梦见和死去的亲人说话其中则一是对伦敦自行车共享系统（LCHS）大数据进行可视化处理后发现：组团骑行与传统骑行相比，能够扩大人们出行的时间与空间范围，原因在于组团可以增加心理上的安全感以及组团视野上的更高可见度带来的安全性。在解决好绿色出行的心理与技术性引导之后，绿色出行率会更高。而则二是对手机联网大数据进行可视化处理后发现：一款设计巧妙的手机游戏，可以使人们在不需要大手笔改动基础设施、不需要明显改变出行轨迹的情况下，更多地利用城市空间，将城市空间改变成为继“第一场所”（家）和“第二场所”（工作或学习场所）之后的“第三场所”，巧妙设计的游戏，使更多行人出现在街道上，城市更具活力更安全，之后会有更多人愿意享受城市这个“第三场所”，从而形成良性循环。
以下两则论文都围绕绿色出行这一中心，但视角有所不同；组团式骑行的研究结论中重点是从数据中发现：只要解决绿色出行中人们担心的问题，比如安全问题，则绿色出行的广度和深度都会改善。而则二的手机游戏，能吸引更多行人出现在街道上，从而提高人们的安全感，使城市更舒适；意指巧妙的游戏设计就能促进人们的绿色出行——街道上行人增多，同时并不增加交通压力。
大数据来源于本来就存在的数据，如伦敦自行车共享系统(LCHS)的注册登记与使用记录表；或如的手机通信记录数据，在这些本来存在的数据集基础上，进行提取，获得其研究所需的数据子集。
组团骑行研究中用到LCHS系统的两个数据集：一是完整的客户数据库，其中每一个客户注册登记在LCHS系统中的性别、完整的邮政编码以及储存的注册日期。二是完整的旅行记录。LCHS系统于2010年6月30日，获取的运行使用数据从这一天开始，直到2012年9月14日。这一数据量高达1100万旅行记录。本文只讨论大约83000个有效，他们在最近的12个月中旅行过——在2011年9月14日至2012年9月14日之间。
手机游戏研究的焦点是智利的首都——，该国人口最多的城市，有800万居民，而且超过了该国人口的三分之一。智利，尤其是，是拥有最高手机普及率的南美发展中地区之一。手机用户比居民更多，每100人拥有大约132个手机用户（参考文献1）。使用了几个完整的数据集：1）旅游调查与区划数据集：2012年旅游调查（）（也被称为起源的命运调查，或ODS）包含40889个用户的96013人次数据。2）口袋游戏的兴趣点与入口门户数据集； 3）的手机信号塔数据集；4）移动通信记录数据集。
数据回归处理后，可视化软件将其制作成为时空分布图，对时空分布图的解读有助于城市规划及城市政策的调整。
一款巧妙的游戏也可以促成更多的绿色出行。将游戏目标设计到户外，只能诱使人们更多地出门。——如何使人们远离交通拥堵点？游戏目标可否设置为必须规避某些点，而不只是获取到某些点？
又如QQ抢红包的设计中：要走到目标范围内才能抢到红包——只是促进人群扩大移动范围。如何使人们选择绿色出行方式才能抢到红包呢？如何使人们不改变出行轨迹的前提下通过选择绿色出行方式才能抢到红包呢？
解决绿色出行中出现的问题（比如妇女单独骑行的安全性问题，又如单独骑行中对陌生地点的缺少安全性问题），可大幅度提高绿色出行率，以及出行的方式和深度。除了组团的方式，还有哪些途径可以解决骑行中的安全问题？——由定期组织出行线？增加安保措施？推出安全引导员制度？绿色出行中，还有哪些问题是可以用类似的低成本或经济可行的方式解决的？
注：“精灵宝可梦Go”是一款对现实世界中出现的宝可梦进行探索捕捉、战斗以及交换的游戏。玩家可以通过智能手机在现实世界里发现精灵，进行和战斗。玩家作为精灵训练师的精灵越多会变得越强大，从而有机会更强大更稀有的精灵。游戏允许玩家界范围内进行探索，可收集超百只不同种类的宝可梦，《精灵宝可梦Go》的宝可梦主要基于初代《精灵宝可梦》游戏。宝可梦隐藏在游戏地图中的白雾，白雾在200米范围内可见，玩家使用手机的丢出精灵球将小精灵捕获。宝可梦会分布在许多有趣的地方，比如艺术馆、历史古迹、等。
