Los informáticos estudiaron la movilidad humana en áreas urbanas desde el punto de vista de que la movilidad se puede describir como caminata aleatoria con muchos pasos cortos y menos pasos extremadamente largos. Combinando datos GPS con información sobre modos de transporte, modelan los patrones de movimiento promedio de los usuarios móvilesLa comprensión de la movilidad humana es importante no solo para, por ejemplo, rastrear enfermedades epidémicas, sino también para planificar áreas urbanas sostenibles con recursos de datos funcionales.
Se ha observado empíricamente que la movilidad humana exhibe características y comportamiento de vuelo de Lévy con un tamaño de salto distribuido por la ley de potencia. Los mecanismos fundamentales detrás de este comportamiento no se habían explicado completamente hasta ahora. Un grupo de informáticos ahora analizó la movilidad humana urbana y explicó elEl comportamiento de caminata de Lévy observado en los patrones de movilidad humana al descomponerlos en diferentes clases de acuerdo con los diferentes modos de transporte, como Caminar / Correr, Bicicleta, Tren / Metro o Coche / Taxi / Autobús.
Muestran que la movilidad humana puede modelarse como una mezcla de diferentes modos de transporte, y que estos patrones de movimiento únicos pueden aproximarse mediante una distribución lognormal en lugar de una distribución de ley de potencia.
Según los científicos, investigaciones previas que exploran la movilidad humana y examinan los rastros de taxis en una ciudad de Suecia sugieren que podría ser la red de carreteras subyacente que gobierna la movilidad humana del vuelo de Lévy. Para verificar esa hipótesis, los autores actuales utilizaron una carreteraconjunto de datos de red de Beijing que contiene 433,391 carreteras con 171,504 conjunciones y traza la distribución de la longitud de la carretera. Muestran que la distribución de la longitud de la carretera es muy diferente a su ajuste de ley de potencia en la distribución de vuelos, independientemente de los modos de transporte.
"Por lo tanto, la red de calles subyacente no puede explicar completamente el vuelo de Lévy en movilidad humana. Esto se debe principalmente al hecho de que no considera muchos vuelos largos causados por el metro o el tren, y las personas no siempre giran incluso si lleganuna conjunción de una carretera. Por lo tanto, las colas de longitud de vuelo en la movilidad humana deberían ser mucho más grandes que las de las redes de carreteras ", explica el profesor Sasu Tarkoma de la Universidad de Helsinki.
El resultado clave del artículo se refiere a la explicación del mecanismo fundamental detrás de las características de vuelo de Lévy de la movilidad humana. Los investigadores demostraron que la movilidad humana puede modelarse como una mezcla de diferentes modos de transporte. El resultado fue validado empíricamente con dos grandes de la vida realconjuntos de datos que contienen de diez a veinte millones de muestras de GPS de Beijing, China y Ginebra, Suiza.
La importancia del trabajo radica en el futuro, ya que se necesitan modelos de movilidad exactos para comprender la movilidad humana no solo para, por ejemplo, rastrear enfermedades epidémicas, sino también para planificar áreas urbanas sostenibles con recursos de datos funcionales.
La investigación se llevó a cabo en el Departamento de Informática de la Universidad de Helsinki en colaboración con investigadores de la Universidad de Birmingham, la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong y la Universidad de Tongji. Fue dirigida por el profesor Sasu Tarkoma y un estudiante de doctoradoKai Zhao es el primer autor.
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Materiales proporcionado por Universidad de Helsinki . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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