CC BY
129После бала: как оценить эффекты благоустройства при помощи антропологии
дарья александровна радченко111- 121
И DARRADCHENKO@GMAiL.COM
ОГСЮ: 0000-0002-9298-7783
[11Центр городской Антропологии КБ Стрелка, Москва, Россия
[21Российская академия народного хозяйства и государственной службы, Москва, Россия Для цитирования статьи:
радченко, д. А. (2019). После бала: как оценить эффекты благоустройства при помощи Антропологии. Фольклор и Антропология ГОРОДА, //(3-4), 270-291. DOi: 10.22394/26583895-2019-2-3-4-270-291.
Проведение крупных программ городского благоустройства — таких, как московская программа «Моя улица» (2015-2018 годы) — требует не только тщательного предпроектного анализа территорий, но и оценки эффективности проведенных работ. Оценка того, как изменилось отношение пользователей к благоустроенным улицам, обычно основана на результатах массовых опросов. Возможности же изучить это изменение этнографически в прикладных исследованиях ограничены. В качестве альтернативы мы предлагаем анализ цифровых следов практик пользования городом. В статье рассматриваются теоретические основания, возможности и ограничения такого подхода, а также показаны результаты его применения на примере оценки эффективности благоустройства территорий, вошедших в программу «Моя улица».
Ключевые слова: цифровая антропология, цифровые следы, социальные медиа, урбанистика, оценка качества городской среды, геомедиа
After the ball: How to evaluate effects
OF URBAN iMPROVEMENT WiTH ANTHROPOLOGY
Daria A. Radchenko'11- '21
H DARRADCHENKO@GMAiL.COM
ORCiD: 0000-0002-9298-7783
[1]Centre for Urban Anthropology, Strelka KB, Moscow, Russia
[2]RussiAN Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Moscow, Russia To cite this article:
Radchenko, D. (2019). After the ball: How to evaluate effects of urban improvement with anthropology. Urban Folklore & Anthropology, //(3-4), 270-291. DOI: 10.22394/26583895-2019-2-3-4270-291. (In Russian).
Implementation of major urban improvement programmes (one of which was "My Street" programme in Moscow that took place in 2015-2018) requires not only detailed pre-project research but also an evaluation of its results. Assessment of change of users' attitude to the refurbished streets is usually based on mass surveys because the opportunities to study the changes of behavior ethnographically are limited. We suggest using digital footprints of urban practices as an alternative for the latter. In the paper we discuss theoretical grounds of this approach, its possibilities and limitations, and also show the results of its usage as exemplified by the assessment of results of "My Street" urban improvement programme on certain streets.
Keywords: digital anthropology, digital footprints, social media, urban studies, urban assessment, geomedia
IB 2015-2018 годы в Москве была предпринята одна из крупнейших в истории города и самых дорогостоящих программ комплексного городского благоустройства. За три года было реконструировано свыше 200 улиц, площадей, переулков. Значительная доля этих работ выполнялась при участии компании КБ Стрелка, специализирующейся на стратегическом консалтинге (прежде всего, в области городских решений). В этот проект входил целый комплекс работ: изменение транспортных схем, расширение пешеходных тротуаров, адаптация улиц для маломобильных групп граждан, упорядочение парковочных зон, создание дополнительных зеленых насаждений и малых архитектурных форм, обновление уличного освещения и навигации, демонтаж воздушных кабелей и увод коммуникаций под землю (программа «Чистое небо»), создание велоинфраструктуры и мест отдыха1. В целом программа была нацелена на то, чтобы сделать Москву более комфортной и привлекательной для пешеходов2, а транспортную систему — более безопасной.
Такая масштабная трансформация не могла остаться незамеченной: и концепция, и сам процесс реализации программы — от качества проектов до укладки плитки и высадки деревьев — активно обсуждались в течение всех трех лет3. Но после завершения этого этапа4 встал вопрос
0 том, как программа «Моя улица» изменила жизнь москвичей, и КБ Стрелка инициировало посвященное этому исследование.
Помимо эффектов, которые можно оценить при помощи городской статистики (например, данных об изменении числа ДТП на
■ 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
1 Об отдельных проектах программы см. [https://wwwm24.ru/special/mystreet].
2 Сводный стандарт благоустройства улиц Москвы. Приложение 1 к Распоряжению Правительства Москвы «Об утверждении Сводного стандарта благоустройства улиц Москвы» от 04.08.2016 г. № 387-рп, 11-12.
3 Помимо активной общественной дискуссии, шло и обсуждение в профессиональном сообществе. Программе «Моя улица» и отдельным проектам в ее рамках был присужден ряд международных наград: например, премия ISOCARP (2018), Qatar Sustainability Award (2018), The European Prize for Urban Public Spaces (2018), Landezine International Landscape Award (2018), премия Urban Land Institute Global Awards for Excellence (2019) и другие.
4 По данным СМИ, программу «Моя улица» планируется продолжать в 2020-2022 годы [Власти Москвы 2019, 23 октября].
реконструированных улицах, экономических данных о развитии стрит-ритейла и т. д.), нужно учитывать и качественные изменения практик горожан, трудноуловимые при помощи статистики. Стали ли улицы города более комфортными? Более интересными? Располагают ли они к проведению досуга? Притягательны ли для туристов? Для того чтобы получить ответы на эти вопросы, к исследованию было привлечено исследовательское подразделение компании, специализирующееся на выявлении ценностей, потребностей, норм, связанных с жизнью в городах — Центр городской антропологии КБ Стрелка, основанный в 2013 году. В течение всей программы «Моя улица» Центр принимал участие в проведении комплексного предпроектного анализа, предшествующего в КБ Стрелка разработке градостроительных стандартов, мастер-планов или отдельных проектов (подробнее об этом см.: [Алексеевский 2018]).
