Cómo caminamos y hablamos puede predecir las tendencias

Los datos del teléfono móvil pueden revelar una conexión matemática subyacente entre cómo nos movemos y cómo nos comunicamos. Esto podría facilitar la predicción de cómo las enfermedades, e incluso las ideas, se propagan a través de una población.

"Este estudio realmente profundiza nuestra comprensión cuantitativa del comportamiento humano", dice Dashun Wang, profesor asistente de ciencias de la información y tecnología en Penn State. "Nos gustaría pensar que controlamos nuestro propio comportamiento y podemos hacer lo que queremos hacer. Pero, lo que estamos empezando a ver con los big data es que hay una regularidad muy profunda que subyace en gran parte de lo que hacemos ".

En un estudio, los datos de ubicación y comunicación recopilados de tres operadores internacionales de telefonía móvil mostraron que las personas se mueven y se comunican en patrones predecibles, dice Wang.

Él agrega que debido a que el movimiento y la comunicación están conectados, los investigadores pueden necesitar solo un tipo de datos para hacer predicciones sobre el otro fenómeno. Por ejemplo, los datos de comunicación podrían revelar información sobre cómo se mueven las personas.

"En muchos casos, no tenemos ambos lados de la información", dice Wang. "Es posible que solo tengamos información sobre conexiones sociales, o tal vez solo tengamos información sobre movilidad. Lo que esta ecuación matemática nos permite hacer es derivar uno del otro ".


gráfico de suscripción interior


La ecuación podría pronosticar mejor, entre otras cosas, cómo podría propagarse un virus, según los investigadores, que informan sobre sus hallazgos en el informe. Actas de la Academia Nacional de Ciencias. En el estudio, probaron la ecuación en una epidemia simulada y encontraron que los conjuntos de datos de ubicación o comunicación podrían usarse para predecir confiablemente el movimiento de la enfermedad.

"Una aplicación que mostramos es que si sabemos quién se comunica con quién en un país, podríamos estimar cómo se propagaría un virus dentro de ese país", dice Wang. "Para que podamos saber cómo se propaga un virus, tradicionalmente tendríamos que saber cómo se mueve la gente, pero ahora no necesitamos saber eso.

"Si un virus, como el virus Zika, ingresó a Dallas, digamos, mostramos que no solo sabríamos cómo se propagaría en los Estados Unidos, sino que nuestras estimaciones serían mucho más precisas que las que se lograron con los métodos que hemos utilizado. usando antes ".

Él agrega que los investigadores también podrían usar esta información para predecir cómo las ideas y las tendencias barren la cultura.

Wang dice que este fenómeno se basa en reglas matemáticas, a menudo denominadas distribución de leyes de poder. Esta ley describe la regularidad de ciertos comportamientos, pero reconoce que siempre hay una pequeña posibilidad de una gran aberración ocasional.

"Por ejemplo, la mayoría de las veces, las personas se desplazan solo distancias muy, muy cortas, solo a lugares alrededor de la ciudad", dice Wang. "Pero, de vez en cuando, das un salto de longitud. Haz un viaje a la ciudad de Nueva York, y luego, cuando estés allí, podrás dar unos cuantos saltos cortos más antes de volver a casa ".

Los investigadores analizaron datos de tres bases de datos diferentes con mensajes de 1.3 millones de usuarios en Portugal y 6 millones de usuarios en un país europeo sin nombre. También recopilaron datos de cuatro años de una gran operadora de telefonía móvil en Ruanda.

Los conjuntos de datos incluían información sobre quién realiza las llamadas o envía mensajes de texto con quién y dónde, según Wang.

Wang trabajó con investigadores de la Universidad Católica de Lovaina, la Universidad de Miami y la Universidad Northeastern.

El Laboratorio de Investigación del Ejército de EE. UU., La Oficina de Investigación Naval, la Agencia de Reducción de Amenazas de Defensa y la Iniciativa Siglo 21st de la Fundación James S. McDonnell en Estudiar Sistemas Complejos respaldaron este trabajo.

Fuente: Penn State

Libros relacionados

at InnerSelf Market y Amazon