2.基于要素流分析的区域城市体系与边界划定研究

　　这是我们用微博签到数据做的一个长三角都市区边界的划定，传统的都市区边界一般都采用城市行政划界，这是最省事的做法。我们想通过分析和确定人的活动边界在哪里，然后再去确定它的都市区的边界。因此，借助于微博签到的数据，我们从活动的强度、活动的邻近性、活动的联系进行了分析，划定了长三角都市区的边界，在此基础上，我们还可以对未来的边界再进行一个预测。当然，这个研究我们更多的还是方法性的探索。

　　3.基于大数据的城市空间研究

　　这是我们做的一个利用居民活动大数据，主要还是微博活动大数据做的城市空间的评价。现在都在讲流动空间，流动空间是什么样子的，跟实体空间到底是什么样的关系，所以我们构建了流动性的指标评价体系，从空间的活跃度几个方面来测定了活跃度的强度，对南京的流动空间做了一个评价。

　　这个是我们做的南京城市空间结构的分析，用微博签到数据来做的，每个黑点代表一个有着地理信息的微博用户的签到位置。我们根据文本内容去对它的活动特性进行分析和评价，最终对城市的功能区进行划分，这样的话，反过来跟我们城市功能区的划定进行对照，进而给我们的规划调整提供建议。这方面，同济大学王德老师团队也做了大量基于手机信令数据的城市功能区分析与研究。

　　这是我们利用智能手机GPS数据做的大学校园空间利用的研究。我们调查了南京大学的新校区，选择50个不同专业、不同年级的学生自愿来配合，做了每天24小时共一周的调查，对整个校园的土地使用进行了深入的调查。这里面还配合了活动日志的数据，所以它是大数据和小数据结合的方式，做了校园空间使用强度的分析。