Однако проблема заключалась в том, что опросные методы (как массовые опросы, так и глубинные интервью) способны дать информацию о восприятии горожанами тех или иных пространств, но не о том, как изменяется их поведение на этой территории. Такое изменение можно проследить этнографически — проведя длительную серию наблюдений на этих улицах в течение минимум одного полного годового цикла до начала работ по благоустройству и такого же периода времени после завершения этих работ. Однако подобные исследования требуют огромного бюджета — нужно постоянное или хотя бы регулярное присутствие наблюдателей на каждой из благоустроенных улиц. В прикладных антропологических исследованиях такие длительные наблюдения практически никогда не удается организовать. Поэтому для анализа эффектов благоустройства мы обратились к методам цифровой антропологии — в данном случае, к изучению гео-лоцированных цифровых следов городских практик в онлайн-среде. Однако для того, чтобы использовать данные геомедиа в исследовательской практике, необходимо взглянуть на них антропологически и понять, как осуществляется производство цифровых следов в геомедиа [Fast et al. 2013], насколько этот процесс универсален или локален (как по отношению к географической локальности, так и локальности он-лайн-платформ), и наоборот — как при помощи геомедиа производится пространство [Маккуайр 2018].
Цифровые следы городских практик
Вопрос о соотношении между офлайн-практиками (такими, например, как перемещение в городе, пользование теми или иными объектами и т. д.) и их онлайн-репрезентацией в цифровых следах — один из самых проблемных для цифровой антропологии. Никто не пишет в Twitter о каждом своем шаге, не чекинится в Foursquare5 во время
каждого обеда и не фотографирует абсолютно любой встреченный 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
5 Мобильное приложение, позволяющее обмениваться информацией и отзывами о разных городских объектах и сервисах.
дом — и уж тем более не выкладывает все свои фотографии и видео в социальные сети. Каждый раз, когда мы создаем, по терминологии Тома Белсторффа, «условно управляемый» цифровой след в соцсетях (в отличие от «условно неуправляемых» следов банковских транзакций и звонков по мобильным сетям, маршрутов в спортивных приложениях, кукисов загруженных нами веб-страниц [Boelstorff 2013]), мы совершаем некоторый выбор. Сначала мы определяем, что для нас настолько важно, что это стоит зафиксировать в виде цифрового объекта. Затем — какие из созданных объектов разместить в социальных медиа, как настроить фильтры доступа к этим объектам — иными словами, создаем свою цифровую автобиографию.
Но стратегии саморепрезентации при помощи цифровых следов не существуют в вакууме — они связаны с широким спектром культурных установок. Важно понимать, что неудачный или не соответствующий принятым нормам цифровой контент ведет к социальным санкциям против его автора. В лучшем случае он окажется незамеченным, в худшем — повлечет ущерб для репутации или даже вызовет волну агрессии. Например, в марте 2019 года школьную учительницу из Барнаула попытались уволить из-за того, что она выложила в соцмедиа свою фотографию в купальнике6: по мнению руководства школы и части родителей ее учеников,, такая фотография несовместима с публичным образом преподавателя. Поэтому создание цифровых следов, как любое публичное действие, становится предметом рефлексии: выкладывая фотографии в социальную сеть, мы проверяем это действие на соответствие «социальному порядку» [Гоффман 2017] этого типа взаимодействий.
Во-первых, анализируются локальные и социальные различия, связанные с характером и глубиной саморепрезентации, принятыми в данной культуре. Например, Дэниэл Миллер показывает, что на Тринидаде повышенная прозрачность соцмедиа (которую в других частях мира, возможно, расценили бы как сплетничество и навязчивость) нормативна и считается отражением тринидадской культуры [МШег 2011]. Во-вторых, эти стратегии во многом обусловлены выбором того, в каких социальных медиа присутствовать. Он может зависеть от самых разных факторов: начиная с того, какой соцсетью пользуется референтная группа (а это, в зависимости от возраста, социального статуса, ценностей пользователя могут быть и ближайшие друзья, и потенциальные работодатели, и селебрити), и заканчивая сугубо технической доступностью той или иной платформы. В-третьих, они связаны с нормами поведения в конкретной соцсети: сколько цифровых объектов (фотографий, текстов, видео) принято выкладывать ежедневно? Какого они должны быть содержания? Какой контент будет востребован целевой аудиторией? Какие цели может преследовать пользователь — увеличения числа лайков или монетизации блога?
i ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ i
6 https://www.glamour.ru/society/v-bamaule-uchitelnicu-uvolili-za-fotografiyu-v-kupalnike
Итак, цифровые следы — это не зеркало поведения офлайн, а проекция, зависимая от многих переменных: интересов пользователя, его ценностей, культурных установок, аффордансов и ограничений той или иной соцсети и т. д. Однако именно в силу своей зависимости от социальных установок пользователей эти данные ценны для исследователя. Когда человек фотографирует интересное для него место или пишет о нем в социальной сети, он делает видимыми сразу несколько важных пресуппозиций.
Во-первых, статус городского объекта, рядом с которым находится пользователь, влияет на статус самого пользователя: престижно находиться рядом с социально востребованным объектом. Таким объектом, в зависимости от установок конкретной целевой аудитории, может быть что угодно — историческая достопримечательность, уличный праздник, неожиданный объект стрит-арта. Более того, фиксация своего присутствия рядом с такой достопримечательностью практически обязательна для опыта определенного типа — это ритуал почитания некоторых «общих ценностей», моральной структуры современного общества [Макканелл 2016: 85]. Соответственно, по практике фотографирования объекта мы можем судить о том, является ли он «достопримечательностью», ценностью (для определенной аудитории).
Во-вторых, непосредственный опыт пользователя (его физическое присутствие в одном пространстве с таким объектом, позволившее ему сделать собственную фотографию этого объекта) обладает определенной ценностью. Сделанная «в моменте» фотография, даже низкого качества, ценнее, чем взятая из интернета профессиональная, но чужая. При этом люди скорее фиксируют среду в моменты «напряжения», эмоционального всплеска, чем рутины [Wilken, Humpreys 2019: 111]. На фотографиях пользователей отражается не просто ценность присутствия в значимом месте, а возникающий в связи с этим аффект.
