Cách chúng ta đi và nói chuyện có thể dự đoán xu hướng

Dữ liệu điện thoại di động có thể tiết lộ một kết nối toán học cơ bản giữa cách chúng ta di chuyển và cách chúng ta giao tiếp. Điều này có thể giúp dễ dàng hơn trong việc dự đoán bệnh dịch và thậm chí cả ý tưởng về bệnh lây lan qua dân số.

Nghiên cứu này thực sự làm sâu sắc thêm sự hiểu biết định lượng của chúng ta về hành vi của con người, ông Dashun Wang, trợ lý giáo sư khoa học thông tin và công nghệ tại bang Pennsylvania nói. Chúng tôi muốn nghĩ rằng chúng tôi kiểm soát hành vi của chính mình và chúng tôi có thể làm những gì chúng tôi muốn làm. Nhưng, những gì chúng ta đang bắt đầu nhìn thấy với dữ liệu lớn là có một sự đều đặn rất sâu bên dưới phần lớn những gì chúng ta làm.

Trong một nghiên cứu, dữ liệu vị trí và thông tin liên lạc được thu thập từ ba nhà mạng điện thoại di động quốc tế cho thấy mọi người di chuyển và giao tiếp theo các mẫu có thể dự đoán được, Wang nói.

Ông nói thêm rằng vì chuyển động và giao tiếp được kết nối, các nhà nghiên cứu có thể chỉ cần một loại dữ liệu để đưa ra dự đoán về hiện tượng khác. Ví dụ, dữ liệu truyền thông có thể tiết lộ thông tin về cách mọi người di chuyển.

Trong nhiều trường hợp, chúng tôi không có cả hai mặt của thông tin, Wang nói. Chúng tôi chỉ có thể có thông tin về các kết nối xã hội hoặc có thể chúng tôi chỉ có thông tin về tính di động. Những gì phương trình toán học này cho phép chúng ta làm là rút ra cái này từ cái kia.


đồ họa đăng ký nội tâm


Theo các nhà nghiên cứu, phương trình này có thể dự báo tốt hơn, trong số những thứ khác, làm thế nào một loại virus có thể lây lan. Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia. Trong nghiên cứu, họ đã thử nghiệm phương trình về một dịch bệnh mô phỏng và thấy rằng các bộ dữ liệu vị trí hoặc truyền thông có thể được sử dụng để dự đoán một cách đáng tin cậy sự di chuyển của bệnh.

Ứng dụng của One One mà chúng tôi đã trình bày là nếu chúng ta biết ai giao tiếp với ai ở một quốc gia, chúng ta sẽ có thể ước tính được virus sẽ lây lan như thế nào trong quốc gia đó, Wang nói. Để chúng ta biết vi-rút lây lan như thế nào, theo truyền thống chúng ta sẽ cần biết mọi người di chuyển như thế nào, nhưng bây giờ chúng ta không cần phải biết điều đó.

Nếu một loại virus, như virus Zika, xâm nhập vào Dallas, giả sử, chúng tôi cho thấy rằng chúng tôi sẽ không chỉ biết nó sẽ lây lan như thế nào trên Hoa Kỳ, mà ước tính của chúng tôi sẽ chính xác hơn nhiều so với những phương pháp mà chúng tôi đã đạt được sử dụng trước đó

Ông nói thêm rằng các nhà nghiên cứu cũng có thể sử dụng dữ liệu này để dự đoán cách các ý tưởng và xu hướng quét qua một nền văn hóa.

Wang cho biết hiện tượng này dựa trên các quy tắc toán học, thường được gọi là phân phối luật quyền lực. Luật này mô tả sự đều đặn của một số hành vi nhất định, nhưng nhận ra rằng luôn có một cơ hội nhỏ cho một quang sai lớn thường xuyên.

Ví dụ, hầu hết thời gian, mọi người chỉ di chuyển những khoảng cách rất, rất ngắn, chỉ đến những nơi xung quanh thị trấn, Wang nói. Nhưng đôi khi, bạn sẽ có một bước nhảy dài. Bạn có một chuyến đi đến thành phố New York, và sau đó, khi bạn ở đó, bạn có thể thực hiện một vài bước nhảy ngắn trước khi bạn trở về nhà.

Các nhà nghiên cứu đã phân tích dữ liệu từ ba cơ sở dữ liệu khác nhau với các tin nhắn từ 1.3 triệu người dùng ở Bồ Đào Nha và 6 triệu người dùng ở một quốc gia châu Âu chưa được đặt tên. Họ cũng thu thập bốn năm dữ liệu từ một nhà mạng điện thoại di động lớn ở Rwanda.

Các bộ dữ liệu bao gồm thông tin về người thực hiện cuộc gọi hoặc gửi tin nhắn văn bản với ai và ở đâu, theo Wang.

Wang đã làm việc với các nhà nghiên cứu từ Đại học Catholique de Louvain, Đại học Miami và Đại học Đông Bắc.

Phòng thí nghiệm nghiên cứu của quân đội Hoa Kỳ, Văn phòng nghiên cứu hải quân, Cơ quan giảm thiểu mối đe dọa quốc phòng và Quỹ James S. McDonnell Foundation Sáng kiến ​​thế kỷ trong nghiên cứu các hệ thống phức tạp đã hỗ trợ công việc này.

nguồn: Penn State

Sách liên quan

at Thị trường InnerSelf và Amazon