De enskilda rörelserna hos ett stort antal människor är viktiga i många sammanhang, från stadsplanering till sjukdomsspridning. Dataset som fångar mänsklig rörlighet finns nu tillgängliga och många intressanta funktioner har upptäckts, inklusive den ultra-slow rumsliga tillväxten av individuell rörlighet. De detaljerade understrukturer och spatiotemporala flöden av mobilitet – uppsättningarna och sekvenserna av besökta platser – har dock inte studerats väl. Vi visar att individuell rörlighet domineras av små grupper av ofta besökta, dynamiskt nära platser, bildar primära "livsmiljöer" fånga typisk daglig aktivitet, tillsammans med subsidiära livsmiljöer som representerar ytterligare resor. Dessa livsmiljöer motsvarar inte typiska sammanhang som hem eller arbete. Den tidsmässiga utvecklingen av rörligheten inom livsmiljöer, som utgör den största rörelsen, är universell för alla livsmiljöer och uppvisar skalmönster som skiljer sig både från alla tidigare observationer och som inte är förutfattade med nuvarande modeller. Förseningen att gå in i subsidiära livsmiljöer är en primär faktor för den spatiotemporala tillväxten av människors resor. Intressant nog korrelerar livsmiljöer med icke-mobilitetsdynamik såsom kommunikationsverksamhet, vilket innebär att livsmiljöer kan påverka processer som spridning av information och avslöjande av nya kopplingar mellan människors rörlighet och sociala nätverk. Att förstå människans rörelse är viktigt för en rad samhällsomfattande tekniska problem och politiska frågor, från stadsplanering [1] och trafikprognoser [2] till modellering och simulering av epidemier [3] [4] [5]. Nya studier om rörlighetsmönster har visat att spatiotemporala spår är mycket icke-slumpmässiga [6] [7] [8], uppvisar distinkt dynamik med geografiska begränsningar [9] [10] [11] [12] [13] [14]. Analysmodeller har tagits fram för att återspegla individuell rörlighetsdynamik, såsom tendensen att regelbundet röra sig fram och tillbaka mellan fasta platser [15]. Vid undersökning av populationer kan rörelsemönster i hög grad korreleras med dynamik såsom kontaktpreferenser [9, 11], men detta har inte studerats väl på individuell nivå. Tidigare arbete om människors rörlighet har främst inriktats på enkla åtgärder som förbigår merparten av den detaljerade information som finns tillgänglig i befintliga data. Det finns goda skäl till detta, eftersom grundläggande strategier tenderar att vara mest fruktbara för nya problem. Men dessa åtgärder minskar ett helt rörlighetsmönster till en enda skaklare mängd, kan sakna viktiga detaljer och kasta bort viktig information. Ett antal metoder finns tillgängliga för att studera den geografiska understrukturen för individuell rörlighet. En rutt är att utföra rumslig klusterbildning [16] på de specifika platserna en individuell besök, potentiellt avslöjande viktiga, relaterade grupper av platser. En sådan analys är dock rent rumslig, och man försummar de detaljerade spatiotemporala banor som är tillgängliga för varje person, minskar deras rörlighet till en samling geografiska punkter och bortser från all information om flöden eller frekvenser av rörelse mellan olika platser. Samtidigt kanske det råa rumsliga avståndet mellan två platser inte är meningsfullt: en kort promenad och en kort bilresa * Till vem korrespondens bör riktas. E-post: james.bagrow@northwestern.edu täcker vanligtvis mycket olika avstånd under samma tid, och de kognitiva och ekonomiska kostnader som är förknippade med flygresor beror endast milt (om alls) på avstånd [17]. Modelleringsramar som Theory of Intervening Opportunities [18] och den nyligen införda strålningsmodellen [19] hävdar vidare att råa avstånd inte nödvändigtvis är den mest effektiva bestämningsfaktorn för resor. I detta arbete visar vi hur viktigt det är att integrera hur ofta en individ reser