Поэтому «условно управляемые» цифровые следы дают возможность оценить не просто пользование городом, а социально одобряемое пользование городом, восприятие большими группами пользователей тех или иных объектов как востребованных, значимых, статусных — и при этом вызывающих яркие эмоции. Материалы, выложенные в сеть, оказываются социально нормированы — именно это позволяет сделать по ним выводы о предпочтениях не отдельных индивидов, а крупных социальных конгломератов7. Создаваемые десятками и сотнями тысяч, фотографии позволяют посмотреть на город глазами множества людей и понять, как они перемещаются в городской среде и как ее осваивают.
1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
7 См. об обусловленности восприятия территории предыдущим зрительским опытом [Urry 1990].
Цифровые следы как диагностический признак
Изучение городской среды путем анализа геолоцированных цифровых следов распространено достаточно широко. В основном оно нацелено на оценку туристической активности городов (см., напр.: [Crandall et al. 2009], [Popescu et al. 2009], [Donaire et al. 2014], [Silva 2013]). Однако число проектов, которые анализируют различные свойства городской среды по этим цифровым следам, относительно невелико. Например, исследовательская группа под руководством Пабло Мар-ти-Чирикуана проводила измерение успешности общественных пространств (plazas) по чекинам в Foursquare [Martí-Ciriquián et al. 2017]. При этом в качестве основного показателя выступает накопленное количество чекинов без какой-либо дифференциации по времени их размещения или социально-демографическому профилю оставивших их пользователей. Предсказуемо, в крупных или туристически востребованных городах число чекинов оказывается большим. Авторы также обращают внимание на то, что это число повышается, если общественное пространство находится в центре города или на пересечении ключевых улиц. Однако это заставляет задуматься о концептуализации понятия «успешность городского общественного пространства»: подразумевается ли под ним только его притягательность для жителей всего города и приезжих? В этом случае локальные общественные пространства, востребованные жителями соответствующего района и служащие его «точкой сборки», оказываются ниже в рейтинге, чем площадь с городской достопримечательностью, социальная активность на которой сводится к селфи на фоне этой достопримечательности.
Та же проблема связана и с исследованиями пользовательских фотоматериалов. Например, в Индексе развития городов, разработанном Университетом Наварры, рейтинг, основанный на числе фотографий города на сервисе Panoramio, используется в качестве одной из составляющих оценки глобального влияния города [Berrone et al. 2019: 21]. В этом случае города с наибольшим числом фотографий получают наивысшие оценки, но такой прямолинейный подход очевидным образом дискриминирует города с меньшим количеством населения или туристическим потоком.
Ряд компаний использует такие данные в предпроектном анализе. К ним, например, относится базирующаяся в Университете Тампере группа SpinUnit, результаты работы которой по анализу данных социальных сетей были использованы в ряде проектов в Турку (прокладка маршрута городского трамвая, постройка моста), а также других городов Финляндии, Эстонии, Великобритании и России. Аналогичную работу проводит голландский проект DAT.mobility. Сандер ван дер Дрифт в 2014 году8 предложил администрации Амстердама основанное на фотографиях исследование пространственных
1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
8 http://wwredat.nl/nl/cases/monitonng-met-flickr-fotos/
и темпоральных паттернов поведения туристов в городе. Результаты этого исследования были использованы для оптимизации туристических маршрутов.
Чуть сложнее устроен подход, разработанный Габриэлем Альфельдтом [Ahlfeldt 2013]. Он предположил, что число фотографий отражает то, что он назвал «урбаничностью» района (сочетание его эстетических и сервисных характеристик — например, наличие природных рекреационных зон, учреждений культуры, предприятий общественного питания, архитектурных достопримечательностей), потому что в привлекательном месте растет и число фотографов, и частота фотосъемки. Иными словами, под урбаничностью подразумевается визуальный комфорт, уникальность района и возможности потребления. Урбаничность, в свою очередь, ведет к повышению стоимости жилья, а значит, по числу фото можно прогнозировать стоимость недвижимости. По его результатам, за урбаничность люди готовы платить дополнительно до 1,5% дохода домохозяйства. Причем по мере того, как увеличивается число привлекательных черт, число фото растет непропорционально быстро. Наиболее близкий нашим задачам метод исследования представлен в работах команды Даниэле Керчиа (напр. [Quercia et al. 2015]). Базируясь на «общей теории пешеходности» американского урбаниста Джефа Спека, исследователи предположили, что наиболее комфортные улицы для пешей прогулки должны быть безопасны, полезны (насыщены сервисами), соответствовать «человеческому масштабу» и быть интересными (то есть архитектурно разнообразными и изобилующими следами человеческой активности). Они исследовали цифровые следы, оставленные в Flickr и Foursquare пользователями центральной части Лондона. В этой работе исследователи пользовались взвешенными значениями, и это дало им возможность выявить связь между безопасностью улиц и наличием вечерних фотографий; связь между наличием женщин на улицах и ожидаемым уровнем преступности; связь между ощущением безопасности и наличием озелененных зон; «пешеходностью» и наличием жилых домов на улице. В результате они предложили несколько вариантов практического использования полученной методологии оценки «пешеходности» улиц. Однако благоустройство — изменение улиц — в этот набор рекомендаций не вошло.
