Данные мобильного телефона могут выявить основную математическую связь между тем, как мы движемся и как мы общаемся. Это может облегчить прогнозирование того, как болезни и даже идеи распространяются через население.

«Это исследование действительно углубляет наше количественное понимание человеческого поведения, - говорит Дашун Ван, доцент кафедры информационных наук и технологий в штате Пенсильвания. «Мы хотели бы думать, что мы контролируем наше собственное поведение, и мы можем делать то, что хотим. Но то, что мы начинаем видеть с большими данными, состоит в том, что существует очень глубокая закономерность, лежащая в основе большей части того, что мы делаем ».

В исследовании данные о местоположении и связи, собранные от трех международных операторов мобильной связи, показали, что люди перемещаются и сообщаются в предсказуемых шаблонах, говорит Ван.

Он добавляет, что, поскольку движение и связь связаны, исследователям может понадобиться только один тип данных, чтобы делать прогнозы относительно другого явления. Например, данные связи могут показывать информацию о том, как люди перемещаются.

«Во многих случаях у нас нет обеих сторон информации», - говорит Ван. «У нас может быть только информация о социальных связях, или, может быть, у нас есть только информация о мобильности. То, что позволяет это математическое уравнение, состоит в том, чтобы вывести один из другого ».

По словам исследователей, уравнение могло бы лучше прогнозировать, среди прочего, то, как вирус может распространяться, сообщая о своих выводах в Труды Национальной академии наук, В ходе исследования они проверили уравнение на моделируемой эпидемии и обнаружили, что для определения вероятности заболевания можно использовать либо локальные, либо коммуникационные наборы данных.

«Одно из приложений, которое мы показали, - это если мы знаем, кто общается с кем в стране, мы сможем оценить, как вирус распространится внутри этой страны», - говорит Ван. «Чтобы мы знали, как распространяется вирус, традиционно нам нужно знать, как люди передвигаются, но теперь нам не нужно это знать.

«Если вирус, такой как вирус Зика, войдет в Даллас, скажем, мы покажем, что мы не только знаем, как он распространится по Соединенным Штатам, но и наши оценки будут гораздо точнее, чем те, которые были достигнуты с помощью методов, которые мы использовали используя ранее ».

Он добавляет, что исследователи могут также использовать эти данные, чтобы предсказать, как идеи и тенденции охватывают культуру.

Ван говорит, что это явление основано на математических правилах, часто называемых распределением степенного закона. Этот закон описывает закономерность определенного поведения, но признает, что всегда существует небольшая вероятность случайной большой аберрации.

«Например, большую часть времени люди движутся только очень, очень коротко, просто к местам вокруг города, - говорит Ван. «Но иногда вы будете прыгать долго. Вы едете в Нью-Йорк, а затем, когда вы там, вы можете взять еще несколько коротких прыжков, прежде чем вернуться домой ».

Исследователи проанализировали данные из трех разных баз данных с сообщениями пользователей 1.3 миллионов в Португалии и 6 миллионов пользователей в неназванной европейской стране. Они также собрали четыре года данных от крупного оператора мобильной связи в Руанде.

Наборы данных включали информацию о том, кто совершает звонки или отправляет текстовые сообщения с кем и где, по словам Ванга.

Ван работал с исследователями из Университета Католика де Лувена, Университета Майами и Северо-Восточного университета.

Исследовательская лаборатория армии США, Управление военно-морских исследований, Агентство по уменьшению угрозы обороны и Инициатива 21st Century Foundation по изучению сложных систем Джеймса С. Макдоннелла поддержали эту работу.

Источник: Penn State

Книги по этой теме

at Внутренний рынок самовыражения и Amazon