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Discover Patterns and Mobility of Twitter Users—A Study of Four US College Cities

机译：发现Twitter用户的模式和移动性—美国四个大学城市的研究

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Geo-tagged tweets provide useful implications for studies in human geography, urban science, location-based services, targeted advertising, and social network. This research aims to discover the patterns and mobility of Twitter users by analyzing the spatial and temporal dynamics in their tweets. Geo-tagged tweets are collected over a period of six months for four US Midwestern college cities: (1) West Lafayette, IN; (2) Bloomington, IN; (3) Ann Arbor, MI; (4) Columbus, OH. Various analytical and statistical methods are used to reveal the spatial and temporal patterns of tweets, and the tweeting behaviors of Twitter users. It is discovered that Twitter users are most active between 9:00 pm and 11:00 pm. In smaller cities, tweets aggregate at campuses and apartment complexes, while tweets in residential areas of bigger cities make up the majority of tweets. We also found that most Twitter users have two to four places of frequent visits. The mean mobility range of frequent Twitter users is linearly correlated to the size of the city, specifically, about 40% of the city radius. The research therefore confirms the feasibility and promising future for using geo-tagged microblogging services such as Twitter to understand human behavior patterns and carry out other geo-social related studies.
机译：带有地理标签的推文对人文地理，城市科学，基于位置的服务，针对性的广告和社交网络的研究提供了有益的启示。这项研究旨在通过分析Twitter用户推文中的时空动态来发现Twitter用户的模式和移动性。在六个月的时间内收集了美国四个中西部大学城的带有地理标签的推文：（1）西印第安那拉斐特; （2）布卢明顿，印第安纳州; （3）密歇根州安娜堡; （4）俄亥俄州哥伦布。各种分析和统计方法用于揭示推文的空间和时间模式以及Twitter用户的推特行为。发现Twitter用户在9:00 pm和11:00 pm之间最活跃。在较小的城市中，推文聚集在校园和公寓大楼中，而在较大城市的居民区中的推文则占大多数。我们还发现，大多数Twitter用户都有2到4个经常访问的地方。 Twitter频繁用户的平均移动范围与城市规模线性相关，具体来说，大约是城市半径的40％。因此，这项研究证实了使用带有地理标签的微博服务（如Twitter）来了解人类行为模式并开展其他与地理社会相关的研究的可行性和前景广阔。

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