Методология исследования
Основным вопросом нашего исследования стало изменение практик пользования благоустроенными улицами и их репрезентации в пользовательских цифровых следах. Для оценки эффективности благоустройства по программе «Моя улица» мы выбрали из числа реконструированных несколько максимально разнообразных улиц. Согласно Стандарту благоустройства, разработанному КБ Стрелка и утвержденному распоряжением Правительства Москвы от 04.08.2016 № 387-РП «Об утверждении Сводного стандарта благоустройства улиц Москвы», московские улицы были разделены на десять типовых групп
(в зависимости от ширины улицы, ее значимости в транспортной системе, локализации в городе), а некоторые улицы были включены в группу «уникальных» — то есть не поддающихся типологизации из-за своего специфического положения и особого исторически сложившегося облика. Для нашего исследования9 были выбраны как уникальные улицы (Тверская ул., ул. Новый Арбат и некоторые улицы Садового кольца — Новинский бульвар, Садовая-Кудринская ул., Садовая-Триумфальная ул., Б. Садовая ул.), так и относящиеся к разным типам (Таганская ул., ул. М. Дмитровка, ул. Петровские Линии, Б. Кисловский переулок, Неглинная ул., Пушечная ул.); позже к исследованию была добавлена Хохловская площадь. Кроме этого, была создана контрольная группа улиц, которые на момент исследования еще не были реконструированы в рамках программы «Моя улица», но по остальным качествам максимально соответствовали характеру изучаемых благоустроенных улиц (за исключением уникальных именно по причине их принципиальной несопоставимости с другими улицами): ул. Большая Ордынка, Марксистская ул., Поварская ул., Товарищеский пер., Палашевский пер.
Исследование было построено на анализе цифровых следов, отражающих восприятие города — а именно, геолоцированных пользовательских фотографий в соцмедиа (vk.com, Instagram.com, foursquare.com и др.), позволяющих увидеть городскую среду «глазами пользователя (детально методология описана в: [Радченко 2016]). Для этого были выгружены ано-нимизированные пользовательские фотографии10 за два периода: за 12 месяцев до старта работ и за 12 месяцев после их завершения. Такой подход позволил полностью охватить годовой цикл активности территории с учетом сезонных изменений, влияния выходных и праздников. Некоторой проблемой для исследования стало то, что городская территория не возвращается к своей нормальной активности сразу после того, как убирается забор и уходят рабочие. Сначала горожане вновь открывают для себя улицу, которую уже привыкли исключать из своих обычных маршрутов и практик. Затем наступает своего рода «медовый месяц», когда СМИ и блогеры пишут о новых возможностях территории после реконструкции, и горожане начинают потоком идти их осваивать, хвалить или ругать в соцсетях, запуская тем самым волну интереса. В течение первого года территория может сильно изменяться, подстраиваясь под новые реалии: здесь изменяются (иногда существенно) социодемо-графические характеристики аудитории, добавляется событийная программа, открываются одни магазины и рестораны и закрываются другие. Поэтому такую оценку эффективности важно проводить не только после завершения работ, но и на протяжении минимум пяти следующих лет. Для Нового Арбата, поскольку он был реконструирован одним из первых, мы смогли взять два двенадцатимесячных периода.
■ 111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
9 Частично работы проводились в рамках комплексного исследования эффектов благоустройства КБ Стрелка, а частично — по инициативе Центра городской антропологии.
10 В исследовательских целях мы сохраняли следующие метаданные: геолокацию фотографии, дату ее размещения в социальной сети, город проживания владельца фотографии (при наличии данных).
После того, как данные были получены, они были очищены от рекламных сообщений и повторных фотографий. Полученный массив из 8132 фотографий был в ручном режиме размечен 4 кодировщиками с частичной кросс-проверкой результатов: выделены фотографии, сделанные в помещении и на улице; режим освещенности снимков (светлое/темное время суток); пол и возрастная группа изображенных людей, объекты и виды деятельности, изображенные на фотографии.
Методология позволила дать оценку динамики поведения пользователей по следующим параметрам: 1) суточный цикл активности; 2) сезонный цикл активности; 3) изменение структуры пользователей (семейная аудитория, туристы); 4) интерес к объектам и событиям территории. На трех улицах контрольной группы (не вошедших в программу благоустройства) диапазон колебаний ключевых показателей составил не более 2-3% — то есть изменения, о которых мы будем говорить, связаны именно с благоустройством.
Далее мы дадим общий обзор результатов и подробно остановимся на двух уникальных случаях: Новом Арбате и Хохловской площади.
Результаты «Моей улицы»: общие закономерности
Одним из признаков комфорта улицы является то, насколько человек чувствует себя здесь в безопасности в любое время суток [Джекобс 2008: 4]. На небезопасную и/или неинтересную улицу стараются не приходить в темное время суток и тем более не останавливаться на ней для того, чтобы сделать фотографию. Иными словами, повышение уровня пользовательской фотосъемки в темное время суток в общем случае свидетельствует о росте комфорта на данной территории. Из предыдущих исследований, проводимых с 2015 года, мы знаем, что в центре Москвы средний уровень вечерней фотографии составляет 25-30%11. Все, что ниже этого показателя — уже некоторый повод для беспокойства (для сравнения, в небольших и криминально неблагополучных российских городах доля ночных фотографий может составлять всего 2-3%). Практически на всех обследованных улицах уровень вечерней фотосъемки резко вырос по сравнению с обследованиями до проведения благоустройства (График 1), причем на Петровских Линиях и Б. Кисловском переулке вечерних фотографий ранее не было совсем, а на Большой Садовой их количество выросло более чем в три раза.
Для большинства российских городов большой проблемой является отсутствие общественных пространств, активных в холодное время года. Зимой многие жители либо оказываются замкнуты в своих домах, либо вынуждены использовать в качестве места для променадов торговые центры. Сбалансированность же сезонного пользования территорией говорит о ее постоянном климатическом комфорте, пешеходной доступности и всесезонной привлекательности для горожан и приезжих. Кроме того, она очень важна для ритейла и объектов общественного
i ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ i
11 Данные исследований Центра городской антропологии. См. также: [Радченко 2017, 26 октября].