“精灵宝可梦Go”作为一款使用增强现实技术的基于的游戏受到了前所未有的报道。该游戏已经被广泛地提到：可以使更多人群去往公共场所，提高外面街道的行人数量，并普遍地提高健康、社会和安全指数。然而，“精灵宝可梦Go”对于城市内人们的移动模式的真实影响，在很大程度上仍然是未知的。本文使用移动网络的数据进行了一项自然实验来评估“精灵宝可梦Go”对一个大城市脉搏的影响——智利的。我们发现“精灵宝可梦Go”对流动人口的一个显著影响是：在某些时间增加了高达13.8% 的人群去到户外，即使在同样情况下他们似乎通常不会去户外。特定时间的这些影响是通过使用手机网络快照的计算模型进行几次回归演算而获得的。城市内把握土地利用、日常模式及兴趣点之后，这一影响是显著的。我们发现，尤其在营业日，上下班高峰时会有更多人群出现在街上，意味着人们并没有改变他们的日常线，而只是为便于玩游戏稍稍地调整了自己。相反地，在周六和周日的晚上，人们实际上会走到外面去玩，就在他们家附近的一些地方。即使游戏的统计效果并没有反映出描述的人群海量出动，至少也承认了街道可以成为人们时间的一个新去处。这是很重要的，因为这些结果被期望告知给由城市官员与公共政策联合进行的长期基础设施投资，比如，以刺激行人交通或替代线为目的的公共政策。我们的论文支持这一概念：基于的游戏，比如“精灵宝可梦Go”，对于城市生活是有益的。
人们在城市的生活模式是很难改变的，而影响城市的一些问题，比如安全和交通问题，降低了他们的生活质量。公共政策的改变和改善城市状况所需要的具体行动，往往因为需要长久的执行时间，而被短期视角的城市管理者放弃。然而，“精灵宝可梦Go”已经激起了变化的浪潮。根据城市居民的居住模式，该游戏的成功以及促使行为改变的替代方式的需求，刺激了本文研究的初衷。
在其他知名游戏技巧中，“精灵宝可梦Go”这种游戏通常可以通过一个互动系统来改变整个人群的移动模式：为了赢取更多的游戏积分，可以捕获动物、到达某些场所并进行签到。这意味着，即使与其他游戏或如FourSquare这样的游戏化社交平台中的景点相比，这类游戏也会激起人群造访不同的场所（参考文献2）。因为人们通常在日常线中只会造访少数的景点（参考文献3），这暗示着人们会造访那些他们没有去过的不同的场所。如果这是事实，考虑到“精灵宝可梦Go”是一款全球最成功的经销（参考文献4），只要研究支持（或反对）了这一传统，那么，将会有助于弄清楚这些游戏在多大程度上可以使人们改变习惯。尤其是，我们应该寻求数据的科学使用，以对“精灵宝可梦Go”对城市脉搏中流动人口模式上的影响进行定量描述。
我们的研究问题是：在城市尺度上，“精灵宝可梦Go”有没有导致城市人口移动模式的任何影响？这些影响的特点是什么？
“精灵宝可梦Go”的可用性对于流动人口模式存在显著影响，包括对日常模式、土地利用，以及便利的兴趣点相关的协变量都有影响。尤其在营业时间内被发现存在最大影响的时间点是12：31分，增加了高达13.8%的人群利用手机网络连线。在营业时间之后，最强的影响被发现是晚上9:31分，增加了9.6%的手机网络连线人群。
营业时间内上下班高峰期以及休息时间（如午餐时间），在重要场所（如家与工作地点）之间，影响是显著的。由于用户通过手机覆盖的面积存在小但是显著的差异，这点是通过测量他们的日常回转半径获取的，因此判断人们调整了他们的线以方便玩这个游戏。这一点在地图上也是明显的，因为这些影响集中在高流动人口的场所。
不同于商业时间内的影响，在夜间，“精灵宝可梦Go”的玩家们分散在城市各处。这暗示着夜间玩这个游戏的场所就在他们的居所附近，这个时间他们以往通常都呆在室内。
