《表1 交通大数据与传统问卷数据特征对比》

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《交通大数据在人文与经济地理学的应用及学科影响》

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相较于传统数据，交通大数据在获取方式、数据量、及数据连续性3个方面具有一定的优势（表1）。从获取方式来看，交通大数据多依赖于被动收集（Passive Collection），而传统的问卷调查和统计数据通常依赖于主动征集（Active Solicitation）。从2000年开始，少数问卷调查研究引入了GPS追踪器以提升问卷调查的准确性，获取更多的环境要素信息[21]。由于问卷调查数据耗费大量人力、时间和费用，通常只抽样调查极少部分用户的信息。交通大数据的被动收集过程既节省了数据收集的成本，又突破了传统数据样本量不足和缺乏代表性的限制，能够促进人文与经济地理学理论体系的完善和技术方法的进步与提升。统计数据依赖于逐层汇总的收集过程，通常从最低等级的行政单元开始收集汇总，受限于行政管理体系和汇总过程，同时各个地方在统计数据的标准、技术等方面也存在差异，有着不可逆推导的局限性。交通大数据的基础单元更精细，并且可以逐层汇总或逆向推算，能够较好地克服统计数据的局限性。