我們如何走路和談話可能預測趨勢

我們如何走路和談話可能預測趨勢

移動電話數據可能揭示我們移動方式與溝通方式之間存在潛在的數學聯繫。 這可以更容易地預測疾病 - 甚至是想法 - 如何在人群中傳播。

“這項研究真正加深了我們對人類行為的定量理解,”賓夕法尼亞州立大學信息科學與技術助理教授王大順說。 “我們認為我們控制自己的行為,我們可以做我們想做的事情。 但是,我們開始從大數據中看到的是,我們所做的大部分工作都存在非常深刻的規律性。“

Wang說,在一項研究中,從三家國際移動電話運營商收集的位置和通信數據顯示,人們以可預測的模式進行移動和通信。

他補充說,由於運動和溝通是相互聯繫的,研究人員可能只需要一種類型的數據來預測另一種現象。 例如,通信數據可以揭示有關人們如何移動的信息。

“在很多情況下,我們沒有雙方的信息,”王說。 “我們可能只有關於社交關係的信息,或者我們可能只有關於移動性的信息。 這個數學方程式允許我們做的是從另一個中推導出一個。“

研究人員表示,該方程可以更好地預測病毒如何傳播 訴訟中的國家科學院院士。 在該研究中,他們在模擬流行病上測試了方程式,發現位置或通信數據集可用於可靠地預測疾病的運動。

“我們展示的一個應用是,如果我們知道誰在一個國家與誰通信,我們就可以估計病毒在該國內的傳播方式,”王說。 “為了讓我們知道病毒是如何傳播的,傳統上我們需要知道人們如何移動,但現在我們不需要知道這一點。

“如果病毒,如寨卡病毒,進入達拉斯,讓我們說,我們表明我們不僅會知道它將如何在美國傳播,但我們的估計將遠遠超過我們已經採用的方法所獲得的估計。早點使用。“

他補充說,研究人員還可以利用這些數據來預測思想和趨勢如何席捲整個文化。

王說這種現像是基於數學規則,通常被稱為冪律分佈。 該定律描述了某些行為的規律性,但認識到偶爾出現大的像差的可能性很小。


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“例如,大多數時候,人們只移動非常非常短的距離,只到城鎮周圍的地方,”王說。 “但是,偶爾,你會跳遠。 你去紐約市旅行,然後,當你在那裡時,你可能會在回家之前再跳幾次。“

研究人員分析了來自三個不同數據庫的數據,其中包括來自葡萄牙的1.3百萬用戶和一個未命名的歐洲國家的6百萬用戶的消息。 他們還收集了盧旺達一家大型移動電話運營商的四年數據。

根據Wang的說法,這些數據集包括誰打電話或發送短信的信息。

Wang與來自L​​ouvain天主教大學,邁阿密大學和東北大學的研究人員合作。

美國陸軍研究實驗室,海軍研究辦公室,國防威脅降低機構和詹姆斯·麥克唐納基金會21st世紀倡議研究複雜系統支持了這項工作。

資源: 賓夕法尼亞州立大學

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