Hodnocení distribuce populace z dat mobilního operátora

Tato kapitola shrnuje hlavní výsledky a poznatky vyplývající z jednotlivých kroků analýzy provedené v rámci práce. Analytický přístup byl koncipován jako ucelený příběh, který začíná explorační analýzou denní a sezónní mobility, pokračuje výpočtem indikátorů mobility, přechází k prostorové autokorelaci a vrcholí tvorbou funkční typologie obcí na základě shlukové analýzy a dále také validací dat od Vodafone s referenčními daty. Cílem bylo nejen odpovědět na výzkumné otázky a naplnit zadání práce, ale především nabídnout ucelený pohled na prostorové a časové vzorce každodenní mobility obyvatel v Olomouckém kraji a jeho okolí.

Explorační analýza prostorové a časové mobility

V úvodní fázi analýzy byly pomocí heatmap vizualizovány denní a sezónní režimy v jednotlivých obcích. Byly identifikovány výrazné lokální rozdíly, např. zvýšená návštěvnost Jeseníku v létě 2020, která naznačuje pandemický přesun turistů do přírody. Liniové grafy umožnily porovnat denní režimy mezi lety 2020 a 2022, např. Prostějov ukázal pokles dojížďky na podzim 2022, což odporuje obecným trendům. Sloupcové grafy zdůraznily obce s nejvýraznějšími změnami, jako jsou Kroměříž, Holešov a Jeseník. Strukturní grafy poskytly důležitý pohled na vnitřní skladbu populace, tedy podíl návštěvníků, rezidentů a dojíždějících během dne a noci. Ukázaly také, jak silně rezidenti ovlivňují strukturu ostatních kategorií a jak může být celkový obraz obce zkreslen. Strukturní grafy zároveň vytvořily důležitý základ pro následnou typologii obcí. Animace sloužily jako doplněk k ostatním metodám. Nabídly možnost přímého srovnání dvou období a vizuálně přehledně ukázaly vývoj denních režimů. Jejich přínos byl především ilustrační, z analytického hlediska však nepřinášely nové informace. Pro rozšíření kontextu zkoumaného území byly vytvořeny ukazatele mobility, zejména ukazatel mobility rezidentů a relativní bilance dojížďky. Tyto ukazatele umožnily lépe prozkoumat prostorové vzory jednotlivých kategorií osob a napomohly například rozlišit, které obce mají převažující vyjížďku a které dojížďku. Obě mapy byly nakonec shrnuty v kombinované mapě pomocí bivariantní škály, což umožnilo vytvořit „typy“ dle dojížďky a vyjížďky a charakterizovat jednotlivé obce, což tvořilo základ pro pozdější tvorbu typologie obcí. Explorační analýza tak přinesla široké spektrum poznatků, které byly následně využity při validaci dalších metod a potvrzení zjištěných prostorových a časových vzorců. Tato část naplnila cíle práce spojené s vizualizací časoprostorové mobility, odhalením sezónních a denních vzorců a identifikací klíčových lokalit s výraznou změnou režimu.

Zkoumání změn dojíždění pomocí prostorových analýz

Byla analyzována změna počtu dojíždějících mezi dvěma obdobími pomocí metody lokální prostorové autokorelace. Byly vybrány dva klíčové časové řezy – pondělí v 8:00 a pátek v 17:00, které dobře reprezentují pracovní a víkendové režimy. Výsledkem byly mapy identifikující statisticky významné shluky (např. Prostějov jako stabilní shluk vysokých hodnot v podzimních obdobích) a odlehlé obce (např. Jeseník jako negativní outlier v létě 2020). Také byla vytvořena mapa vstupních hodnot znázorňující rozdíly v počtu dojíždějících mezi příslušnými roky. Tento výstup sloužil jako doplněk a částečná statistická validace zjištění z explorační analýzy. Přestože samotné výsledky nepřinesly zásadní nové poznatky, analýza přispěla k rozšíření metodologického rámce a ukázala další možnosti práce s tímto typem dat.

Typologie obcí na základě shlukové analýzy

Závěrečná analýza využila metodu K-means (srovnávanou s K-medoids) pro vytvoření funkční typologie obcí. Nejprve byla vytvořena komplexní typologie na základě dat za čtyři období. Následně byla provedena samostatná typologie pouze pro léto a podzim 2022, zejména kvůli jednodušší interpretaci a odstranění vlivu pandemie, který by mohl zkreslovat typickou strukturu jednotlivých obcí. Výsledkem bylo pět typů obcí, které byly interpretovány na základě prostorového rozložení, histogramů, box-plotů a podílu kategorií osob:

• zelený shluk – statické obce s převahou rezidentů a nízkou mobilitou
• oranžový shluk – turistické (léto) a rekreační (podzim) oblasti
• fialový – velká města s vyrovnanou strukturou a stabilní mobilitou
• tmavě modrý / světle modrý shluk – sezónní obytné zázemí s víkendovým režimem, které se na podzim mění na dojížďkové oblasti
• žlutý / zlatý shluk – obce měnící funkci z letních rekreačních oblastí na příměstské zázemí

Typologie byla validována pomocí hypotéz, výběrem reprezentativních obcí a srovnáním s daty o vyjíždějících a nevyjíždějících osobách. Výsledky byly shrnuty v přehledných tabulkách a mapách. Typologie sloužila jako finální výstup, který komplexně odráží mobilitu osob v Olomouckém kraji.

Validace dat a interpretace mobility

Byla ověřena kvalita a interpretovatelnost použitých dat. Nejprve byl proveden odhad validity pomocí srovnání mobilních dat se Sčítáním lidu, domů a bytů (SLDB) 2021. Cílem bylo odhadnout, jak se agregovaná mobilní data shodují s oficiálními statistikami o počtu rezidentů v obcích. Výsledky ukázaly, že hodnoty nejsou zcela totožné, přičemž někde jsou vyšší dle SLDB a někde dle MPD. Tato validace ale zůstává pouze orientační, neboť mobilní data pocházejí od jediného operátora a není znám přesný podíl tohoto poskytovatele na trhu. Dále byla ověřena kvalita dle datové sady z portálu kamdojizdime.cz. Tato data i přes mírné odlišnosti v metodikách poskytla možnost hlubší validace dat, jelikož obsahovala všechny tři hlavní operátory v ČR. Pro účely porovnání byl spočítán procentuální podíl Vodafonu oproti všem operátorům. Výsledky ukázaly velký prostorový rozptyl hodnot rezidentů. V závěrečné fázi byl vytvořen regresní model, který umožnil zjistit, jak dobře lze vysvětlit data z Kamdojizdime.cz pomocí dat z Vodafone. Výsledky ukázaly, že data Vodafone dobře vysvětlují agregovaná data všech operátorů. Celkově tedy bylo zjištěno, že mobilní data Vodafone jsou dobrým zdrojem dat pro vysvětlení mobility osob v Olomouckém kraji.