What Is So "Hot" in Heatmap?: Qualitative Code Cluster Analysis with Foursquare Venue

Foursquare is a popular Web service and a representative location-based social network (LBSN) service using position data. Heatmap is a widely used means of geovisualization for analyzing social data with locational values. Until now, heatmap analysis of LBSN has focused on identifying quantitative distribution and patterns, with little consideration of the qualitative analysis of data content. Based on a case study of Foursquare venues and user-created content in Seattle, WA, this study conducts analyses assessing both the quantitative spatial distribution and the qualitative characteristics of coffee shops in the Seattle metropolitan area. It specifically proposes a new analytical method referred to as "code cluster," which is designed to employ quantitative and qualitative approaches simultaneously. The significance of this method is its capacity to explain geographical differences in terms of qualitative traits in cluster regions, in addition to analyzing their spatial characteristics and distributions. In introducing this new hybrid approach, our aims are to reflect the original intent and essence of the data throughout the research process and to make further efforts to analyze and interpret the contextualized meanings. This will be possible through integration of advanced spatial analysis, geovisualization, and qualitative research that build on current geographic and geovisual research with big data.

RÉSUMÉ:

Foursquare est un service Web populaire, typique des réseaux sociaux géodépendants (RSG) utilisant les données de géolocalisation. La carte de densité de clics est une technique de géovisualisation largement utilisée pour analyser les données sociales ayant des valeurs à référence spatiale. Jusqu'à maintenant, l'analyse des cartes de densité de clics des RSG visait plus particulièrement l'observation de distributions et de profils quantitatifs, l'analyse qualitative du contenu en information suscitant peu d'intérêt. Dans une étude de cas portant sur des endroits de Foursquare et un contenu créé par les utilisateurs à Seattle (Washington), les auteurs procèdent à des analyses visant à évaluer la distribution spatiale quantitative et les caractéristiques qualitatives des cafés-restaurants de la région métropolitaine de Seattle. Ils proposent plus précisément une nouvelle méthode analytique dite des « grappes de codes », conçue pour permettre l'emploi simultané d'approches quantitative et qualitative. L'intérêt de cette méthode tient au fait qu'elle peut expliquer les différences géographiques en termes de caractéristiques qualitatives dans les régions accueillant une grappe, en plus de l'analyse des caractéristiques et des distributions spatiales. En proposant cette nouvelle méthode hybride, les auteurs ont pour but de rendre compte de l'intention et de l'essence initiales des données au fil du processus de recherche et de consacrer davantage d'efforts à l'analyse et à l'interprétation de leurs significations contextualisées. Ce but pourra être atteint grâce à l'intégration de l'analyse spatiale avancée, de la géovisualisation et de la recherche qualitative reposant sur la recherche géographique et géovisuelle actuelle faisant appel aux mégadonnées.