交叉验证不同来源的移动性信息

新移动设备的普及使得在时空上更好地刻画人类聚集和移动性成为可能。除了理论意义，描述移动性对于从疾病传播预测到城市环境新空间设计等众多实际应用至关重要。虽然传统数据源（如调查或人口普查）的地理分辨率有限（例如通常使用区、市、县），或仅限于一般工作日或周末，但来自移动设备的数据可以在时间和空间上精确定位。以往大多数研究使用单一数据源来研究人类移动模式。相反，我们通过比较从三个不同来源（Twitter、人口普查和手机）收集的数据得到的结果，进行交叉验证分析。分析聚焦于巴塞罗那和马德里的城市区域，这些区域有这三种类型的数据。我们评估了这些数据集在不同方面的相关性：人群聚集的空间分布、人口密度的时间演变以及个体的移动模式。我们的结果表明，这三个数据源提供了可比较的信息。尽管Twitter地理定位数据的代表性低于手机和人口普查数据，但在2x2和1x1平方公里的网格单元中，三个数据集检测到的人口密度分布和移动模式之间的相关性接近1。这种相关性水平支持在所考虑的时空尺度上互换这三个数据源的可行性。