Die Vernetzung Wiens mit den Städten Europas
By: Zenz, David.
Material type:
BookSeries: wiiw Statistical Reports: 9Publisher: Wien : Wiener Institut für Internationale Wirtschaftsvergleiche (wiiw), 2020Description: 36 S., 1 Table and 41 Figures, 30cm.Subject(s): Zeitreihenanalyse | Big Data | Google Trends | Suchanfragen | Politik /
Time Series Analysis | Big Data | Google Trends | Search Engine Queries | PolicyCountries covered: non specificClassification: C49 | C80 | C82 | C87 | C88 | M30 | R00 | Z10 | Z30 Online resources: Click here to access online Summary: Wir stellen ein Maß für die Beziehung zwischen zwei Städten/Regionen basierend auf Suchanfragen vor, ausgehend von Merkmalen der Suchanfragen-Zeitreihen nach Zerlegung der Zeitreihe mittels STL (Komponentenzerlegung mittels lokaler linearer Kernregression). Grundlage für das Maß sind einerseits die Eigenschaft 'Trendstärke', welches die Stärke des zugrundeliegenden Trends (egal ob steigend oder fallend) der Zeitreihe beschreibt, sowie das Feature 'linearity' der letzten fünf Jahre, welches uns die Richtung des Trends gibt. Die Kombination aus diesen Features der beiden Richtungen der Suchanfragen gibt uns ein Maß, welches für die Analyse der Entwicklung des vorgestellten Beziehungsmaßes über den Beobachtungszeitraum 2004-2020 in unterschiedlichen Suchkategorien zwischen zwei Städte/Regionen verwendet werden kann. Wir präsentieren Beispiele basierend auf Wien als point-of-interest im Kontext 'Wien und die Städte Europas', und schlagen ein Dashboard mit den verwendeten Indikatoren für Politik-Entscheidungen vor.
Disclaimer
Die Durchführung der Studie wurde durch finanzielle Unterstützung der Kulturabteilung der Stadt Wien (MA 7) ermöglicht.
We introduce a measure of linkage for the relationship between cities/regions, based on time series features of search engine queries. The used features are backed by time series decomposition using STL, i.e. seasonal and trend decomposition using Loess, precisely the strength of the trend and the linearity of a time series. The combination of these two features for both sides of search interest, e.g. the search interest for a certain topic in the city of Berlin based on search queries posed in Vienna, allows for the analysis of the development of this computed measure of linkage for the period 2004-2020 in various search engine categories provided by Google Trends between cities/regions in Europe. We then present examples based on the city of Vienna as a point-of-interest for selected topics and propose a dashboard for policy decisions.
| Item type | Current library | Call number | Status | Date due | Barcode | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Paper | WIIW Library | 5.700/9 (Browse shelf(Opens below)) | Available | 1000010005353 |
Wir stellen ein Maß für die Beziehung zwischen zwei Städten/Regionen basierend auf Suchanfragen vor, ausgehend von Merkmalen der Suchanfragen-Zeitreihen nach Zerlegung der Zeitreihe mittels STL (Komponentenzerlegung mittels lokaler linearer Kernregression). Grundlage für das Maß sind einerseits die Eigenschaft 'Trendstärke', welches die Stärke des zugrundeliegenden Trends (egal ob steigend oder fallend) der Zeitreihe beschreibt, sowie das Feature 'linearity' der letzten fünf Jahre, welches uns die Richtung des Trends gibt. Die Kombination aus diesen Features der beiden Richtungen der Suchanfragen gibt uns ein Maß, welches für die Analyse der Entwicklung des vorgestellten Beziehungsmaßes über den Beobachtungszeitraum 2004-2020 in unterschiedlichen Suchkategorien zwischen zwei Städte/Regionen verwendet werden kann. Wir präsentieren Beispiele basierend auf Wien als point-of-interest im Kontext 'Wien und die Städte Europas', und schlagen ein Dashboard mit den verwendeten Indikatoren für Politik-Entscheidungen vor.
Disclaimer
Die Durchführung der Studie wurde durch finanzielle Unterstützung der Kulturabteilung der Stadt Wien (MA 7) ermöglicht.
We introduce a measure of linkage for the relationship between cities/regions, based on time series features of search engine queries. The used features are backed by time series decomposition using STL, i.e. seasonal and trend decomposition using Loess, precisely the strength of the trend and the linearity of a time series. The combination of these two features for both sides of search interest, e.g. the search interest for a certain topic in the city of Berlin based on search queries posed in Vienna, allows for the analysis of the development of this computed measure of linkage for the period 2004-2020 in various search engine categories provided by Google Trends between cities/regions in Europe. We then present examples based on the city of Vienna as a point-of-interest for selected topics and propose a dashboard for policy decisions.
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