Assessing the evolution of educational accessibility with self-avoiding random walk: insights from Helsinki

Faculty of Technology, Policy, and Management, TU Delft - Julkaistu 14.3.2024 - Päivitetty 15.3.2024
  1. 2024-03-14-132154.010265SchoolsHK.PNG

Tässä tieteellisessä artikkelissa käytimme Helsingin avoimen lähdekoodin tietokantaa tutkiaksemme saavutettavuuden kehitystä vuosien 1991 ja 2016 välillä. Tutkimuksemme käsittelee haastetta saada pääsy kriittisiin palveluihin nopeasti kaupungistuvilla alueilla. Perinteiset menetelmät, jotka perustuvat kompleksisten verkostojen teoriaan, tarjoavat näkemyksiä liikennejärjestelmien saavutettavuudesta, mutta ne usein ohittavat tiettyjen palvelujen hienovaraisuudet. Siksi käytimme itseään välttelevää satunnaista kävelyä (SARW) -algoritmia ja tilastollisen datan analyysitekniikoita ymmärtääksemme ajallisia muutoksia ja siirtymiä tilanteessa, jossa saavutettavuus koulutuslaitoksiin muuttuu. Käytimme Helsingin avoimen lähdekoodin tietokannan tietoja vuosilta 1991–2016 esitelläksemme ehdotetun menetelmän. Tutkimuksemme paljasti yksityiskohtaisen ymmärryksen saavutettavuuden kehityksestä käyttämällä SARW:ta, mikä ylittää perinteisten isokroniperusteisten saavutettavuuden arviointien rajoitukset. Toisin kuin staattiset saavutettavuusvyöhykkeet, SARW-mittarit sopeutuvat koulutuslaitosten saavutettavuuden dynaamiseen luonteeseen, tarjoten yksityiskohtaisia ​​näkemyksiä. Havainnollistamalla sen tehokkuutta Helsingin tapaustutkimuksella, esittelemme myös avoimen datan muuttavan voiman monimutkaisten kaupunkihaasteiden selvittämisessä.

Julkaisu on vapaasti saatavilla täältä: https://appliednetsci.springeropen.com/articles/10.1007/s41109-023-00581-4

Käytetyt datat

comments powered by Disqus