mellan två platser, vilket naturligt står för rumsliga och dynamiska effekter samtidigt som man avslöjar de underliggande spatiotemporala dragen i människans rörlighet. Med utgångspunkt från en rikstäckande mobiltelefondatauppsättning [7, 8, 15,[20][21][22][23][24] extraherar vi 34 veckors samtalsaktivitet för en urvalspopulation på cirka 90 tusen telefonanvändare. Varje anrop aktivitetstid serie kodar spatiotemporal bana för den användaren. (Se material och metoder och stödjande information (File S1) för mer information om data.) För varje användare konstruerar vi ett riktat, viktat mobilitetsnätverk som fångar de detaljerade flödena mellan enskilda platser (representerade med hjälp av cellulära torn). Exempel på både mobilitetsnätverk och spatiotemporala rörlighetsflöden visas i figurer. 1A respektive B. Den återkommande och repetitiva karaktären hos människans rörelse syns tydligt i bild. 1B, där vi exploderar användaren banor vertikalt i tiden. Vi tillämpar för varje användares mobilitet nätverk en informations-teoretisk graf partitionering metod som kallas Infomap [25], som använder flöden av slumpmässiga vandrare för att hitta grupper av dynamiskt relaterade noder i riktade, viktade nätverk. Vi använder inte rumslig information eller distansinformation i partitionering, istället speglar Infomap den stokastiska processen bakom mänskliga mobilitetsflöden; se File S1 Sec. S3 för detaljer. (Infomaps underliggande mekanism motiveras i detta sammanhang ytterligare av resultaten från [22]. Den explosionsartade rumsliga banor från A i tiden (vertikal axel), den återkommande karaktären av mänsklig rörlighet blir uppenbar, med ett antal resor med både konsekventa destinationer och konsekvent återkommande förekomst (zoom). Dessa drag är grundorsaken till den höga förutsägbarhet som människans rörelse är känd för att ha. (C) Den dagliga calldynamiken för de tre mest aktiva livsmiljöerna samt den övergripande dynamiken (som omfattar alla livsmiljöer). Den primära livsmiljön innehåller huvuddelen av tidsaktiviteten. Vi ser att Användare 1 tenderar att ockupera sina andra och tredje livsmiljöer främst på natten, medan Användare 2 är mer jämnt fördelade. (D) Fördelningen av antalet livsmiljöer per användare. Medianantalet livsmiljöer är 11. På grund av deras typiska heterogenitet karakteriserar vi befolkningsfördelningen med percentiler, proportionellt mot den kumulativa fördelningen. grupper av platser som vi upptäcker, som vi kallar rörlighet "boats", kommer att visa sig vara avgörande för både den spatiotemporala dynamiken i människans rörelse, och för samspelet mellan rörlighet och mänskliga interaktionsmönster. Vi rankar livsmiljöer i fallande ordning efter telefonaktivitet, så att en användares mest besökta livsmiljö är Habitat 1 eller den primära livsmiljön. Vi observerar att människors rörlighet nästan överallt domineras av den primära livsmiljön, där majoriteten av användarens samtalsaktivitet förekommer – och därmed omfattar både hem och arbete, hem och skola, eller andra stora sociala sammanhang – tillsammans med ett antal mindre aktiva subsidiära livsmiljöer (se bild. 1C, Arkiv S1 Bild Rådets förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjemedlemmar flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjemedlemmar flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjemedlemmar flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjemedlemmar flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 18 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen (EGT L 312, 31.12.1971, s. (se avsnitt 4. 2 och 4. 