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Digital deserts on the ground and from space

机译：地面和太空的数字沙漠

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Slums are among the most visible manifestation of urban poverty. In this vein, earth observation (EO) has been widely accepted as a tool to approximate associated socioeconomic disparities at the city level. In this work, we explore the potential of a novel data source - location-based social networks - in conjunction with EO-based slum maps. Applying meaningful location quotients for spatial clustering of digital hot and cold spots in an experimental setting, we find that such data can add generalized spatial knowledge to space-based methods via the designation of less digitally-oriented population groups. Conversely, slums derived from remote sensing show substantial quantitative correspondence with clustering results, and thus, even enable to reflect underlying intra-urban socioeconomic characteristics.
机译：贫民窟是城市贫困最明显的表现之一。在这种静脉中，地球观察（EO）被广泛被广泛接受作为近似城市水平的相关社会经济差异的工具。在这项工作中，我们探讨了一种新的数据源地点的社交网络的潜力 - 与基于EO的贫民窟地图结合。在实验设置中应用用于数字热和冷点的空间聚类的有意义的定位版本，我们发现这些数据可以通过指定较少的数字化人群组来向基于空间的方法添加广义的空间知识。相反，源于遥感的贫民窟显示出与聚类结果的大量定量对应，因此，甚至能够反映潜在的城市内部社会经济特征。

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