Comment nous marchons et parlons peut prédire les tendances

Comment nous marchons et parlons peut prédire les tendances

Les données de téléphonie mobile peuvent révéler un lien mathématique sous-jacent entre la façon dont nous bougeons et la façon dont nous communiquons. Cela pourrait rendre plus facile de prédire comment les maladies - et même les idées - se propagent dans une population.

«Cette étude approfondit vraiment notre compréhension quantitative du comportement humain», explique Dashun Wang, professeur adjoint de sciences de l'information et de technologie à Penn State. "Nous aimerions penser que nous contrôlons notre propre comportement et que nous pouvons faire ce que nous voulons faire. Mais, ce que nous commençons à voir avec les données massives, c'est qu'il y a une régularité très profonde sous-jacente à ce que nous faisons. "

Dans une étude, les données de localisation et de communication recueillies auprès de trois opérateurs de téléphonie mobile internationaux ont montré que les gens se déplacent et communiquent selon des modèles prévisibles, dit Wang.

Il ajoute que parce que le mouvement et la communication sont connectés, les chercheurs peuvent seulement besoin d'un type de données pour faire des prédictions sur l'autre phénomène. Par exemple, les données de communication pourraient révéler des informations sur la façon dont les gens se déplacent.

"Dans beaucoup de cas, nous n'avons pas les deux côtés de l'information", dit Wang. "Nous pourrions seulement avoir des informations sur les connexions sociales, ou peut-être que nous avons seulement des informations sur la mobilité. Ce que cette équation mathématique nous permet de faire est de dériver l'un de l'autre. "

Cette équation pourrait mieux prévoir, entre autres, comment un virus pourrait se propager, selon les chercheurs, qui rapportent leurs découvertes dans le journal. Actes de l'Académie nationale des sciences. Dans l'étude, ils ont testé l'équation sur une épidémie simulée et ont trouvé que l'emplacement ou les ensembles de données de communication pourraient être utilisés pour prédire de manière fiable le mouvement de la maladie.

"Une application que nous avons montrée est si nous savons qui communique avec qui dans un pays, nous serions en mesure d'estimer comment un virus se propagerait dans ce pays", explique Wang. "Pour que nous sachions comment un virus se propage, traditionnellement, nous devrions savoir comment les gens se déplacent, mais maintenant nous n'avons pas besoin de le savoir.

"Si un virus, comme le virus Zika, entrait dans Dallas, disons, nous montrons que nous ne saurions pas seulement comment il se répandrait à travers les États-Unis, mais nos estimations seraient beaucoup plus précises que celles obtenues avec les méthodes que nous avons utilisées. en utilisant plus tôt. "

Il ajoute que les chercheurs pourraient également utiliser ces données pour prédire comment les idées et les tendances balaient une culture.

Wang dit que ce phénomène est basé sur des règles mathématiques, souvent appelées une distribution de loi de puissance. Cette loi décrit la régularité de certains comportements, mais reconnaît qu'il y a toujours une petite chance pour une grande aberration occasionnelle.


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«Par exemple, la plupart du temps, les gens ne se déplacent que sur de très, très courtes distances, juste à des endroits autour de la ville», explique Wang. "Mais, occasionnellement, tu vas faire un saut en longueur. Vous faites un voyage à New York, et quand vous y êtes, vous pouvez faire encore quelques petits sauts avant de rentrer chez vous.

Les chercheurs ont analysé les données provenant de trois bases de données différentes avec des messages de 1.3 millions d'utilisateurs au Portugal et 6 millions d'utilisateurs dans un pays européen non identifié. Ils ont également recueilli quatre années de données auprès d'un grand opérateur de téléphonie mobile au Rwanda.

Les ensembles de données comprenaient des informations sur qui fait des appels ou envoie des messages texte avec qui et où, selon Wang.

Wang a travaillé avec des chercheurs de l'Université Catholique de Louvain, de l'Université de Miami et de l'Université du Nord-Est.

Le US Army Research Laboratory, l'Office of Naval Research, l'Agence de défense contre les menaces de défense et l'initiative 21st Century de la Fondation James S. McDonnell dans l'étude des systèmes complexes ont soutenu ce travail.

La source: Penn State

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