基于手机数据的人口居家位置检测的性能与敏感性

大规模基于位置的轨迹数据，如手机数据，已被认为是一种有前景的数据源，可补充甚至丰富官方统计。在许多情况下，部署这些海量采集数据的先决步骤是从个体用户中检测居家位置。问题在于，关于居家检测方法的验证（与真实基准数据集的比较）或不确定性估计的研究很少，无论是在个体用户层面还是全国层面。在本文中，我们对基于法国全国手机数据集进行居家检测方法时开展了广泛的实证分析。我们分析了 9 种不同居家检测算法（HDA）的有效性，并评估了不同来源的不确定性。基于约 1800 万用户居家检测的 225 种不同设置，我们讨论了不同的验证度量，并考察了对用户选择（如 HDA 参数选择与观测时段限制）的敏感性。我们的发现表明，居家检测的全国性能至多中等，与真实基准的相关性最高仅达 0.60。此外，我们表明观测时间与时长对性能有清晰影响，且与其他不确定性相比，HDA 准则与参数选择的影响相当小。我们的发现与讨论为其他希望在此类数据集上应用居家检测、或需要评估将手机数据用于官方统计相关挑战与不确定性的从业者提供了有益的见解。