访问熵作为移动模式摘要的局限性

访问熵，即个体跨地点访问分布的Shannon熵，是人类移动性文献中广泛使用的度量标准。然而，其广泛使用基于很少被明确说明的假设：熵是在固定的状态集上定义的，并且经验估计需要丰富、采样良好的观测。当熵在此设置之外使用时出现的局限性已在统计物理、生态学和密码学等领域得到记录和探索。然而，对移动性研究的影响仍不清楚。在这里，我们利用合成和经验轨迹来系统地检查访问熵作为表征人类移动性度量的优缺点。我们表明，对于个体访问的地点序列，访问熵主要反映访问的独特地点数量和序列长度，这两者共同解释了经验数据中其方差的90.7%。我们还表明，较短的序列系统地导致熵的低估，表明有限样本偏差是一个关键限制。因此，基于访问熵的群体比较应谨慎对待。我们发现，一旦考虑序列长度和独特地点数量，性别、通勤者与非通勤者以及城市与农村居民之间明显的熵差距就会缩小或逆转。最后，我们表明这些问题可以通过控制序列长度和独特地点数量，以及用结构网络度量补充熵来解决，后者提供了对移动性组织方式的更细致洞察，超越了熵单独捕获的方面。