График 1. Доля фотографий, сделанных в темное время суток, % от массива фотографий по каждой улице за каждый год
График 2. Доля фотографий, сделанных в зимние месяцы, % от массива фотографий по каждой улице за каждый год
питания — равномерное распределение пешеходного потока в течение года помогает поддерживать постоянный уровень прибыли. Поэтому в качестве основного показателя климатического комфорта была выбрана доля фотографий, сделанных в течение трех зимних месяцев — в идеальной ситуации равномерного распределения активности на территории по месяцам она должна колебаться вокруг 25% от всего массива. На всех обследованных улицах после благоустройства зимнее пользование либо выросло, либо колеблется в пределах 2%, то есть не изменилось. (График 2). Новинский бульвар, Б. Садовая, Таганская и Б. Кисловский переулок демонстрируют оптимальные показатели по этому параметру. Особо следует отметить серьезный рост зимней востребованности Тверской улицы. При этом нельзя сказать, что этот рост вызван только новогодними мероприятиями — если удалить из базы все фотографии, связанные с праздничной активностью или оформлением, доля зимних фотографий на Тверской все равно составит свыше 30%. Еще один показатель привлекательности территории — ее визуальное разнообразие, изобилие объектов, притягивающих взгляд людей. Чем выше число привлекательных объектов, тем интереснее находиться на такой улице. После завершения благоустройства мы наблюдаем, по сути, «переоткрытие» центра Москвы — резко растет число фотографий, сфокусированных на каких-либо важных для пользователей городских объектах (График З)12. Москвичи и гости города не только получили новые малые архитектурные формы, но и, благодаря улучшившейся пешеходной доступности и безопасности улиц, стали обращать большее внимание на исторические здания. Так, Тверская улица перестала быть «городским коридором» с монотонными стенами-домами и стала привлекать отдельными объектами. В том числе 16 объектов, которые не были отмечены на фотографиях 2015 года, но попали в зону интереса пользователей в 2017 — это предприятия торговли и общественного питания: иными словами, находящиеся здесь кафе и магазины стали интересовать пользователей не только функционально (как места, где что-то можно купить или съесть), но и эмоционально. Получается, что почти все обследованные улицы после благоустройства стали безопаснее и комфортнее для пешеходов, а также более привлекательными: как за счет событийной программы, так и за счет появившихся малых архитектурных форм.
Трансформация Нового Арбата
Проблемы Нового Арбата были связаны как с его исторической планировкой, так и с эксплуатацией улицы в постсоветский период. Новый Арбат был заложен как ключевая артерия города, рассчитанная на постоянный поток транспорта. В результате оказалось, что две его стороны функционально разорваны, существуют практически независимо друг от друга.
I ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ I
12 Единственное исключение — это уже упомянутый в разделе 3 случай Садовой-Кудринской, где падение числа «объектных» фотографий связано с реконструкцией расположенного здесь входа в Зоопарк.
График 3. Доля фотографий, сконцентрированных на конкретных объектах, % от массива фотографий по каждой улице за каждый год
Из-за изобилия дорогих магазинов, развлекательных заведений и общего облика «московского Лас-Вегаса» Новый Арбат воспринимался как элитарное пространство, где рядовому москвичу нечего делать. Новый Арбат функционировал как своего рода городской коридор, не подразумевающий прогулок — здесь не было комфортных мест для отдыха, не выходящих на неупорядоченную парковку.
Задачей проекта благоустройства стало сохранение монументального облика улицы (в том числе подчеркивание разного характера сторон Арбата) с привнесением в нее элементов человеческого масштаба и создание возможностей для пешеходных прогулок.
Помимо благоустройства тротуаров и урегулирования парковок, здесь высадили деревья, создали единый дизайн-код улицы, поставили современные фонари и новые зоны отдыха — в том числе 150-метровую деревянную скамью, которая, по замыслу создателей, должна была объединить все группы пользователей — от дворников до олигархов.
Что же получилось? Посмотрим на Новый Арбат через призму тех же показателей. В условиях дефицита пешеходных переходов на Новом Арбате разрыв, образованный проезжей частью, преодолевается визуально. В поисках ракурсов для съемки обеих сторон посетители улицы были готовы подниматься наверх зданий или газонов (возможно развитие возможностей «обзорных площадок»), фотографировать из машины или с мотоцикла (т. е. с середины проезжей части).
О
о
Илл. 1. Тепловая карта распределения фотографий Нового Арбата до реконструкции
Илл. 2. Тепловая карта распределения фотографий Нового Арбата после реконструкции
Фотографировать было неудобно и, как показывает массив фотографий (Илл. 1), за исключением домов-книжек и храма св. Симеона, практически нечего.
После завершения благоустройства Новый Арбат перестал быть «городским коридором» с монотонными стенами-домами и стал привлекать отдельными объектами (Илл. 2). Люди не просто пробегают по улице, а чаще останавливаются, больше замечают вокруг себя. Это очень важно не только для настроения прогуливающихся, но и для работы малого бизнеса: если люди притормаживают, чтобы сфотографировать объект, они наверняка увидят рядом с собой вывеску интересного кафе или магазина — а значит, повысится шанс на то, что они сюда зайдут.
График 4. Доля фотографий, сделанных на Новом Арбате в темное время суток, % от массива фотографий за каждый год
НОЧЬ БЫЛО, % НОЧЬ ГОД 1, % НОЧЬ ГОД 2, %
Уникальность Нового Арбата, описанная в Стандарте благоустройства, подтверждается и данными из социальных сетей: до реконструкции здесь фотографировали почти исключительно ночью. Это означает, что днем на Новом Арбате было неинтересно, а ночью сюда притягивает только подсветка знаменитых домов-книжек.
После благоустройства дневной Новый Арбат смог составить конкуренцию ночному (График 4) — он стал гораздо привлекательнее, здесь появились дневные сервисы и точки притяжения, и в результате показатель выровнялся сразу после завершения благоустройства и спустя год остался на том же уровне. Пользование территорией стало более сбалансированным: улица оказалась безопасной ночью и привлекательной днем.
В то же время климатический комфорт обновленного Нового Арбата посетители оценили не сразу — но уже во вторую зиму он вырос до идеального и составил 26% (График 5).
