Новый метод прогнозирования мобильности людей, который можно использовать для определения потенциального распространения болезней или определения узких мест в часы пик, был разработан группой исследователей, в том числе одним из Университета штата Аризона.
Исследование «Универсальная модель индивидуальной и популяционной мобильности в различных пространственных масштабах» было опубликовано в выпуске журнала Nature Communications от 21 ноября.
Исследование провел Ин-Ченг Лай, профессор электротехники, вычислительной техники и энергетики в АГУ. Он работал с Сио-Юн Яном и Цзы-Ю-Гао из Института науки и техники транспортных систем при Пекинском университете Цзяотун и Вэнь Сюй Ваном из Школы системных наук и Центра исследования сложностей Пекинского педагогического университета.
Исследователи обнаружили, что, основываясь на эмпирических данных с мобильных телефонов и записей GPS, люди наиболее склонны путешествовать в «привлекательные» места, которые они уже посещали ранее, и эти перемещения не зависят от размера региона. Новый метод мобильности использует математические расчеты на основе этих данных, обеспечивая понимание, которое можно различить независимо от размера отслеживаемой области.
«Новый метод прогнозирования мобильности важен, потому что он работает как в индивидуальном, так и в популяционном масштабах, независимо от размера региона», - пояснил профессор Аризонского государственного университета Ин-Ченг Лай. «До сих пор для прогнозирования движения в больших странах по сравнению с маленькими странами или городами были необходимы разные модели. Вы не можете использовать те же методы прогнозирования для таких стран, как США или Китай, которые вы использовали бы для Бельгии или Франции».
Информация, собранная с помощью нового процесса, будет полезна для различных задач прогнозирования, таких как составление карт потенциального распространения болезней, планирование городского транспорта и планирование местоположения для служб и предприятий, таких как рестораны, больницы, полиция и пожарные депо.
Отслеживание перемещений людей началось около десяти лет назад и выявило необходимость в двух разных моделях прогнозирования - одной для больших географических областей, таких как большие страны, и одной для небольших стран или городов. Кроме того, отслеживание в масштабе в настоящее время основано на измерении потока перемещений между местоположениями и траекторий перемещений в определенные промежутки времени, что требует больших объемов частных данных. Новый алгоритм, основанный исключительно на распределении населения, предлагает альтернативный, более практичный подход.