2 i bilagan till genomförandeförordning (EU) nr 540/2011). Vi ser vidare i Fig. 1D att de flesta användare har 5-20 livsmiljöer, medan endast cirka 7 % av användarna har en enda livsmiljö. Observera att dessa livsmiljöer, som är unika för varje medlem av befolkningen, skiljer sig mycket från det befintliga arbetet med att dela upp rörlighet eller social konnektivitet [13, 26, 27], som i stället helt fokuserar på att dela upp ett enda geografiskt nätverk aggregerat från stora populationer. Den rumsliga omfattningen av en användares totala rörlighet mönster har visat sig vara väl sammanfattad av en enda skalar kvantitet, radien av gyration, eller gyradius,, där r i är den rumsliga positionen för telefonsamtal i och r CM är användarens centrum för massan [7]. Förutom att använda den globala gyradius beräknar vi också den reducerade radien av gyration r g (h) för varje habitat h, med beaktande av endast de platser och anrop som finns inom den habitaten. På bild. 2A vi rita populationsfördelningen av de tre första livsmiljö r g, jämfört med den totala gyradius R g med beaktande av alla samtal placerade från alla besökta platser. Detta visar att den rumsliga utbredningen av livsmiljöer tenderar att vara mycket mindre än den totala rörligheten, ofta i storleksordning, och att de flesta användare har en livsmiljö r g mellan 1 och 10 km. Se även Arkiv S1 Bild. D. I bild. 2B vi studerar det funktionella beroendet av den primära livsmiljöns gyradius, r g (h 1 ), jämfört med R g. Vi avslöjar en spännande makt lag skalning relation som kännetecknas av två regimer, där r g (h 1 ) R α g med α = 1 för R g < R *  på 5 km, och α = 1/3 för R g > R *. Det linjära förhållandet under denna kritiska radie R * indikerar att dessa användare (ungefär 8 % av befolkningen) främst kännetecknas av en enda livsmiljö. (I själva verket har endast 54,8 % av användarna med Rg < 5 km en livsmiljö, men att 97,6 % av deras samtal i genomsnitt sker inom deras primära livsmiljö.) Men när en användares räckvidd sträcker sig längre än denna kritiska gräns på 5 km (dvs. 92 % av befolkningen) uppstår en ny ordning där flera livsmiljöer finns och tenderar att vara mycket mindre och mer rumsligt sammanhållna än den totala rörligheten (sedan α < 1). (För användare med Rg > 5 km har endast 2,9 % en livsmiljö och den primära livsmiljön står för i genomsnitt 78,7 % av aktiviteten.) Äntligen, i Fig. 2C visar vi det geografiska avståndet d(h 1, h 2 ) mellan centrum för mass rumsliga egenskaper mobilitet livsmiljöer. Vi karakteriserar varje livsmiljös rumsliga omfattning genom att beräkna radien av gyration r g (h) med tanke på endast samtal placerade från platser inom habitat h. (A) Distributionen av habitatradier över befolkningen visar att den primära habitaten tenderar att vara mer rumsligt kompakt än de mindre frekventa livsmiljöer, även om de flesta konsekvent är mindre än den totala R g beräknas med hjälp av all telefonaktivitet. (B) Tillväxten i radien av den primära livsmiljön r g (h 1 ) som en funktion av den totala radien R g. För R g < R *  på 5 km ser vi r g (h 1 ) R g, vilket indikerar att dessa användare kännetecknas av en enda livsmiljö. I stället r g (h 1 ) R 1/3 g för R g > R *. Eftersom ungefär 92 % av befolkningen har Rg > 5 km finns majoriteten av användarna i ett system där deras primära livsmiljö omfattar en potentiellt mycket mindre rumslig region än deras totala rörlighet. (C) För användare med flera livsmiljöer, avståndet d(h 1, h 2 ) mellan den första och andra livsmiljöns centra för massa är genomgående större än R g (grå linje) och uppvisar kraft lag skalning, d(h 1, h 2 ) R β g, med β = 0,81 ± 0,02. Tillsammans ser vi att de flesta livsmiljöer är både väl separerade och rumsligt kompakta, och att storleken på Rg främst beror på förflyttning mellan dessa livsmiljöer. av de två mest ockuperade livsmiljöer, som en funktion av R g. Detta uppvisar också en makt lag skalning, d(h 1, h 2 ) R β g med β = 0,81 ± 0,02. Dessa avstånd tenderar att vara mycket större än den totala R g (grå linje), vilket indikerar att storleken på R g