График 5. Доля фотографий, сделанных зимой на Новом Арбате, % от массива фотографий за каждый год
Одним из важных показателей востребованности участков городского пространства является их привлекательность для туристов: приехавшие в город ненадолго люди, что вполне естественно, стремятся увидеть все самое интересное, что есть в городе, гулять по уютным улицам, где много магазинов и кафе, фотографироваться на фоне красивых городских пейзажей. Однако среди жалоб на благоустройство в социальных сетях нередко попадались тексты о том, что Москва становится скорее туристическим «Диснейлендом», чем удобным местом обыденной жизни москвичей, поскольку благоустройство и проводимые на улицах мероприятия скорее отвечают запросам туристов, чем местных жителей. Эти два соображения говорят о том, что оптимальной можно считать сбалансированную структуру пользования территорией, когда с примерно равной вероятностью здесь проводят время и туристы, и местные жители (иными словами, теоретический оптимальный уровень «туристических» фотографий на территории должен колебаться вокруг 50%). Резкий перекос в одну или другую сторону говорит либо о том, что местные жители избегают слишком «туристической» или «коммерциализированной» территории, либо, наоборот, туристы не интересуются скучной улицей.
После проведения благоустройства Новый Арбат приблизился к оптимальному уровню — теперь это в той же степени улица для москвичей, как и туристический объект (График 6).
На примере Нового Арбата хорошо видно, что при оценке количественных показателей, полученных при анализе цифровых следов, необходимо обращать внимание на контекст, в котором они появились. Снижение показателя вечерних фотографий для большинства улиц — тревожный показатель, но только не для уникального Нового Арбата, где проблемой было как раз отсутствие дневной досуговой активности. Точно так же кажется очевидным, что повышение доли туристов — это позитивное изменение, но для Нового Арбата это оказалось не совсем так.
График 6. Доля туристов на Новом Арбате (по количеству профилей пользователей), % от массива фотографий за каждый год
74%
48%
50%
ТУРИСТЫ ТУРИСТЫ ГОД ТУРИСТЫ год
было, % 1, % г.%
Хохловская площадь: до и после реконструкции
Хохловская площадь представляет собой совершенно другой случай. В отличие от Нового Арбата, всегда бывшего зоной притяжения, территория Хохловской площади до реконструкции, по сути, отсутствовала на ментальной карте города: здесь сначала располагалась автомобильная парковка, а затем — на протяжении почти десяти лет — огороженный непроницаемым забором котлован замороженного строительства. По соседству с котлованом было несколько кафе, но они не создавали существенного пешеходного потока. До благоустройства пользовательская активность вокруг Хохловской площади концентрировалась на участке улицы Покровки и в сквере у памятника Чернышевскому. На рассматриваемом участке Покровского бульвара активности не было вообще (Илл. 3).
Сложность проектирования усугублялась тем, что при создании котлована был найден объект архитектурного наследия — фрагмент стены Белого города. Поэтому задачей стало создание общественного пространства, сфокусированного на объекте наследия, позволяющего рассмотреть его, а заодно — отдохнуть от ритма окружающих улиц, спрятаться и не включаться ни в какую активность [Печенкина 2017, 7 декабря]. Такое пространство должно было создавать мягкий переход от зеленой зоны бульвара к оживленной Покровке, изобилующей общественными функциями, но при этом не быть запрограммированным на какой-то конкретный вид деятельности, позволять развертывание разнообразных пользовательских сценариев. Решением стал амфитеатр с небольшим озеленением, уходящий вниз, к законсервированной и му-зеефицированной стене Белого города. Иными словами, это редкий для центра Москвы случай, когда общественное пространство было создано с нуля.
о о
р 1 о
■ Р' °
Илл. 3. Хохловская площадь до благоустройства
За 12 месяцев после реконструкции число фотографий на этой территории выросло в 15 (!) раз. При этом за то же время рост аудитории vk.com в Москве (по данным TNS Web Index), наоборот, снизился более чем на 10%. Иными словами, бурный рост пользовательских данных по территории связан не с ростом проникновения интернета и аудитории соц-сетей, а с появлением нового общественного пространства и развитием сервисов рядом с ним.
До реконструкции на обследуемой территории практически не было уличной активности (под открытым небом сделано всего 28% фотографий). После реконструкции их стало 45%. Это не слишком высокий показатель — существенную роль на территории играет активность в кафе, ресторанах и др., — но он нормален для большинства городских пространств.
После реконструкции активность на территории стала достаточно разнообразной. При том, что в сквере у памятника Чернышевского картина изменилась мало, созданный амфитеатр стал зоной для пикников, мест встреч групп по интересам и т. д. (Илл. 4). Появились и новые биз-несы — например, пицца на вынос.
Из-за того, что до реконструкции точками притяжения на территории были вечерние сервисы (кафе и рестораны), здесь была завышена доля фотографий, сделанных в темное время суток (59%). После благоустройства показатель нормализовался (29%) — это достаточно высокий показатель, характерный для благополучных и воспринимаемых
как безопасные территорий центра мегаполиса с развитыми вечерними сервисами и достаточной освещенностью.
Сезонная активность территории также существенно изменилась. До реконструкции фотографии распределялись довольно необычно и неравномерно (возможно, за счет того, что их было очень мало) — основная доля, 50%, приходилась на весну, 27% — на зиму, и только 9% было сделано летом. Создание амфитеатра, где можно сидеть, резко сдвинуло сезонное распределение фотографий — теперь 41% фотографий сделан летом, 25% осенью (преимущественно в начале этого периода, когда еще достаточно тепло для того, чтобы проводить время под открытым небом), и 32% почти поровну делят между собой зима и весна. На территории несколько повысилось число туристов (с 29% до 34%). Однако такое соотношение приезжих и местных жителей показывает, что Хохловская площадь стала излюбленным местом посещения москвичей, но не туристическим объектом. Именно поэтому сдвинулось и недельное распределение активности посетителей Хохловской площади в соцмедиа. При равномерном распределении активности в будни и выходные или праздничные дни доля фотографий, сделанных в выходные, составила бы около 32% (из расчета примерно 118 выходных и праздничных дней в год). Очень похожую картину демонстрировала территория вокруг Хохловской площади до благоустройства — в выходные было сделано 36% фотографий. Появление же нового общественного пространства стимулировало активность территории по выходным:
уже в первый год функционирования площади в выходные было сделано 44% фотографий.
