Die Funktion implementiert die von Westerholt et al. (2015) vorgestellte Teststatistik für lokale Hotspots auf bestimmten paarweise ausgewerteten Distanzbändern. Wie der bekannte und weitläufig verwendete Hotspot-Schätzer Gi* ist auch die GSi-Statistik als standardisiertes Maß definiert, das entsprechend leicht mittels der Standardnormalverteilung interpretiert werden kann. Die Idee der Methode ist es, Hotspots in Datensätzen zu identifizieren, die mehrere, schwer zu trennende Prozesse umfassen, welche auf verschiedenen Maßstäben operieren. Dies ist häufig der Fall bei komplexen nutzergenerierten Datensätzen wie zum Beispiel solchen aus Twitter-Feeds. Ein Fußballspiel könnte sich zum Beispiel in Tweets aus Kneipen, Wohnungen und der Umgebung des Stadions widerspiegeln. Diese beispielhaften Phänomene stellen unterschiedliche Prozesse dar, die auf verschiedenen geometrischen Skalen erkannt werden können, deren Charakterisierung bei Nichtbeachtung der verschiedenen Maßstabsebenen jedoch zu Problemen führen kann. Die GSi-Methode ermöglicht diese Identifizierung, indem sie ein geometrisches Skalenband festlegt und alle für die Statistik benötigten statistischen Größen wie Mittelwert und Varianz ausschließlich aus den jeweils relevanten Beobachtungen berechnet, die im Bereich des angepassten Maßstabsbandes interagieren. Darüber hinaus werden in jeder Nachbarschaft nicht nur die Beziehungen zur jeweiligen zentralen Einheit, sondern alle maßstabsrelevanten Beziehungen berücksichtigt. Auf diese Weise können Hotspots auf bestimmten Maßstabsbereichen unabhängig von anderen Maßstäben erkannt werden.
Die der Implementierung zugrundeliegende Statistik ist in der Fachzeitschrift International Journal of Geographical Information Science veröffentlicht:
Westerholt, R., Resch, B. und Zipf, A. (2015): A local scale-sensitive indicator of spatial autocorrelation for assessing high- and low-value clusters in multi-scale datasets. International Journal of Geographical Information Science, 29 (5), 868–887. DOI: 10.1080/13658816.2014.1002499.