我们提出一种手段可以进行城市层面的自然实验，就是比较游戏“精灵宝可梦Go”在启动前后部分人群的行为。我们发现游戏的可用性可以提高手机与互联网连线的人群的数量，提高比例在午餐时间高达13.8%，在夜间则是9.6%。对于城市流动模式以及手机连线与城市兴趣点之间的关系的进一步探索，发现值得注意的影响有两个主要方面。一方面，人们利用上下班交通时间以及白天的休息时间玩游戏，这样，玩家倾向于去往他们的工作/学习场所的附近，都集中在市中心。另一方面，在周末夜间，这个影响更加多样化，暗示着人们倾向于晚餐后在居所附近的场所玩游戏。
在《The Great Good Place》一书中，Ray Oldenburg提出城市中第三个场所的需求：“对于城市及其社区的承诺与潜力，需要为其提供丰富多样的联接点，必须是中性基础的，基于此人们可以聚集在一起。一定是一些个人可以来去，没有人需要扮演主角，并且我们所有人都感觉象家一样舒适的地方”（参考文献5）。这个概念来自于把家和工作（或学习）场所当成是人生的第一和第二个场所。但是现在第三个场所面临着两大挑战。第一，虚拟世界（参考文献6）和社会网络（参考文献7）提供了类似于第三个场所的社会基础结构 ，但并没有走出第一和第二个场所。第二，对犯罪和的看法使得城市感到不那么安全。因此，基于的增强现实类游戏可能有助于缓解这种情形，通过将虚拟世界放进现实中，并且鼓励人们走出去，来在他们的社区行走，正如我们的研究结果显示的那样。
鼓励行人的出现是重要的。比如说，来自Jane Jacobs的一个著名理论，要满足四个条件才能让城市有活力而且有安全感。这些条件是：在一天不同时间有很多行人出现，街区多种用途的便利性，新旧建筑的混合，以及供行人使用的许多交叉口的便利性（参考文献8）。即使很难检验这些理论，也已经作了很多尝试。由于“精灵宝可梦Go”具有能够提高街上行人数量的效果，考虑其社会性，它就有这种可能的潜力去将城市转变为第三个场所。就我们所知，这是首次使用手机记录进行的自然实验。我们的研究手段可能不仅可以评估长期干扰的影响，也可以对短期干扰影响进行评估，拓开了一条新，可以定量研究特定行为怎样有助于改善城市生活质量。
我们将对用户建模和分类，看看我们是否能识别口袋妖怪的玩家。这会使我们能够研究游戏对玩家个体的影响。这可以通过类似文献（参考文献9，10）中的方法评估他们的日常线来进行。我们能检查他们是否造访了一些以前未知的场所，或者他们是否因为游戏而在行程上花费了更多的时间。此外，这也使得对玩家行为进行流行病学调查成为可能，用以评估是否社会互动会对城市开发造成影响。这是由于游戏中的团队作战等动态特征。最后，我们将研究游戏的影响是否与公共场所犯罪率减少有关。
本文研究了“精灵宝可梦Go”怎样影响城市人口移动模式。在人类历史上，这一游戏首次带来界很多地方都有发现的大规模的现象，没有涉及到任何这类原因：比如战争、气候变化，饥饿，，或自然灾害——这通常是研究城市现象的原因类型，因为它能带来时间与空间上两者的局部表现。在这方面，据我们所知，这是首次大规模对于增强现实型游戏对城市尺度上城市流动性的影响研究。
虽然对于大部分展现的“精灵宝可梦Go”集中在特定的地点可以争议，比如有关于博物馆、旅游点，以及一些运动员的锻炼活动场所，我们的结果出：游戏的可用性在哪种程度上可以改变街上的人群数量。即使手机数据集通常是不公开的，也越来越容易获取到这类信息资料，得益于几个和共享数据的举措（参考文献11）。这类分析由电信公司来操作几乎是没有成本的，因为象CDR这种手机记录由于计费目的已经提取并储存了的。
我们发现Jane Jacobs认为街道上需要更多的行人才是安全的，有活力的（参考文献8）。使用CDR数据至少发现了在某些城市这是线）。在这方面，我们的研究中最重要的结论是：从城市化的角度，城市短期内可能不需要改变基础设施就可以激励行人户外。一款关于一些虚拟动物潜伏在邻近社区并可通过手机捕获的游戏，已经表明：通过玩一款手机游戏，人们愿意使街道更有活力，只要他们去工作的上或者他们晚上有空闲的时候都可以玩这个游戏。总是，通过对流动人口的计量，我们的研究对于特定现象对城市脉搏的的影响进行了评估。由于其广大的影响力和很高的用户参与度，我们聚焦“精灵宝可梦Go”进行了研究；我们的研究方法可以用来进行其他与城市流动性相关的自然实验。这了对城市层面的干预影响进行测量的可能性，并以此预期公共政策的变化。
