利用手机数据探索人类家 - 工作通勤的普遍模式
社会与信息网络
2015-06-17 v2 计算机与社会
物理与社会
摘要
家 - 工作通勤因其对人类移动性的影响而一直受到广泛的研究关注。该研究领域的一个关键假设是通勤时间的普遍均匀性。然而，真正的通勤模式比较往往受到数据收集方法内在差异的阻碍，这使得来自不同国家的观测可能存在偏差且不可靠。在本工作中，我们通过使用手机通话详细记录 (CDRs) 来解决这个问题，它为调查世界完全不同地区的移动性模式提供了一致的方法。我们将分析应用于广泛的 dataset，涵盖国家和城市尺度。此外，我们将这些结果与米兰的车辆 GPS 轨迹获得的结果进行了比较。虽然不同地区具有一些独特的通勤时间特征，但我们表明，单个区域内的家 - 工作时间分布和平均值确实很大程度上独立于通勤距离或国家（葡萄牙、科特迪瓦和波士顿），尽管存在巨大的空间和基础设施差异。此外，对比分析表明，只有当我们考虑多模式通勤行为时，这种距离独立性才成立，这与之前的研究一致。在仅限汽车（米兰 GPS 轨迹）和汽车主导（沙特阿拉伯）的通勤数据集中，我们看到通勤时间确实受到通勤距离的影响。
引用
@article{arxiv.1311.2911,
title = {Exploring universal patterns in human home-work commuting from mobile phone data},
author = {Kevin S. Kung and Kael Greco and Stanislav Sobolevsky and Carlo Ratti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.2911},
year = {2015}
}