Space-time cube as a tool for location data analysis and visualisation

Mobilność towarzyszy ludziom od zawsze. Wzorce przemieszczania się ludzi motywowane są różnymi bodźcami, które dla każdej osoby są indywidualne. Geografia czasu skupia się na poszczególnych jednostkach i czynnikach motywujących ich do przemieszczania się. Do tego celu powstała koncepcja czasoprzestrzenna, która wprowadza różne pojęcia, np.: ścieżka czasoprzestrzenna, pryzma czasoprzestrzenna. Narzędzie wizualizacji i analizy danych Space Time Cube (kostka czasoprzestrzenna) jest implementacją tej koncepcji. Daje szereg możliwości analizy czasoprzestrzennej wraz z szerokim wachlarzem wizualizacji jej wyników, w przystępnej dla odbiorcy formie. Na potrzeby pracy przeprowadzono analizę wzorców przemieszczania się kobiet i mężczyzn w Chicago bazując na danych pochodzących z miejskiej wypożyczalni rowerów. Jej celem było przedstawienie możliwości skrzynki narzędziowej Space Time Pattern Mining dostępnej w ArcGIS Pro, w skład której wchodzą narzędzia pozwalające przeprowadzić analizę czasoprzestrzenną. Główna uwaga została jednak poświęcona kostce czasoprzestrzennej, a właściwie całemu procesowi jej tworzenia, począwszy od przygotowania danych wsadowych do wizualizacji 3D. Główne wyniki pracy to mapy wzorców przemieszczania się, które wykonano za pomocą narzędzia Emergency HotSpot Analysis.

Mobility has always accompanied people. People's movement patterns are motivated by a variety of incentives that are individual for each person. Time geography focuses on individuals and the factors that motivate them to move. For this purpose, the space-time concept was developed, including various ideas, e.g., space-time path and space-time prism. The Space Time Cube data visualization and analysis tool is an implementation of the concept. It provides several possibilities for spatiotemporal analysis along with a wide range of visualization of its results. In this thesis, an analysis of the movement patterns of men and women in Chicago was carried out based on data from the city's bicycle rental service. Its purpose was to present the Space-Time Pattern Mining toolbox available in ArcGIS Pro, which includes tools to conduct space-time analysis. The main focus, however, was on the space-time cube, and its entire creation process from batch data preparation to 3D visualization. The main results – map of movement patterns – were produced using the Emergency HotSpot Analysis tool.