Adaptative modeling of urban dynamics with mobile phone database

• Main Author: Faisal Behadili, Suhad
• Other Authors: Le Havre
• Language: en
• Published: 2016
• Subjects: Dynamique urbaine; Enregistrement téléphonique; Analyse spacio-temporel; Rayon de giration; Trajectoire individuelle; Mobile phones; Spatial Mobility; Complex systems
• Online Access: http://www.theses.fr/2016LEHA0017/document

Dans cette étude, on s’intéresse à l’étude de la mobilité urbaine à partir de traces de données de téléphonie mobile qui ont été fournies par l’opérateur Orange. Les données fournies concernent la région de la ville de Rouen, durant un événement éphémère qui est l’Armada de 2008. Dans une première étude, on gère une masse importante de données pour extraire des caractéristiques permettant de qualifier des usages de la ville lors d’évènements éphémères, en fonctions des jours d’activités ou de repos des individus. Des visualisations sont données et permettent de comprendre les mobilités engendrées de manière spécifique ou non par l’événement. Dans une seconde partie, on s’intéresse à la reconstitution de trajectoires avec des approches agrégées inspirées des techniques de physique statistique afin de dégager des comportements en fonction des périodes d’activités et d’un découpage spatial en grandes zones urbaines. On tente ainsi de dégager des lois en observant des distributions en loi de puissance caractéristiques de la complexité des systèmes étudiés. === In this study, we are interested in the study of urban mobility from traces of mobile data that were provided by the operator Orange. The data provided relate to the region of the city of Rouen, during an ephemeral event that is the Armada of 2008. In a first study, a large amount of data is managed to extract characteristics allowing to qualify the uses of the city during ephemeral events, depending on the days of activity of the individuals. Visualizations are given and make it possible to understand the mobilities generated in a specific way during the event. In the second part, we study the reconstruction of trajectories with aggregated approaches inspired by statistical physics techniques in order to reveal behaviors according to periods of activity and a spatial division in large urban areas. In order to obtain the general mobility law by observing distributions in power law characteristic for the studied complex system.