främst bestäms genom förflyttning mellan rumsligt sammanhållna och väl åtskilda livsmiljöer. Med tanke på livsmiljöernas betydelse för den rumsliga omfattningen av människans rörelse måste man fråga sig: hur formas och utvecklas dessa livsmiljöer med tiden? I vilken utsträckning återspeglas den tidsmässiga dynamiken i människans rörelse i utvecklingen av dessa livsmiljöer? På senare tid har betydande ansträngningar gjorts för att förstå de spännande temporala dragen i människans rörlighet, däribland den tidigare observerade ultraslow-tillväxt i tid t av R g  på log t γ, med γ > 1 [7, 15]. Med tanke på livsmiljöernas bidrag till storleken på Rg, som visas i bild. 2, en primär fråga blir: hur påverkar livsmiljöer dessa tidsdrag? Till exempel, hur enskilda livsmiljöer r g's utvecklas över tiden, jämfört med den totala R g? På bild. 3 vi studerar den tidsmässiga utvecklingen av r g och R g genom att endast beakta de samtal som inträffar upp till tid t, från antingen enskilda livsmiljöer eller alla platser, där t = 0 är tiden för användarens första samtal. På bild. 3A vi rita tidsserien av r g (h 1 ) och R g, normaliseras av de slutliga värdena för varje respektive serie. Vi observerar att r g mättar till sitt slutliga värde snabbare än den totala rörligheten R g. För att ytterligare kvantifiera denna mättnad, vi plotta i Fig. 3B förhållandet mellan r g (h 1 ) och Rg som en funktion av tiden, för grupper av användare med olika slutvärden av Rg. Vi observerar allt snabbare mättnad av r g som den totala Rg ökar. Detta innebär att den primära livsmiljön utforskas snabbare än den totala omfattningen av en användares rörlighetsmönster och att användare som täcker stora avstånd utforskar sin primära livsmiljö snabbare i förhållande till sin totala rörlighet än användare som färdas genom relativt mindre regioner. Detta är särskilt intressant eftersom man till en början kan förvänta sig att en sådan undersökning kommer att ske i konstant takt i förhållande till deras totala Rg. I Fig. 3C studerar vi tidsutvecklingen av r g (t) för de tre första livsmiljöerna, i genomsnitt över användare med Rg  på 30 km. Vi observerar ungefär logaritmisk tillväxt, r g (h 1 ) log t, för den primära livsmiljön (lägre tillväxt än den som observerats i [7, 15]) medan subsidiär habitat' gyradii (log t) δ, med δ > 1 (tillväxt mer lik [7, 15]). Denna analys försummar dock en viktig detalj: användarna börjar inte utforska alla sina livsmiljöer samtidigt. Därför i bild. 3D vi ritar samma populationsmedelvärde radi, men vi nu individuellt skiftar varje användares tidsserie av r g (h) med en tid t 0 (h), den tid användaren först gick in i habitat h, inte bara gjorde sin första globala samtal. Att göra det förklarar väntetiderna för användare att besöka livsmiljöer inom vårt observationsfönster. Med denna avgörande korrigering avslöjar vi för alla livsmiljöer rent logaritmisk tillväxt i r g, vilket innebär en universalitet i utforskandet av livsmiljöer (som endast skiljer sig i sin totala rumsliga skala, med den primära livsmiljön tenderar att vara den mest kompakta). Således, den polylogaritmiska tillväxten av R g, där R g initialt är liten sedan växer snabbare än logaritmiska i tiden, beror främst på den tidsmässiga fördröjningen det tar användare att lämna sina respektive primära livsmiljöer och sedan snabbt korsa ett relativt stort avstånd för att nå sina andra livsmiljöer. Vi studerar vidare dessa habitatinträdestider i File S1, Sec. S3.2 och Bild. E. Slutligen är en viktig fråga inom rörlighet och mänsklig dynamik sambandet mellan spatiotemporell dynamik och andra aktivitetsmönster [9]. Till exempel är informationsspridning i heterogena system av agenser en process som innebär både spatiotemporal rörlighet av agenterna och deras långdistanskommunikation. I detta sammanhang, skulle den nuvarande