Menschen organisieren tägliche Reisen effizient: Studie auf Bevölkerungsebene entdeckt kleinräumige Details über die Entscheidungen von Einzelpersonen

Menschen organisieren tägliche Reisen effizient: Studie auf Bevölkerungsebene entdeckt kleinräumige Details über die Entscheidungen von Einzelpersonen
Menschen organisieren tägliche Reisen effizient: Studie auf Bevölkerungsebene entdeckt kleinräumige Details über die Entscheidungen von Einzelpersonen
Anonim

Studien zur menschlichen Mobilität konzentrieren sich normalerweise entweder auf den kleinen Maßstab – die Bestimmung der Herkunft, Ziele und Reisearten des täglichen Pendelns von Einzelpersonen – oder auf den sehr großen Maßstab, wie z. B. die Verwendung von Flugreisemustern, um die Ausbreitung von Epidemien zu verfolgen im Laufe der Zeit. Die groß angelegten Studien, von denen die meisten durch die riesigen Datenmengen ermöglicht werden, die von neuen Technologien wie Sensoren und Mobiltelefonen generiert und gesammelt werden, sind sehr gut darin, das Gesamtbild zu beschreiben, liefern jedoch nicht viele Details auf individueller Ebene. Kleinere Studien haben die gegenteilige Eigenschaft: Ihre Ergebnisse können im Allgemeinen nicht vom Individuum auf die Bevölkerung übertragen werden.

Aber eine neue Studie unter der Leitung von Marta González vom MIT überbrückt diese Lücke. Es verwendet Big Data und die Methoden der statistischen Physik und der Netzwerktheorie, um das tägliche Reiseverh alten von Einzelpersonen zu beschreiben, ein Verh alten, das im größeren Maßstab für die gesamte Bevölkerung zweier Städte auf verschiedenen Kontinenten gilt.

Die Studie, die in der Ausgabe des Journal of the Royal Society Interface vom 8. Mai veröffentlicht wurde, zeigt, dass die Menschen in Chicago und Paris ihre sekundären Fahrten – die zusätzlich zu ihren Hauptpendlern – auf konsistente und zügige Weise unternehmen, Verwendung von nur 17 von mehr als 1 Million möglichen Fahrtsequenzen für bis zu fünf sekundäre Standorte.

Der wichtigste Aspekt der Studie, sagt González, ist, dass die 17 Trip-Konfigurationen „Motive“in der Netzwerktheorie darstellen, weil sie allgemein gültig sind. Motive sind Muster, die so häufig auftreten, dass die statistische Wahrscheinlichkeit ihres zufälligen Auftretens vernachlässigbar ist.Die Motive deuten darauf hin, dass die Studie ein einfaches Grundprinzip aufgedeckt hat, das in komplexeren Modellen breit angewendet werden kann.

"Die Existenz eines Motivs bedeutet, dass unser Vorhersagemodell auf einer relativ einfachen mathematischen Formel basieren kann und nicht auf komplexeren Ökonometrien, die versuchen, alle verschiedenen Arten menschlichen Verh altens zu berücksichtigen", sagt González, der Gilbert Winslow Assistenzprofessor für Karriereentwicklung am Department of Civil and Environmental Engineering (CEE) des MIT. "Für einen Physiker ist dies der Schlüssel. Mit unserem Modell können wir jetzt Komplexitätstropfen hinzufügen - wie z. B. die Arten von Sekundärstandorten -, um ein vollständigeres Bild zu erh alten."

Christian Schneider, ein Postdoc und Erstautor der Veröffentlichung, nennt das Modell das "Störungsmodell".

"Sobald eine Person eine einzige 'flexible' Fahrt über den Hauptpendelweg hinaus unternimmt, ist es zehnmal wahrscheinlicher, dass sie eine zusätzliche flexible Fahrt macht, anstatt direkt nach Hause zu fahren.Also sage ich, sie sind in einem verstörten Zustand “, sagt Schneider. Ein Beispiel ist, wenn eine Person von der Arbeit in ein Restaurant geht, wird sie dann eher in einem anderen Restaurant zum Nachtisch gehen, als wenn sie nach Hause gegangen wäre zum Abendessen.

Aus den Daten ergab sich ein weiteres Muster: Mit jeder zusätzlichen flexiblen Fahrt stieg die Anzahl der möglichen Konfigurationen der Fahrtsequenzen exponentiell an, aber die Anzahl der tatsächlich verwendeten Konfigurationen stieg nicht wesentlich, wenn überhaupt. Für eine einzelne flexible Fahrt (insgesamt drei Standorte) werden also nur drei von fünf möglichen Fahrtkonfigurationen verwendet. Fügen Sie einen Standort hinzu und nur vier der 83 möglichen Konfigurationen werden verwendet. Bei fünf Standorten nutzen die Menschen wieder nur vier der nun 5.408 möglichen Konfigurationen. Sechs Standorte bieten 1.046.991 mögliche Konfigurationen, von denen nur vier tatsächlich genutzt werden. In jedem dieser Fälle werden die drei oder vier gewählten Konfigurationen von 90 Prozent der Pendler in Paris und Chicago verwendet.

"Die Motive verraten uns, dass die Menschen anscheinend recht effizient reisen", sagt Schneider. Wenn eine Person zwischen Reisen zum Heimatort zurückkehrt, wäre die Gesamtreisezeit und -entfernung viel größer. Außerdem scheinen die Leute vorauszuplanen, sodass sie es vermeiden, einen Ort erneut zu besuchen."

Das Forschungsteam – zu dem auch Vitaly Belik gehörte, ein ehemaliger CEE-Postdoc, der jetzt Postdoc am Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation in Göttingen, Deutschland, ist; und Thomas Couronné und Zbigniew Smoreda, Forschungsfakultät bei France Telecom – verwendeten Pariser Handydaten für 154 Tage und eine Pariser Reiseumfrage, die einen einzigen Tag abdeckte. Die Forscher verwendeten die Daten eines Tages aus einer Chicagoer Reiseumfrage.

Die Forschung wurde durch Zuschüsse des New England University Transportation Center, des NEC Corporation Fund, des Solomon Buchsbaum Research Fund und der Volkswagen Foundation finanziert.

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