Die Forschung untersucht die Verwendung von Graph-Neuronalen Netzwerken (GNN) zur Vorhersage lokaler kultureller Dimensionen in Stadtvierteln. Die Studie zeigt, dass die Kombination von Informationen über die sozioökonomischen Merkmale von Gebieten, Mobilitätsgraphen und Gruppenprofile von Nutzern, die sich zwischen den Gebieten bewegen, zu genaueren Vorhersagen führt. Die Ergebnisse zeigen, dass GNNs in den meisten Fällen genauso effektiv sind wie die Verwendung von Zensusdaten. Darüber hinaus können GNN-Modelle dazu beitragen, Einblicke in die Veränderungen und Entwicklungen von Stadtvierteln zu gewinnen.
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