ockuperade habitatet påverka eller påverkas Vi ser att den primära habitaten tenderar att nå mättnad snabbare än den totala gyradius, indikerar olika temporal dynamik. (B) För att kvantifiera mättnadshastigheten ritar vi förhållandet mellan de två kurvorna från A, för grupper av användare med olika Rg. Vi ser att den primära livsmiljön mättar snabbare när den totala Rg växer. Fasta linjer av formen  på (logt) ge en guide för ögat. (C) Onormaliserad tillväxt i livsmiljöstorlek för de tre första livsmiljöerna. Den primära livsmiljön visar en distinkt, ungefär logaritmisk temporal skalning. De övriga livsmiljöerna uppvisar en längre fördröjning innan r g börjar växa polylogaritmiskt. (D) Med tanke på denna försening, vi nu skifta tidsserien av r g (h) för varje livsmiljö med t 0 (h), den tid då användaren först gick in i habitat h. Att göra så att vi återhämtar ren logaritmisk skalning för alla livsmiljöer, r g  på log (t − t 0 ), vilket indikerar att en viktig faktor i skalningen av människors rörlighet är den fördröjning det tar för en användare att övergå till sina icke-primära livsmiljöer. av hur en användare väljer en viss kommunikationspartner för att engagera? Sådana frågor kan också behandlas med mobiltelefondata, där telefonkommunikation fångar upp ett primärt informationsspridningssätt på det underliggande sociala nätverket [20]. Till att börja med erinrar vi oss ett resultat från González m.fl. [7]............................................................... De fann att användare upptar platser enligt en zipf lag, där sannolikheten Pr (L) att besöka den L-th mest frekventerade platsen följer Pr (L) L −1.5. Vi återger detta resultat i Bild. 4A. Vad är det för fel på dig? Intressant nog upptäcker vi (Fig. 4B ) en potentiellt identisk mekanism för hur användarna väljer att kontakta sina kommunikationspartner, dvs. sannolikheten Pr(C) för en användare att ringa sin C-th mest kontaktade partner också följer Pr(C)  på C −1.5. Se även [28]. Slutligen har ett antal användare inom vår befolkning kontakter som också finns inom befolkningen, vilket innebär att vi har habitatinformation för båda användarna. En intressant fråga är: hur likartade är livsmiljöerna för användare i nära kommunikation, och kommer denna likhet att vara lägre för par med mindre frekvent interaktion? Vi mäter likheten mellan de primära livsmiljöerna hos par av användare som interagerar med varandra genom att beräkna det relativa antalet platser som livsmiljöerna har gemensamt (se Metoder (B) Intressant, vi observerar en identisk Zipf lag för sannolikheten Pr(C) C −1.5 för en användare att ringa sin C-th mest kontaktade partner. Detta gäller oavsett det totala antalet kontakter för en användare. Detta innebär att samma underliggande mekanism kan styra hur användare väljer både platser att besöka och vänner att kontakta. (C) Likheten mellan en användares primära livsmiljö och kontaktens primära livsmiljö, i genomsnitt över par där båda användarna finns i våra data. Vi ser att trots Zif-lagen i B, brukar användarnas livsmiljöer vara förvånansvärt lik deras mest kontaktade band, även för dem som mindre ofta kontaktas användare. Kontroll livsmiljöer, som genereras genom att slumpmässigt blanda en användares besökta platser mellan hans eller hennes ursprungliga livsmiljöer, uppvisar lägre likhet. Se Metoder för likheter och kontroller av livsmiljöer. och material). På bild. 4C vi ritar denna Habitat likhet som en funktion av kontakt rank C. Vi ser att, trots Ziff lag i Bild. 4B, brukar användarnas primära livsmiljöer vara mycket lik de primära livsmiljöerna för deras mest kontaktade band. Det finns dock ett litet beroende av kontaktgraden: en partner som kontaktas mindre ofta än en annan har nästan samma primära likheter i fråga om livsmiljön. Det krävs med andra ord mycket lite kommunikation