伦敦自行车租赁系统（LCHS）是一家大型自行车共享系统，本文对该系统内的组团式骑行行为进行了识别与分析。组团式旅行被定义为由两个或以上的骑行者在时间与空间上在一起进行的旅行。使用专门设计的可视化软件，生成了组团式骑行行为的详细结论。我们发现，组团式骑行在很多方面都符合活动的预期模式：组团式旅行更可能出现在周末、深夜以及午餐时间；通常出现在城市中更舒适的地点；参与的个人之间显然互相认识。然而，一组单独设立的组团式活动被发现与上下班高峰期同步，而且这个同步被该系统方案设计放进了LSCH用户们身上。对于组团式旅行中的个人特征研究，我们识别到一组较少体验LCHS系统的骑行者，当他们与其他人一起骑行时，会比他们通常情况下的旅行在空间上更宽广；在组团式骑行时，女性骑行者大大提高了深夜骑行的可能性。组团式骑行者中有20%的人，通过LCHS系统参与的第一次旅行是组团式的，这一点尤其让人惊讶，因为只有9%的所有组团式骑行者的旅行是组团式的。而且，我们发现在这些“首次组团式骑行者”中，妇女比例有非常显著地提高。研究自行车共享系统的骑行者，或者分享自行车的“骑友”们，发现骑行者个人的“首次组团式旅行”是显著的与异性朋友一起参与的组团式的，而且相当大比例（55%）的与朋友一起旅行的们，有着相同的邮政编码。因此，一个重大的结论是：组团式骑行作为推动LCHS系统最初使用的一种手段而出现。
图六、地图视图：根据旅行数量对旅行线进行加权。对LCHS系统的三个枢纽站进行了标注：不仅包括位于主要的铁枢纽站（国王十字火车站和滑铁卢火车站），还包括了伦敦市中心（霍尔本）火车站。时间视图：组团旅行用蓝色标注，而系统的总体旅行用灰色标注。使用的背景图由军械测量资料皇冠版权所有，及2014年数据库版权所有。图6是组团式骑行的时空结构概图。灰色是2011年9月14日至2012年9月14日期间一周的每一天以及每天的每小时旅行的相关数量。蓝色是只包含组团式旅行的那部分数量。与总体LCHS系统的使用相比较，该系统总体上16%的旅行在周末，而组团式骑行中很大比例是在周末的（48%）。此外，旅行的一个显著的更大比例在星期五和星期六的晚上（晚上8点到凌晨2点）：有6%的组团式旅行在这个时间段，而这一数字对于系统总体来说是2%。推论是显著更少的旅行在上下班高峰期：对系统总体来说是58%，而组团式中只有32%。
组团式旅行的空间结构研究发现，伦敦的各个公园显示为组团式骑行活动的焦点。也发现大量旅行位于泰晤士河南边、伦敦市中心以内以及向东延伸方向。旅行的一个非常占主导的空间模式是滑铁泸火车站与伦敦市中心的霍尔本之间（图4中有标注），这条线有很多的工作场所，而不是伦敦的商店和其他设施所在地。在工作日的早上高峰期，这一点尤为同步。在这一区域，所有组团式骑行中有一半是在工作日上午的6点到10点之间，而这一数值对于所有旅行中只有32%。相反也是，以伦敦公园内的旅行中：周末占据了特别明显的主导地位。在伦敦市中心本身的组团式旅行中，我们发现峰值与上下班高峰时间是一致的，但和工作日的其他时间相比，午餐时间的旅行也成为一个特别占据主导的时间。
度周末的所有旅行与组团式旅行相比较，一个值得注意的差别在于，组团式旅行在空间上更宽广。这也暗示了，当组团骑行时，度周末的总体上旅行方式更加多样化。
在组团骑行度周末的人中，妇女占据比例明显增多；她们构成了所有度周末人数的31%，但在组团骑行度周末的人数中占到了45%。
