以确切定义其意义并非在于明确地圈定哪些数据属于大数据,而是在于指导如何进行大数据分析以及如何在应用中避免大数据的局限性。


  大数据的本质被认为是针对研究对象的样本“超”覆盖。由此可以推论,地理大数据就是针对地理对象的“超”覆盖样本集,此处的“超”覆盖涉及时间、空间与属性维度。地理大数据同时还具有自己独特的性质,这将在后面的章节进一步论述。地理大数据的内涵至少表明,其辨识度集中体现在以下两点:① 地理大数据与其他大数据之间的差别在于是否具有时空属性;② 地理大数据与小数据的区别在于样本的覆盖度。


  地理大数据可以总结为时空粒度、时空广度、时空密度、时空偏度和时空精度等“5 度”的特征。


  数据的价值在于隐匿其中的规律,而数据挖掘的主要目的就是发现其中的知识。对于地理大数据所蕴藏的地理特征,数据挖掘方法如何应对?中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室裴韬研究员团队认为以下4 个方面需要重点关注:


       ① 对地观测大数据的获取是以对客体的观测为主要方式,故数据易于结构化,而人类行为大数据以主体记录为主,由记录产生的数据结构复杂、特征多变、类型多样,因此,如何进行表达成为地理大数据挖掘的前提。


       ② 地理大数据繁冗复杂,需要确定挖掘的目标及其本质,唯此,地理大数据挖掘方有可能发展成为地理信息科学的分支乃至独立的学科。


       ③ 由于地理大数据所具有的粒度、广度和密度等特征,地理现象从微观到宏观诸多尺度特征贯穿于地理大数据中,这是传统小数据所无法比拟的,因此,需要阐述清楚在挖掘过程中如何处理地理大数据内含的尺度性。


       ④ 面对当前地理学研究的重要素材——地理大数据,有必要弄清地理大数据挖掘与地理学之间的关系,尤其是地理大数据挖掘在地理学的发展中能够起到何种作用。


  大数据的时代已经来临,地理学的发展也沐浴其中。作为一种特殊的大数据,地理大数据的挖掘所面临的挑战主要来自以下三个方面。


       第一,多源地理大数据的聚合问题成为深入解析时空模式和时空关系的瓶颈。地理大数据的种类众多,其时空粒度、模态性质和数据结构不尽相同,如何从时空和属性维度进行不同大数据的“垂直”融合和“横向”贯通成为未来深度挖掘地理大数据的关键。


       第二,地理大数据的有偏性和不等精度给地理大数据的知识发现带来诸多不确定性,如何有效评价和应用其挖掘结果是地理大数据研究不可回避的问题。


       第三,产生“有价值而非常识”的知识是地理大数据挖掘所面临的艰巨任务。大数据挖掘的目的就是知识的提取,目前的研究虽然在统计物理、人工智能等领域已有若干颠覆传统认识的成果,但在地理学的领域,数据挖掘所发挥的作用仍然缺乏说服力,正如腾讯位置大数据所展示的中国人口分布的不均匀模式一样虽然震撼,但其显示的人口分界线却早已被几十年前诞生的“胡焕庸线”所揭示。


       面向未来的挑战,地理大数据挖掘今后的发展脉络也不难梳理。首先,地理大数据挖掘应从更大尺度、更细粒度、更全维度出发解决地理学的基础问题,全球变化及其影响、人类行为特征、地表要素的社会特征、城市动力学演化等都是未来地理大数据关注的热点。其次,地理数据分析模型的发展将会更加顾及地理大数据的“5V”和“5 度”特征,一方面,以人工智能为代表的数据挖掘方法,通过大数据样本的训练,在面对复杂地理问题时,其进展令人期待;另一方面,只有效率更高、更加稳健的算法方能适应地理大数据挖掘。最后,遥感研究从传统的对地表要素的观测将会延伸至对社会的观测,产生更多的科学和商业应用;而针对人类行为大数据的探索,则将感知社会拓展到对地表要素特征的反演,从而应用于与城市相关的研究中;最终两类大数据的结合,将成为揭示地理学中人地关系的重要突破口。


  这项研究得到了国家自然科学基金的资金支持,研究成果以《地理大数据挖掘的本质》一文发表于《地理学报》2019年第3期。


  责任编辑:宫在芹

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