Итак, Хохловская площадь стала востребованным общественным пространством, прежде всего ориентированным на молодых москвичей. В 2019 году эта популярность привела к ряду конфликтов: шум от уличных праздников и распитие алкоголя в амфитеатре вызвали нарекания жителей ближайших к площади домов и привлекли внимание как молодежных движений, так и правоохранительных служб: периодически на площади случались драки, осуществлялись задержания нарушителей общественного порядка, площадь полностью перекрывали для пользования. Проблема, по-видимому, возникла именно из-за избыточной популярности пространства: дефицит мест для молодежи в Москве привлек к Хохловской площади людей из разных районов города. Как замечает Скотт Маккуайр, публичность предполагает создание общего пространства, но это пространство не только консенсуса, но и противоречий [Маккуйар 2018: 43-45]. Можно сказать, что Хохловская площадь выполнила роль как раз такого общественного пространства, точки сборки «контр-публик» [Fraser 1990] города.
Заключение
Анализ цифровых следов в социальных сетях позволяет оценить изменение отношения пользователей к городским улицам после благоустройства — а значит, эффективность такого рода работ. В отличие от привычной этнографической методологии, он дает возможность получить сопоставимые количественные данные; в отличие от опросных методов — увидеть это изменение через призму практик, а не вербальных интерпретаций пользователей, а также выделить ряд количественных показателей, которые могут использоваться при анализе качества городской среды и эффектов благоустройства. Это плотность и равномерность распределения цифровых следов на территории, воспринимаемая безопасность территории (соотношение дневных и вечерних фотографий), туристическая привлекательность, разнообразие объектов и видов деятельности, климатический комфорт и сбалансированность сезонного пользования территорией и т. д.
Конечно, полученные таким образом данные нельзя в полной мере считать репрезентативными — они охватывают только тех горожан и туристов, которые пользуются социальными сетями и размещают в открытом доступе свои фотографии (или другие геолоцированные объекты). Поэтому результаты цифровых исследований должны дополняться материалами других исследований, прежде всего, интервью и включенного наблюдения (именно это и было сделано в ходе изучения эффектов «Моей улицы»).
В большинстве случаев, которые мы рассмотрели в рамках этого исследования, оказалось необходимым учитывать контекст, в котором функционирует каждая конкретная улица. Это и история места (как, например,
в случае с Хохловской площадью), и его специфические проблемы (доминирование туристов на Новом Арбате), и факторы, которые могут вести к искажениям в интерпретации формальных показателей (например, насыщенная событийная программа Тверской). В отличие от собственно data science, цифровая антропология предлагает гибкий подход к оценке городской среды, в котором каждое количественное значение может интерпретироваться только в контексте локальных городских особенностей, в том числе, особенностей пользования дата-генерирую-щей платформой (в нашем случае, социальными сетями).
Литература
Алексеевский, М. Д. (2018). Трудности перевода: заметки о развитии прикладной городской антропологии в России. Фольклор и антропология города, I(1), 204-213. Власти Москвы выделят рекордную сумму на программу «Моя улица» (2019, 23 октября). РБК. Режим доступа: https://www.rbc.ru/politics/23/l0/2019/5da726 d99a79472ebf781dfb
Гоффман, Э. (2017). Поведение в публичных местах. Заметки о социальной организации
сборищ. М.: Элементарные формы. Джекобс, Д. (2008). Назначение тротуаров: Безопасность. Логос, 66(3), 3-23. Макканелл, Д. (2016). Турист. Новая теория праздного класса. М.: Ад Маргинем. Маккуайр, С. (2018). Геомедиа. Сетевые города и будущее общественного пространства. М.: Strelka Press.
Печенкина, Ю. (2017, 7 декабря). Юрий Сапрыкин — о том, как важно появление в Москве «немест». Strelka Mag. Режим доступа: https://strelkamag.com/ru/ article/noplace
Радченко, Д. А. (2016). Мегаполис в объективе: фотографии в социальных сетях
как источник данных о пользовании территорией. Лабиринт, 2016(5), 25-36. Радченко, Д. А. (2017, 26 октября). Москвичи стали больше фотографироваться в ночное время. Почему это говорит о том, что на улицах стало безопаснее. Strelka Mag. Режим доступа: http://strelka.com/ru/magazine/2017/10/26/ night-streets?fbclid=IwAR27X1cZrLvnjQxVewdHtrw2bAy8Yt00RR36-vh2GC-rXCt5S1NM8m9Er5I
Ahlfeldt, G. (2013). Urbanity. CESifo working paper, No. 4533. Munich: Center for Economic Studies and Ifo Institute (CESifo). Berrone, P., Ricart, J. E., Duch, A., Carrasco, C. (2019). IESE Cities in Motion Index 2019. IESE, ST-509-E, 05/2019. Retrieved from https:// media.iese.edu/research/pdfs/ST-0509-E.pdf?_ga=2.156766203.116086647.1564068443-755882738.1564068443 Boellstorff, T. (2013). Making big data, in theory. First Monday, 18(10). Retrieved from
https://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/download/4869/3750 Crandall, D. J., Backstrom, L., Huttenlocher, D., Kleinberg, J. (2009). Mapping the world's photos. In WWW09: Proceedings of the 18th international conference on World Wide Web, 761-770. New York: ACM. Donaire, J. A., Camprubi, R., Gali, N. (2014). Tourist clusters from Fl^kr photography.
Tourism Management Perspectives, 2014(11), 26-33. Fast, K., Ljungberg, E., Braunerhielm, L. (2019). On the social construction of geomedia
technologies. Communication and the Public, 4(2), 89-99. Fraser, N. (1990). Rethinking the public sphere: A contribution to the critique of actually existing democracy. Social Text, 1990(25/26), 56-80.
