由 dawei 由于过度开发，中国创造了不少“鬼城”——即大片已经竣工，但入住率寥寥无几，了无生气的居住区。但直到百度此前运用大数据实验室找出了空置住房的具体数量，大家才意识到问题的严重性。
近年来，中国经历了人类史无前例的城市化扩张征程。城市占地面积从1984年的8800平方公里上升到2010年的41000 平方公里，而这仅仅是开始，2011-2013年间，中国混凝土使用量超过美国整个20世纪的使用量。
在所有扩建的新城区中，有一些建设项目的选址本身就是错误的。同时，在中国的不同区域，开放商建设速度过快，房屋供应超过了需求，导致的结果就是出现鬼城——整座城市或者部分被荒弃。
百度大数据挖掘揭示：中国“鬼城”规模远超过预期但是大多数有关鬼城的报道只是被人们当作趣闻，测量方法可信度也不高，如简单根据居民区照明数量。
很明显，这样的方法不精确，因为它至少忽略了旅游业高峰带来的季节性人口高峰。许多地方旅游旺季人满为患，但到了淡季则几近空城，这样的现象不仅仅在中国有。
那样就引出一个问题：中国鬼城现象究竟多严重？
今天，大家可以利用百度大数据实验室Guanghua Chi团队的工作成果得到答案。他们利用百度搜集的数据精确定位鬼城数据。通过实时追踪人口，百度团队能够区分季节性空城和真正的鬼城。同时，百度还有一个7 亿人注册使用的数据库。当然这些用户主要是年轻人，因此不具有中国社会广泛代表性。然而它能反映城区密度，及时捕捉其中的变化，分辨率可以高达几十米。
百度每日追踪它的用户，使用普通的聚类算法定位他们的家庭住址，然后通过另外的居民区数据集进行关联测算，找出他们的常住地，这样就能测算出城区密度。
中国住建部声称，1 平方公里标准城区应该容纳1 万人，低于这一数字一半就被定义为鬼城。
为找出这些区域，他们已经建立起算法，猎取低于上述标准一半的区域。他们进一步实时追踪，确定是否为旅游季节性人口低谷。
测算结果引起了人们兴趣。不仅仅是该团队找出了50多座中国鬼城，他们还能做出空间分布，以及对于周边地理环境和城市规划的关联度。
以山东乳山为例，房子多年空置，但旅游季人口密度会大幅上升。这表明乳山并非鬼城，而是旅游城市。
相比之下，内蒙古鄂尔多斯（8.90， -0.04， -0.45% ）康巴什新城居民密度非常低，人口呈现清晰的周度变化，是明显的鬼城。
这一工作精确揭示了鬼城现象。不仅仅是考虑居民区照明数量那一个简单指标，百度大数据还在全国范围内实时测算人口密度。这一新技术应该能有助于中国政府更好地规划未来，对于考虑迁居那些区域的人，政府可以及时做出预警。
而2015年针对中国658 座城市的调查显示，内蒙古二连浩特、新疆阿拉尔和北屯位列“鬼城”的前三甲，与此相比，中国最著名的鬼城鄂尔多斯仅仅排名排名43，去年排名是30.
最近几年，住宅建设过度开工导致一些城市房价下跌，需求不足也降低了投资和建设欲望。数据同时显示，中国过去5 年的房屋建设规模相当于50个洛阳城。
基于大数据对于“鬼城”的调查还包括了暂住人口，而不仅仅是常住人口，因此这一调查结果应该比官方的统计数据更有说服力。