近日，麻省理工科技报道称，城市化快速扩张，让中国出现了许多空置率过高的“鬼城”。由于此前缺乏可靠的测量数据，公众难以了解“鬼城”问题的严重性。如今，百度研究院大数据实验室（Big Data Lab, Baidu Research)通过挖掘上亿用户的位置信息，判定城市是季节性的空城还是鬼城。（空城·计bdl.baidu.com/ghostcity）

研究人员通过分析每个用户超过6个月时间的位置信息，并研发了聚类算法来计算这些用户的家庭位置和工作位置，并以此计算出生活在每一个方圆100米范围内的人数。根据中国住房与城乡建设部的规定，一个标准的城市地区，一平方公里内应该容纳10000人，而百度大数据实验室则将城市密度不足该数值的一半的城市定义为鬼城。此外，他们还会计算出特定区域内的人口密度是否会因为季节推移而发生变化，从而判断这一区域是旅游城市还是真正的鬼城。

该项目的负责人，来自百度大数据实验室的数据科学家吴海山博士，带领其团队来自北京大学刘瑜教授实验室的实习生迟光华，首次使用定位数据来进行精细的鬼城检测。在提出这一算法之前，对于鬼城的判断多数是基于不可靠的测量，比如在夜间进行住宅建筑灯光的简单计数。这种测量方法忽略了旅游业的季节性变化。许多城市或区域的人口密度与旅游息息相关。而此次百度提出的这一算法相比以往的估算更加有效，首先是基于百度地图的用户数据分析可以判断出人流的方向、起点和终点，从而更精确地了解到某个区域内的常住人口。其次，这一算法还可以根据季节和旅游淡旺季区统计某个区域内的人口变化，从而更科学地判断特定区域的人口密度。该监测方法将有助于当地政府在未来做出更好的规划决策，而非盲目的加大投入，造成资源浪费。

百度大数据实验室BDL（Baidu Big DataLab）为百度研究院（Baidu Research）下设的三大实验室之一。该研究室主要从事大数据相关的研究工作，关注于大规模机器学习，大数据的分析挖掘以及未来产品研发。目前，百度大数据实验室研发出了一系列针对商业和社会科学的解决方案。