Городская сегрегация — это неравномерное распределение по городу социальных групп, выделенных по расовому, этническому, экономическому и другим аспектах. Сегрегация обычно тесно связана с социальным неравенством, а также с неравномерным доступом к городским ресурсам и благам. Поэтому городские власти вместе с учёными по всему миру стараются понять, как сегрегацию уменьшить.
Как посчитать неравенство? Индексы сегрегации
Первый шаг к решению проблемы — осознать ее масштаб. Обычно сегрегацию измеряют по месту жительства (residential segregation), высчитывая различные индексы сегрегации: самые популярные это индекс непохожести (index of dissimilarity), индекс энтропии (Theil’s entropy index) и индекс изоляции (isolation index). Для этого используют перепись населения и социально-экономические показатели, такие как уровень дохода.
Однако перепись населения бывает редко, раз в пять-десять лет, поэтому сложно отследить динамику процесса, а еще такие данные очень дорого собирать. Сегрегация также не ограничивается одним только местом жительства: люди — это активные «пользователи города», которые ежедневно ходят на работу или на учебу и часто проводят свободное время в публичном городском пространстве.
Может, вне дома люди больше взаимодействуют с представителями других социальных групп? А может, уровень сегрегации меняется от утра к вечеру и от места к месту? А могут ли разные люди находиться в одном физическом пространстве (сосуществовать), но при этом социально и виртуально быть очень далеко друг от друга? А возможно ли отойти от деления на социальные группы и изучить сегрегацию более детально, на индивидуальном уровне?
Мобильные данные: новый подход
Чтобы ответить на эти вопросы, ученые из MIT Senseable City Lab решили изучить динамику городской сегрегации в пространстве (реальном и виртуальном) и во времени. Для этого они использовали мобильные данные: так можно отследить передвижения людей по городу и определить частоту посещения разных городских пространств. А если соединить сотовые данные с социально-экономическими показателями, то можно не только измерить физическую сегрегацию в пространстве и во времени, но и построить виртуальную сеть социальных связей людей (кто, кому и как часто звонит), то есть измерить сегрегацию виртуальную.
1. Цены на жилье определяют социально-экономический статус места
Итак, первым шагом стало деление города на более или менее дорогие ареалы вокруг каждого пользователя мобильной связи, основываясь на стоимости жилья. Кстати, так как мобильные данные были анонимные, то место жительства человека определялось по частоте использования мобильной связи: из дома человек звонит и пишет сообщения чаще всего. На примере десяти человек рассмотрим полученные данные. Точки на картинке — пользователи мобильной связи, а прямоугольники — это место, где они живут. Чем холоднее цвет, тем это место дешевле, а чем теплее, тем дороже.
2. Статус места жительства определяет социально-экономическое положение человека
Затем людей распределили по категориям в зависимости от их места жительства: не просто обозначали бедных, богатых и средний класс, а сделали шкалу из статусных кластеров. Как и с местом жительства, каждому кластеру присвоили цвет: чем холоднее цвет, тем хуже социально-экономическое положение людей, а чем теплее — тем лучше.
3. Индекс коммуникационной сегрегации, или общение между людьми с разным социально-экономическим положением
После этого ученые подсчитали индекс коммуникационной сегрегации для каждого пользователя сотовой сети (CSI, или Communication Segregation Inex). Этот индекс показывает, насколько активно человек взаимодействует с людьми из других статусных кластеров.
На картинке люди с худшим социально-экономическим положением отмечены синим, а с лучшим — оранжевым. Толщина линии показывает интенсивность взаимодействия, то есть как часто человек звонит или пишет людям из другого кластера. Чем ближе индекс к единице, тем меньше человек общается с людьми из других кластеров.
Индекс коммуникационной сегрегации в масштабе всего города
Один из итогов исследования — очень красивая карта коммуникаций Сингапура. Картинка снизу меняется в зависимости от статусного кластера: иллюстрирует общую ситуацию использования мобильной сети, от 10% населения с худшим социально-экономическим положением до 10% с самым лучшим.
Исследование показало, что люди с самым лучшем социально-экономическим положением являются самой сегрегированной частью населения и общаются в основном с себе подобными. Наименее сегрегированным оказался третий с конца дециль городского населения (то есть те 10%, находящиеся на уровне 20-30% по доходу).
Индекс физической сегрегации по городу в динамике
Помимо этого ученые измерили индекс физической сегрегации (PSI, или Physical Segregation Index). Он измеряет уровень сегрегации каждого кусочка городского пространства на основе индивидуального физического индекса сегрегации и делает это в зависимости от времени суток.
Исследование показало, что ночью сегрегация выше, потому что все находятся у себя дома. Утром люди едут на работу или учебу, и в целом по городу уровень сегрегации падает. Во время обеда, центр города становится более интегрированным, то есть менее сегрегированным. Вечером уровень сегрегации по всему городу снова возрастает, потому что люди возвращаются домой. А вот на выходных уровень сегрегации по городу не так сильно меняется во времени.
Источники
- Ну очень красивая визуализация проекта
- Тут детально описано, почему стоит использовать мобильные данные для изучения городской сегрегации
- Статья проекта с математическими расчётами для любознательных
- Тут, тут и тут — статьи про то, как ещё можно использовать мобильные данные в урбанистике
- Об индексах сегрегации
