Making the Web-Science Operational for Interregional Commuting Analysis: Evidence from Greece

Abstract

This article proposes a Network Theoretical model for the interregional commuting analysis, estimating the volume of commuters that operate in a commuting network, based on the conceptual framework of the term BWeb,^as provided by the Web-Science. Initially, the Web-Science's conceptual framework is being generalized to operate for any kind of network and, afterwards, the proposed model is constructed, under the rationale that each conceptual component in the generalized Network Theoretical framework should be represented by different variables. The applicability of the proposed model is evaluated on real data of the Greek interregional commuting system, formulated by the capital cities of the Greek non-insular prefectures (|V(G)|=n=39) and by their respective interconnection axes (|E(G)|=m=72). The results of the analysis show respect to the categories of the proposed conceptual framework, where the overall empirical analysis of the Greek interregional commuting network elected the population variable as the most determinative factor for the commuting phenomenon.

Μοντελοποίηση Διαπεριφερειακών Συστημάτων Μεταφορών Με Χρήση Ανάλυσης Σύνθετων Δικτύων Και Στατιστικής Μηχανικής

“…Πην αλαιπηηθά, ε πξνζάξηεζε δηαθφξσλ κεγεζψλ σο βάξε ζηνπο θφκβνπο ηνπ GCN επηηξέπεη ηε ζπιινγή απφ ηνπο θφκβνπο ησλ ηηκψλ πνπ αληηζηνηρνχλ ζε έλα Polyzos, , 2015b.…”

“…Κάζε κεηαβιεηή X i πεξηιακβάλεη ηηο ηηκέο ησλ θφκβσλ πνπ αληηζηνηρνχλ ζε έλα ραξαθηεξηζηηθφ ή ζε κία ηδηφηεηα ηνπ GCN, δειαδή X i ={ i j w , j=1,…,n}, κε i=1,…,p. Ζ επηινγή ηνπ είδνπο ησλ κεηαβιεηψλ ηεο εκπεηξηθήο αλάιπζεο πξαγκαηνπνηήζεθε κε θξηηήξην ηελ θαηά ην δπλαηφλ εμάληιεζε ηεο ζεκαηνινγίαο ζρεηηθά κε ηε κειέηε ηνπ θαηλνκέλνπ ηνπ commuting (Glaeser and Kohlhase, 2003;Clark et al, 2003;Ozbay et al, 2007;Van Ommeren and Fosgerau, 2009;Murphy, 2009;Liu and Nie, 2011;Polyzos, 2011;Tsiotas and Polyzos, 2015b) ε κέζνδνο ηεο πνιπκεηαβιεηήο γξακκηθήο παιηλδξφκεζεο (multivariate linear regression analysis) (Norusis, 2004;Devore and Berk, 2012;Polyzos, 2014, 2015a,b).…”

“…Σν πξψην βήκα πεξηιακβάλεη ηελ νκαδνπνίεζε ησλ δηαζέζηκσλ κεηαβιεηψλ, αλάινγα κε ηε ζεκαηηθή ηνπο ζπλάθεηα, ζηηο ηξεηο θαηεγνξίεο (δνκηθέο, ζπκπεξηθνξηθέο ή ιεηηνπξγηθέο θαη νληνινγηθέο) ηνπ πίλαθα 10.10. Ζ δηαδηθαζία απηή νδεγεί ζηε δηακφξθσζε ηξηψλ ζπλφισλ κεηαβιεηψλ (X S , X B θαη X O ), ζχκθσλα κε ηε ζρέζε (Tsiotas and Polyzos, 2015b):…”

“…ησλ ηεηξαγψλσλ ησλ ζπληειεζηψλ ζπζρέηηζεο ππνινγίζηεθαλ δηπιά, αξρηθά γηα ηηο κεηαβιεηέο εληφο ησλ νκάδσλ (within-class analysis) θαη έπεηηα γηα ην ζχλνιν ησλ p=30 δηαζέζηκσλ κεηαβιεηψλ ηνπ πίλαθα 10.10 (between-class analysis) (Tsiotas and Polyzos, 2015b). ηνλ πίλαθα 10.11 ε ζρεηηθή ζέζε ηνπ κεγέζνπο ηεο θάζε κεηαβιεηήο, σο πξνο ηηο ππφινηπεο κέζα ζηελ νκάδα ηεο, παξνπζηάδεηαη ζηελ πξψηε, ελψ ε ζέζε πνπ αληηζηνηρεί ζην ζχλνιν ησλ δηαζέζηκσλ κεηαβιεηψλ παξνπζηάδεηαη ζηηο ζηήιεο κε ηελ (Tsiotas and Polyzos, 2015b).…”

“…Υάξηεο κε ηελ πνζνζηηαία θαηαλνκή ηεο ελαέξηαο θπθινθνξίαο (αθκψλ) ηνπ USAN πνπ ζπλδένπλ ηελ πφιε ηεο Νέαο Τφξθεο κε ηα ππφινηπα αεξνδξφκηα πνπ βξίζθνληαη εληφο δεδνκέλεο αθηίλαο (απφ 762km κέρξη 27960km). Παξφκνηνπο ράξηεο θαηαζθεχαζαλ νη ζπγγξαθείο (Jia and Jiang, 2012) Lee et al, 2007) θαη δηθηχνπ (network) (Easley and Kleinberg, 2010) νδήγεζε ηνπο Tsiotas and Polyzos (2015b) Σν βαζηθφ εξγαιείν ηεο θνηλσληθήο δξαζηεξηνπνίεζεο θαη έθθξαζεο ηνπ αλζξψπνπ είλαη ε επηθνηλσλία (communication), ε νπνία, ζχκθσλα κε ηε Μαλδάια (1988), αθνξά ηε ζχλαςε ζρέζεσλ κεηαμχ αηφκσλ ή νκάδσλ θαη ηελ αληαιιαγή κελπκάησλ θαη πιεξνθνξηψλ. Τηνζεηψληαο νξνινγία απφ ηε Θεσξία εκάησλ (Signaling Theory) (Connelly et al, 2011), νξίδεηαη σο επηθνηλσλία ε κεηαθνξά ζεκάησλ κεηαμχ δχν αιιειεπηδξψλησλ κεξψλ (interactive parts), πνπ νλνκάδνληαη πνκπφο (transmitter) θαη δέθηεο (receptor).…”