för att skapa betydande överlappning av livsmiljöer [10]. Samtidigt, kontrollera livsmiljöer, som genereras genom att slumpmässigt fördela varje användares besökta platser mellan sina livsmiljöer (se Metoder och material), visar mindre likhet och ingen effektiv trend. Vi karakteriserar vidare "interaktion koncentration" av en användare genom att införa P MFC, sannolikheten för att nästa samtal placeras av användaren går till den användarens mest Frequent Kontakt, den partner som oftast i kontakt med användaren. Användare med en liten P MFC tenderar att distribuera sin anropsaktivitet mer jämnt över sina partners, medan användare med stora P MFC är mer koncentrerade och fokuserar mycket av sin uppmärksamhet på en enskild individ. På bild. 5 vi studerar hur P MFC beror på egenskaperna hos en användares rörlighet mönster. För det första, i 5 Bild. 5A visar fördelningen av P MFC över användarpopulationen. De flesta användare har 0,1 ≤ P MFC ≤ 0,4 medan mycket få användare har antingen mycket små eller mycket stora P MFC. På bild. 5B vi kopplar denna interaktion koncentration med användarens rörlighet mönster genom att visa att den genomsnittliga P MFC sönderfaller när antalet livsmiljöer en användare besöker växer. Detta innebär att användare som reser brett, vilket leder till komplexa rörlighetsmönster och flera livsmiljöer, tenderar att fördela sin kommunikationsverksamhet mer enhetligt över sina kontakter. Nästa, i bild. 5C vi kvantifierar hur P MFC varierar med den totala gyradius R g. Vi ser en spännande koppling till ett tidigare resultat: För användare med liten R g, P MFC är liten men växer när R g växer. Detta fortsätter tills R g  på R *, samma kritiska radie som dök upp i Bild. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Ovan R *, Vi ser att P MFC nu långsamt förfaller med R g. För att ytterligare förstå detta, vi plotta i Bild. 5D den andel av återgälda kontakter f ömsesidiga (se Material och metoder) som en funktion av R g. Tomten uppvisar en ungefär liknande trend som Bild. 5C : f ömsesidiga växer medan R g < R * sedan, över samma kritiska radie, f ömsesidiga sönderfall långsamt med R g. Detta sönderfall i förhållande till toppvärdet vid R g R * är långsammare för f ömsesidiga än för P MFC. Tillsammans, Figs. 5C och D visar att när R g > R *, användarkommunikation aktivitet-både hur mycket de koncentrerar sig på sina MFC och hur många av deras band är återgäldade-beroende endast svagt på R g. Men de användare med låg R g tenderar att visa tydligt olika beteende, båda är mindre koncentrerade på sina MFC jämfört med de flesta användare, och göra ett större antal icke-reciprocated kontakter (File S1 Bild. C )............................................................................................................... Eftersom användare med R g < R * huvudsakligen har en enda livsmiljö, innebär dessa resultat att den mekanism som styr hur användarna distribuerar sin verksamhet över sina kontaktade partner kan skilja sig åt för användare med en enda livsmiljö jämfört med de användare vars rörlighet leder till flera livsmiljöer. Vi använde Kendalls rankkorrelation och tillhörande hypotestester [29] för att verifiera statistisk giltighet för de observerade sambanden. Se Arkiv S1 Sec. S6 och tabell A för hypotestester mellan dessa och ytterligare åtgärder. Mobiltelefondata ger också demografisk information till majoriteten av användarna, särskilt självrapporterad ålder och kön. I fil S1 Sec. S4 studerar vi resultaten av Bild. 5 efter att provet har delats upp i åldersgrupper och könsgrupper. Man kan förvänta sig att dessa resultat förändras när man fokuserar på dessa olika grupper. Ändå i Figs. F och G ser kvalitativt liknande resultat som Fig. 5 med endast små skillnader: P MFC tenderar att vara något högre för kvinnor än för män, och ökar med