Marti-Ciriquian, P., Serrano Estrada, L., Nolasco-Cirugeda, A. (2017). Using locative social media and urban cartographies to identify and locate successful urban plazas. Cities, 2017(64), 66-78.
Miller, D. (2011). Tales from Facebook. Cambridge: Polity Press.
Popescu, A., Grefenstette, G., Moellic, P.-A. (2009). Mining tourist information from user-supplied collections. In CIKM'09 Proceedings of the 18th ACM conference on information and knowledge management, 1713-1716. New York: ACM.
Quercia, D., Aiello, L. M., Schifanella, R., Davies, A. (2015). The digital life of walkable streets. In WWW'15: Proceedings of the 24th international conference on World Wide Web. International World Wide Web Conferences Steering Committee, Republic and Canton of Geneva, 875-884. Switzerland.
Silva, T. H., Vaz de Melo, P., Almeida, J., Salles, J., Loureiro, A. (2013). A comparison of Foursquare and Instagram to the study of city dynamics and urban social behavior. In Proceedings of the 2nd ACM SIGKDD international workshop on urban computing (Urb-Comp'13). New York: ACM.
Urry, J. (1980). The tourist gaze: Leisure and travel in contemporary societies. London: Sage Publications.
Wilken, R., Humphreys, L. (2019). Constructing the check-in: Reflections on photo-taking among Foursquare users. Communication and the Public, 4(2), 100-117.
References
Ahlfeldt, G. (2013). Urbanity. CESifo working paper, No. 4533. Munich: Center for Economic Studies and Ifo Institute (CESifo).
Alekseevsky, M. (2018). Lost in translation: Concerning the development of applied urban anthropology in Russia. Urban Folklore & Anthropology, I(1), 204-213. (In Russian).
Berrone, P., Ricart, J. E., Duch, A., Carrasco, C. (2019). IESE Cities in Motion Index 2019. IESE, ST-509-E, 05/2019. Retrieved from https:// media.iese.edu/research/pdfs/ST-0509-E.pdf?_ga=2.156766203.116086647.1564068443-755882738.1564068443
Boellstorff, T. (2013). Making big data, in theory. First Monday, 18(10). Retrieved from https://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/download/4869/3750
Crandall, D. J., Backstrom, L., Huttenlocher, D., Kleinberg, J. (2009). Mapping the world's photos. In WWW09: Proceedings of the 18th international conference on World Wide Web, 761-770. New York: ACM.
Donaire, J. A., Camprubi, R., Gali, N. (2014). Tourist clusters from Flickr photography. Tourism Management Perspectives, 2014(11), 26-33.
Fast, K., Ljungberg, E., Braunerhielm, L. (2019). On the social construction of geomedia technologies. Communication and the Public, 4(2), 89-99.
Fraser, N. (1990). Rethinking the public sphere: A contribution to the critique of actually existing democracy. Social Text, 1990(25/26), 56-80.
Goffman, I. (2017). Behavior in public places: Notes on the social organization of gatherings. Moscow: Elementarnye formy. (In Russian).
Jacobs, J. (2008). The uses of sidewalks: Safety. Logos, 66(3), 3-23. (In Russian).
MacCannell, D. (2016). The tourist. A new theory of the leisure class. Moscow: Ad Margi-nem. (In Russian).
Marti-Ciriquian, P., Serrano Estrada, L., Nolasco-Cirugeda, A. (2017). Using locative social media and urban cartographies to identify and locate successful urban plazas. Cities, 2017(64), 66-78.
McQuire, S. (2018). Geomedia: Networked cities and the future of public space. Moscow: Strelka Press. (In Russian).
Miller, D. (2011). Tales from Facebook. Cambridge: Polity Press.
Moscow authorities will allocate a record amount of funds for the program "My Street" (2019, October 23). RosBiznesConsulting. Retrieved from https://www.rbc.ru/politics /23/10/2019/5da726d99a79472ebf781dfb (In Russian).
Pechenkina, Yu. (2017, December 7). Yuri Saprykin on the importance of emergence of "non-places" in Moscow. Strelka Mag. Retrieved from https://strelkamag.com/ru/ article/noplace (In Russian).
Popescu, A., Grefenstette, G., Moellic, P.-A. (2009). Mining tourist information from user-supplied collections. In CIKM'09 Proceedings of the 18th ACM conference on information and knowledge management, 1713-1716. New York: ACM.
Quercia, D., Aiello, L. M., Schifanella, R., Davies, A. (2015). The digital life of walkable streets. In WWW'15: Proceedings of the 24th international conference on World Wide Web. International World Wide Web Conferences Steering Committee, Republic and Canton of Geneva, 875-884. Switzerland.
Radchenko, D. (2016). Megapolis in the lens: Photos on social networks as a source of data on use of a territory. Labyrinth: Journal of Philosophy and Social Sciences, 2016(5), 25-36. (In Russian).
Radchenko, D. (2017, October 26). Muscovites began to take more pictures at night. Why does this mean that it has become safer on the streets. Strelka Mag. Retrieved from http://strelka.com/ru/magazine/2017/10/26/night-streets?fbclid=IwAR27X 1cZrLvnjQxVewdHtrw2bAy8Yt00RR36-vh2GC-rXCt5S1NM8m9Er5I (In Russian).
Silva, T. H., Vaz de Melo, P., Almeida, J., Salles, J., Loureiro, A. (2013). A comparison of Foursquare and Instagram to the study of city dynamics and urban social behavior. In Proceedings of the 2nd ACM SIGKDD international workshop on urban computing (Urb-Comp'13). New York: ACM.
Urry, J. (1980). The tourist gaze: Leisure and travel in contemporary societies. London: Sage Publications.
Wilken, R., Humphreys, L. (2019). Constructing the check-in: Reflections on photo-taking among Foursquare users. Communication and the Public, 4(2), 100-117.
