對機動性的新理解為未來的運輸系統鋪平了道路

近年來，來自手機的大數據集已用于提供越來越準確的分析，以分析我們在家庭，工作和休閑，假期以及其他所有事物之間的移動方式。基于手機數據進行分析的優勢在于，它們可以提供有關每個人何時，如何以及走多遠的準確數據，而無需特別關注他們是否沿途跨越了地理邊界-我們只是簡單地從一個坐標移動到另一個坐標。經度和緯度的系統。

“然而，現有大數據模型的問題在于，它們無法捕捉到鄰里，城鎮，城市，區域，國家等地理結構對我們的流動性意味著什么。例如，這使得很難為未來生成良好的模型DTU和哥本哈根大學教授Sune Lehmann解釋說，當新的運輸方式出現或城市化出現時，我們需要這種洞察力。

實際上，使用大數據方法對位置數據進行建模已消除了表征地理區域的常規尺寸及其對我們日常行程和運動方式的重要性。在流動性研究中，這些被稱為秤。

“在流動性研究中，有時會呈現出似乎沒有比例的事物。但是，同時，常識告訴我們，必須有典型的行程或運動方式，這是由地理位置決定的。直觀地講似乎看不到是錯的，例如，您看不到某個街區或市區有典型的區域。一個街區是一個您可以下樓拿披薩或買一袋糖果的地方。擁有一個小國大小的社區。地理必須發揮作用。這有點自相矛盾。” DTU和哥本哈根大學助理教授勞拉·亞歷山德雷蒂(Laura Alessandretti)說。

找到新的，自然的和靈活的地理邊界

因此，發表在《自然》雜志上的論文的作者開發了一種新的數學模型，該模型可以通過移動跟蹤數據定義新的地理比例，從而通過這種方式將地理學(通常的大小和長度)帶回到我們對機動性的理解中。

該模型使用了來自全球700,000多個個人的匿名移動數據，并根據他們的移動數據確定了每個人的規模-鄰里，城鎮，城市，地區，國家。

“而且，如果您看一下結果，很顯然距離在我們的運動方式中發揮著作用，但是在旅行時，典型的距離和選擇都與地理邊界相對應，只有不一樣的邊界才能找到更復雜的是，“我們的地理區域”也會根據我們的身份而變化。如果您居住在市區之間的邊界上，則您所在的社區位于例如一個中心居住并包括兩個城區的一部分，我們的模型還顯示了我們是誰，社區的規模取決于您是男性，女性，年輕人還是老年人，無論居住在城市還是農村，或者您居住在沙特阿拉伯還是英國。”蘇恩·萊曼(Sune Lehmann)解釋說。

新模型提供了關于我們如何在不同情況下四處走動的更細致和準確的描述，并且，不僅如此，它還可以預測與地理發展有關的總體流動性。這對一些社會最重要的決定有影響：

“更好的出行模型很重要。例如，在交通規劃，運輸部門以及與流行病的斗爭中。通過在以下情況下使用最精確的模型，我們可以節省數百萬噸的CO 2，數十億美元和許多生命規劃未來的社會，” DTU和哥本哈根大學的博士后Ulf Aslak Jensen說

情況說明：寄宿生會根據您的身份而移動

在本文中，研究人員使用ia模型研究了53個國家/地區不同人口群體的流動性差異。除其他外，他們發現：

在接受調查的53個國家中，有21個國家的女性每天在地理上的切換比男性多

女人的移動距離比男人短

農村人口的本地面積大于城市人口的本地面積。