从城市群体出行中识别的空间社会网络
物理与社会
2018-06-13 v1 社会与信息网络
摘要
个体出行蕴含着个体移动决策的轨迹，而群体出行则标志着这些轨迹背后可能的社会关系。与在线社交网络不同，个体间的空间相互作用是理解城市中集体行为的一个关键但未知的维度。本文基于北京地铁网络中超过 1.27 亿次的出行，开发了一种将朋友的群体出行与熟悉陌生人的相遇出行区分开来的方法。我们发现朋友的出行属于最可预测的群体之列。这些被识别出的友谊相互交织并形成了一个友谊网络，其结构性质不同于相遇网络。研究发现，个体在该网络中的拓扑角色与其出行可预测性密切相关。在重新分配具有灵活出行目的的低效群体出行者后，总共节省了约 34190 分钟的时间，这显示了为群体出行设计特定交通收费的潜力。我们对群体出行的识别与理解可能有助于在未来智能交通中开发和组织新的交通模式。
引用
@article{arxiv.1806.03834,
title = {Spatial social networks identified from urban group travel},
author = {Huijun Sun and Kangli Zhu and Jianjun Wu and Daqing Li and Ziyou Gao and Haodong Yin and Yunchao Qu and Xin Yang and Hao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.03834},
year = {2018}
}
备注
21 pages, 5 figures