2018年3月16日，著名地理学家、加州大学圣巴巴拉分校荣休教授Michael F. Goodchild应邀访问北京大学。Goodchild教授是美国科学院院士、艺术与科学院院士，在地理信息科学领域有着极高的国际影响力，曾获得有地理学诺贝尔奖之称的“瓦特林·路德国际地理学奖”，被誉为“地理信息科学之父”。在访问期间，他与刘瑜教授领导的时空大数据与社会感知研究组进行交流，并对全校师生做了“The Science of Where”的报告。
上午，刘瑜教授向Goodchild教授介绍了研究组围绕社会感知这一概念，已完成的工作以及待开展研究的框架，Goodchild教授表现出了浓厚的兴趣，并结合流感传播研究、个体移动与空间交互问题、地理分区、连续空间尺度问题等与老师同学们进行交流。
然后，Goodchild教授听取了吴晓瑜、朱递、程希萌、王瑶莉四位研究组成员的具体报告，并针对相关工作提出了宝贵意见。吴晓瑜以“关于模糊场所层次提取”为主题进行了介绍。该工作探索了一个基于模糊形式概念分析的方法，能合理考虑场所模糊性，利用微博等社交媒体数据，提取场所的层次结构，并通过问卷调查，验证了该方法所得结果与人们的场所认知是相符的。Goodchild教授肯定了该工作把大数据支持下的场所表达向前推动了一步，同时指出从核密度值到模糊集隶属度的转换需要谨慎考虑；对于空间和场所的关系，强调了两者的概念差异和用词区别。
朱递的研究通过将大规模线性规划算法以及人类移动的空间约束进行整合，提出了一种基于连续的人口空间分布反演空间交互模式的方法。该方法在推算中国春节期间城际返乡流的实验中取得了理想的实证结果。Goodchild教授认为工作很扎实，有很广泛的应用前景。并建议将该工作在其他场景中复制，让更多领域的人了解和理解我们的工作，扩大影响力。
程希萌介绍了混合用地功能分解的研究工作。借鉴遥感领域混合像元分解的研究思路，提出新的研究框架，基于时空大数据实现混合用地功能分解。研究框架包括：时谱曲线提取、用地功能基曲线获取、混合用地功能分解以及结果验证四个步骤。Goodchild教授肯定了这项工作有助于构建遥感和大数据处理的桥梁，并建议完善结果验证部分，加强对于研究单元尺度选择的思考与讨论。
2008级GIS本科校友、墨尔本大学博士生王瑶莉介绍了其博士研究成果，内容是如何将社交网络与时空出行弹性引入拼车算法里，从而在算法上提高公众对拼车的兴趣。报告回顾了当前拼车系统的一些问题，如不愿意和陌生人拼车或不愿意为陌生人绕路等。主要提出的算法从个体与用户为中心的时间地理学为理论，介绍了基于社交网络的拼车算法（即优先匹配社交网络联系紧密的用户）、基于活动的拼车算法（即选择可满足出行目的且便于拼车的一个目的地），以及基于活动的合作式拼车（即利用可选目的地提高偏好的司机乘客间拼车几率）。Goodchild教授认为这是未来出行规划很重要的一部分，并建议考虑多种出行模式的规划。
经过一个上午的交流分享，课题组成员对目前的研究工作与GIS研究领域的重点问题有了更深的理解和思考，也期待在Goodchild教授的启发和鼓励下，实验室能够不断涌现更优秀的研究成果。
下午，Goodchild教授进行了以“The Science of Where”为题的讲座，对“利用地球空间技术进行科学研究”与“将地球空间技术作为科学研究”两大观点进行剖析，并基于地理学研究中的基本问题提出自己的观点与思考，包括空间依赖、空间异质性、地理数据的不完美性、球面与平面投影等，指出了地理信息科学的价值之所在，强调大家要具有空间思维，才会在研究工作中避免相关错误。报告给在座师生带来很多启发，在提问环节，大家针对地理数据的复杂性、流数据、地图认知、时空融合、GIS未来发展方向等与他进行了近一个小时的深入交流。
最后，刘瑜教授为Goodchild教授赠送讲座荣誉纪念牌，讲座圆满结束。在座近200名师生得以一睹大师风采，收获颇丰，讲座同时安排了网络直播，最高在线人数也超过200人。该讲座是北大遥感地信名家讲坛系列第八讲，得到了北京大学高端学术讲座项目的支持。
素材来源：S³-Lab
材料整理：邢潇月
内容排版：鲍 毅
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