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Data Mining enthüllt das Ausmaß von Chinas Geisterstädten
In den letzten Jahren hat China eine Phase des Städtewachstums erlebt, die in der Geschichte der Menschheit beispiellos ist. Die Zahl der Quadratkilometer urbanen Lebens wuchs von 8.800 im Jahr 1984 auf 41.000 im Jahr 2010. Und das war erst der Anfang. China hat zwischen 2011 und 2013 mehr Beton verbraucht als die USA im gesamten 20. Jahrhundert.
Ein Teil dieses Gebäudes wurde verlegt. In verschiedenen Teilen Chinas haben Entwickler so schnell so viele Wohnungen gebaut, dass die Nachfrage sogar im bevölkerungsreichsten Land der Welt übertroffen wurde. Das Ergebnis ist das viel beachtete Phänomen der Geisterstädte – ganze Stadtgebiete, die mehr oder weniger verlassen sind.
Aber ein Großteil der Berichterstattung über Geisterstädte ist anekdotisch oder basiert auf unzuverlässigen Messungen wie einer einfachen Zählung der Anzahl der Lichter, die nachts in Wohngebäuden eingeschaltet sind. Das ist eine besonders ungenaue Methode, nicht zuletzt, weil sie saisonale Schwankungen durch den Tourismus ignoriert. Viele Orte sind während der Touristensaison beschäftigt, aber in der Nebensaison leer, und das nicht nur in China. Daher ist es ein Problem, diese nicht von Geisterstädten unterscheiden zu können.
Und das wirft eine interessante Frage auf: Wie schlimm ist das Problem der Geisterstädte in China wirklich?
Heute erhalten wir eine Art Antwort dank der Arbeit von Guanghua Chi im Big Data Lab bei Baidu, Chinas Version von Google und einem der größten Webunternehmen der Welt (für einen Einblick in Baidus Versuch, mit den Googles zu konkurrieren und Amazonen der Welt, siehe A Chinese Internet Giant Starts to Dream ) und ein paar Kumpels. Diese Leute haben die Standortdaten verwendet, die Baidu über seine Benutzer sammelt, um genau herauszufinden, wo Chinas Geisterstädte liegen. Und durch die Verfolgung von Menschen im Laufe der Zeit kann das Baidu-Team zwischen Geisterstädten und Städten unterscheiden, die saisonal leer sind.
Baidu kann auf eine außergewöhnliche Datenbasis zurückgreifen. Rund 700 Millionen Menschen haben sich für die angebotenen Dienste angemeldet, ein erheblicher Teil der 1,36 Milliarden Einwohner Chinas.
Natürlich sind diese Menschen überwiegend jünger, daher sind die Daten nicht allgemein repräsentativ für die chinesische Gesellschaft. Es gibt jedoch eine Vorstellung von der städtischen Dichte und wie diese sowohl im Laufe der Zeit als auch im ganzen Land mit einer Auflösung von einigen zehn Metern variiert.
Baidu hat seine Nutzer in den Jahren 2014 und 2015 mehr als sechs Monate lang jeden Tag verfolgt und einen gemeinsamen Clustering-Algorithmus verwendet, um ihren Heimatort zu berechnen. Anschließend korrelierten sie diese Orte mit einem anderen Datensatz bekannter Wohngebiete, um herauszufinden, wo sie lebten. Dann berechneten sie die städtische Dichte – die Anzahl der Menschen, die in jedem 100 mal 100 Meter großen Gebiet leben.
Das chinesische Ministerium für Wohnungsbau und Stadt-Land-Entwicklung gibt an, dass eine Standard-Stadtregion mit einer Fläche von einem Quadratkilometer 10.000 Menschen beherbergen sollte. Guanghua und Co definieren eine Geisterstadt als ein Gebiet mit halber Dichte.
Um herauszufinden, wo diese Gebiete liegen, haben sie einen Algorithmus entwickelt, der einfach nach Gebieten sucht, deren Dichte weniger als die Hälfte des chinesischen Standards beträgt. Aber sie gehen noch weiter und verfolgen die Dichte im Laufe der Zeit, um zu sehen, ob sie während der Touristensaison zunimmt.
Die Ergebnisse sorgen für eine interessante Lektüre. Das Team identifiziert nicht nur mehr als 50 Geisterstädte in China, es ist auch in der Lage, ihre räumliche Verteilung und ihre Beziehung zur umgebenden Geographie und städtischen Umgebung zu analysieren.
Sie nennen als Beispiel die Stadt Rushan, die in der Nähe des Meeres liegt und eine 21 Meilen lange wunderschöne Küstenlinie hat, die stark entwickelt wurde. Die Häuser hier stehen die meiste Zeit des Jahres leer, sind aber während der Touristensaison dicht besiedelt. Dies zeigt deutlich, dass Rushan eher ein Tourismuszentrum als eine Geisterstadt ist.
Im Gegensatz dazu weist die Stadt Kangbashi einen klaren wöchentlichen Bevölkerungswechsel auf, wenn auch mit sehr geringer Einwohnerdichte. Das ist ein klares Zeichen dafür, dass dies eine Geisterstadt ist.
Das ist eine interessante Arbeit, die das Geisterstadtphänomen zum ersten Mal richtig misst. Anstatt nur die Anzahl der Häuser mit Nachtlicht in bestimmten Wohngebieten als Indikator für Geisterstädte zu zählen, kann Baidu Big Data die Bevölkerung in Echtzeit und im nationalen Maßstab genau zählen, sagen Guanghua und Co.
Das sollte der chinesischen Regierung helfen, in Zukunft bessere Planungsentscheidungen zu treffen, und sollte auch Menschen informieren, die überlegen, in diese Gebiete zu ziehen. (Baidu hat darauf geachtet, die Geisterstädte in dieser Studie nicht in eine Rangfolge zu bringen, aus Angst, die dortigen Immobilienpreise zu beeinflussen.)
Und falls jemand weiter forschen möchte, diese Jungs haben ihre Arbeitsdaten auf einer interaktiven Website veröffentlicht, www.bdl.baidu.com/ Geisterstadt, für jedermann zu benutzen. Genießen!
Ref: arxiv.org/abs/1510.08505 : Analyse von Geisterstädten basierend auf Positionsdaten in China