u
Conclusies
A,
m
m
Figuur 5 - Intensiteit van check-ins door vrouwen in ochtend, van negen uur
tot twaalf uur.
Figuur 6 - Intensiteit van check-ins door mannen van tien uur 's avonds tot
drie uur 's nachts.
blijkt dan vrij rolbevestigend te zijn:
Juwelen- en cosmeticawinkels zijn vooral
populair bij vrouwen, en bij mannen zijn
dat voornamelijk de cafés. Het verschil in
voorkeur tussen de seksen is ook zichtbaar
in de ruimtelijke verdeling van de check-
ins; gebieden met een hoge concentratie
winkels laten, bijvoorbeeld, een hoge
concentratie check-ins door vrouwen zien.
Grotere verschillen in de ruimtelijke
verdeling van check-ins zijn zichtbaar als
verschillende tijdstippen worden vergele
ken. Figuur 5 geeft een indruk van de ver
spreiding van check-ins door vrouwen in
de ochtend, figuur 6 laat de verspreiding
zien van check-ins door mannen in de late
uurtjes. Een duidelijke verschuiving van
het winkelgebied rond de Kalverstraat en
de Nieuwendijk naar het vertier dat men
op de Wallen kan vinden, is te zien.
Dit soort kaartjes illustreren dat de data
bruikbaar zijn voor het verkrijgen van
inzicht in de ruimtelijke en temporele ver
spreiding van doelgroepen. En dat inzicht
kan worden gebruikt voor beslissingen
over vestigingsplaatsen, productaanbod,
openingstijden en reclamecampagnes.
Nog leuker zou het zijn om inzicht te
krijgen in ruimtelijkeen temporele
gedragspatronen: is er een voorkeur voor
bepaalde routes tussen locaties? Is er
een voorkeur voor het combineren van
bepaalde soorten locaties in een bepaalde
volgorde en/of rond een bepaalde tijd?
De verzamelde gegevens bij dit onder
zoek bleken niet toereikend te zijn om
op dit soort vragen een overtuigend
antwoord te geven. Zouden er veel meer
mensen al hun bezoekjes bij Foursquare
inchecken, dan kunnen er wellicht wel
(betere) antwoorden worden gegeven.
Data van sociale media zouden een rol
kunnen spelen in marketinganalyses,
mits zij in grote volumes beschikbaar
zijn. Grote datavolumes kunnen namelijk
enkele nadelen van dit soort data wegne
men. Vaak zijn gegevens onvolledig of niet
betrouwbaar, maar door met gemiddel
den over grote aantallen te werken, wordt
die pijn verzacht. Grote datavolumes
maken het ook mogelijk om gegevens
zodanig te aggregeren dat zij niet meer
zijn te herleiden tot individuen, waardoor
de privacy van individuele deelnemers
aan sociale media gewaarborgd blijft.
Hoewel er wel wat aan te merken is op
data van sociale media zijn er veel moge
lijkheden om die data van meerwaarde te
voorzien. Ten eerste is het mogelijk de data
te verbeteren en te verrijken. Verkeerd of
onvolledig ingevulde gegevens kunnen
worden verbeterd en uniform worden
gemaakt door automatische procedures.
Ten tweede is er de mogelijkheid om de
gegevens te koppelen aan andere datasets.
Een set data-elementen kan ook voorkomen
in een andere dataset, waardoor die set als
koppelveld kan dienen en toegang kan ver
schaffen tot alle data van de andere dataset.
Deze twee mechanismen, verrijken en
koppelen, kunnen elkaar aanvullen. Ver
rijkte gegevens kunnen beter gekoppeld
worden en gekoppelde gegevens kunnen
op hun beurt verrijkt worden, of worden
doorgekoppeld.
Bij processen om data te koppelen en te
verrijken, kan locatie een doorslaggevende
rol spelen. Is een duidelijke locatie eenmaal
voorhanden, eventueel door middel van
verrijking of koppeling, dan kan zij als
sleutel dienen tot tal van andere data.
Even belangrijk is locatie bij het verwerken
van data tot informatie en kennis. Kennis
van patronen in het doen en laten van de
moderne mens is voor velen van grote
waarde. Locatiegegevens stellen ons in
staat kaartjes, grafieken en animaties te
maken en zo patronen te ontdekken in
ruimteen tijd.
Bij dit onderzoek bleek maar weer eens
dat geografie een uitgelezen middel is om
verbanden te leggen en informatie boven
water te halen. Het zal voor u geen verras
sende conclusie zijn. t
III HI|H
Geodan Research
Met dank aan de marketinggroep van de Faculteit
Economie van de Vrije Universiteit - Amsterdam
Geo-lnfo 2013-5 7