同时发现，妇女在深夜组团骑行中也显著地占据了更多。在所有组团骑行中28%是女性，而深夜组团骑行中33%是女性。这一点尤其令人惊讶，当我们看到所有旅行（组团和不组团的全部）中，在这些深夜时段内，妇女是显著地更少一些，深夜使用LCHS系统的只有21%是女性。
一个显著的结论是：在首次旅行是组团式旅行的中，妇女比例有显著地提高。在组团式旅行中29%是妇女，而在所有“首次组团骑行者”中女性占据了48%。
这些发现也许暗示了，对于某一特殊类型的，组团式骑行事实上是一种将骑行者引入LCHS系统的手段。对该系统们的自行车分享“骑友”的研究，对这些关系提供了进一步的说明。对于每一个组团式骑行的，我们确认了他们一起骑行得最多的个人——他们的“最佳骑友”——并分析了他们与这位最佳骑友参与的所有的旅行。对于87%的们来说，不一定是他们作为的第一次旅行，而是他们的第一次组团式旅行，是和这位最佳骑友一起的。而只有80%的们只有一位自行车分享朋友，我们预期的这个比例会更大。然而，我们发现对于女性组团式骑行者来说，这是特别线%的男性骑行者的首次组团式旅行是和一位最佳骑友一起的，而对于妇女来说，这个比例是92%——这是显著的差异所在。回到我们的这个概念”首次组团骑行者“，这个显著的差异也存在于首次旅行是组团式旅行的那些中：93%的首次组团骑行者的首次旅行是和他们最佳骑友一起的，而在同一情形下，对于非首次组团骑行者，这个比例是86%。
对这些最佳骑友关系的分析，我们发现，34%的男性组团骑行者的最佳骑友是妇女，而84%的女性组团骑行者的最佳骑友是男性。
换言之，女性更有可能有的最佳骑友是男人；而男性更有可能有的最佳骑友是妇女。这些差异再次出现在对于首次组团骑行者的研究中：89%的女性首次组团骑行者进行的首次旅行是和男性；而44%的男性首次组团骑行者的首次旅行是和妇女。一个附加但相关的研究结果是：更大比例的（37%）的组团骑行者和他们的最佳骑友分享着完全同样的完整的邮政编码。这也是特别真实的，对于首次组团骑行者，有55%的人首次旅行是和一位同样邮政编码的骑友。
组团旅行的确符合“”活动的预期模型。这些结果也许强化了这个概念：组团式骑行是的：主要是可能互相认识的之间一起进行的一个有计划的，休闲为主的活动。
组团式骑行，尤其是在城市背景下，对其研究的一个重要动机是安全性。现有对LCHS的研究发现，女性更愿意选择城市中通常与更高安全度相关的区域 (Beecham and Wood, 2013)。同样适用于深夜使用LCHS系统的妇女：在深夜组团式骑行中妇女明显增多，但在非组团式旅行中该时段明显减少。
相当大一个比例（20%）的，其作为LCHS系统的首次旅行事实上是组团式旅行。这是令人惊讶的，因为组团式旅行在组团式骑行者的所有旅行中只占到9%。我们提出，尤其对于妇女，组团式骑行可能有助于鼓励使用LCHS系统，并且那些亲近或密的友好关系对于鼓励LCHS系统的早期系统使用可能尤其重要。
我们详细描述了一系列技术，并将其对组团式骑行行为的研究结果与LCHS系统相联系。我们的分析方法——构建一系列行为变量并建立交互式可视化软件，以支持时空分析——以能相对复杂地描述组团式骑行行为，并对组团式骑行行为进行了分类。许多情形下组团式骑行的确是作为一种休闲为主的、有计划的活动，同样也有很多例子表明更多偶然的行为可能通过LCHS系统设计而出现在们之中。重要的是，对于城市骑行背后的动机，提供了越来越多的学术研究兴趣点（Pucher and Buehler, 2012），我们提供了定量的，表明组团式骑行可能既鼓励了骑行行为的更多多样性，也可能提供了一种促进系统早期使用的可能手段。
据我们所知，这是这种类型的首次大规模的观察调查型研究，并且提供了，表明组团式骑行可能与更宽广的骑行行为紧密相关，在时间与空间两个方面都更宽广，并且可能有助于激励骑行行为。
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