användaråldern. Efter att ha övervägt dessa demografiska beroenden på P MFC, observerar vi samma samband mellan kommunikationsverksamhet och rörlighet. Vi har visat att en korrekt förståelse av människans rörlighet kräver en analys med hjälp av de fullständiga spatiotemporala flöden som fångas upp för varje användare. Grundläggande åtgärder som gyradius R g utgör en utmärkt utgångspunkt, men sådana enkla skalära mängder kan helt enkelt inte fånga den fulla komplexiteten i en individuell rörlighet mönster. Som kvalitet och kvantitet För att koppla samman koncentrationen med användarens rörlighet, studerar vi hur medel P MFC varierar med antalet livsmiljöer varje användare har. Vi ser att P MFC gradvis sönderfaller när antalet livsmiljöer växer, vilket tyder på att breda resande individer tenderar att mer jämnt fördela sina samtal över sina partner. (C) Studera P MFC som en funktion av R g, Vi avslöjar en spännande relation. För användare med särskilt små rörlighetsområden är P MFC liten men växer i takt med att Rg växer. Detta fortsätter tills R g  på R *, samma kritiska radie storlek observeras i Bild. 2b. 2b. 2b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. 2 b. Medelvärdet P MFC sönderfaller sedan för R g > R *. Förvånansvärt nog innebär detta att fördelningen av samtalsaktiviteten över en användares partners uppvisar olika beteende beroende på om användaren har en mobilitetsmiljö eller många livsmiljöer. (D) Andelen av återsända kontakter f ömsesidiga som en funktion av R g visar en trend som liknar P MFC. De användare som har små Rg tenderar inte bara att vara klart mindre socialt koncentrerade jämfört med de flesta användare, de tenderar också att göra fler icke-ömsesidiga kontakter (se fil S1 Bild. C för detaljer). Felstänger anger ±1 s.e. av tillgängliga data ökar, vi förväntar oss att vår förståelse av de olika faktorer som formar den mänskliga rörligheten kommer att fortsätta att förbättras. Med tanke på att användarna tillbringar större delen av sin tid på sina primära livsmiljöer kommer förståelsen av de detaljerade egenskaperna hos den primära livsmiljön att vara avgörande för tillämpningar som sök- och räddningsinsatser i nödsituationer [23] eller för att begränsa spridningen av epidemiska sjukdomar [3] [4] [5], eftersom de flesta användare kommer att befinna sig inom sina primära livsmiljöer när sådana händelser inträffar. Under tiden kan detaljerad information om ovanliga resor bort från den primära livsmiljön visa sig användbar både för att begränsa sjukdomar och för att optimera transportinfrastruktur och energianvändning. På samma sätt avslöjades de universella logaritmiska skallagarna för rörlighet inom boende i Bild. 3D redovisas inte i de nuvarande modelleringsramarna [15]; det kan krävas större ansträngningar för att på ett godtagbart sätt modellera den individuella mänskliga rörelsens mikroskopiska struktur. De samband som vi avslöjar mellan kommunikationsdynamik och mänsklig rörlighet kan få betydande konsekvenser för förståelsen av spridningen av information eller rykten genom en befolkning, eftersom sådana processer kan sprida sig både rumsligt och socialt [30]. Ytterligare undersökningar av sådana förbindelser kan visa sig fruktbara på ett antal områden, bland annat informationsspridning och social spridning. MATERIAL OCH METODER Vi använder en storskalig, avidentifierad mobiltelefondatauppsättning, som tidigare studerats i [7, 8, 15,[20][21][22][23]. Vi tar ungefär 90 tusen användare från den totala datauppsättningen, enligt de aktivitetskriterier som infördes [8] (se även Arkiv S1 Bild. H).......................................... Vi behåller nio månaders telefonaktivitet för varje användare. Ett "samtal" är antingen ett sms eller ett röstsamtal, och vi använder det cellulära tornet som hanterade kommunikationen för att representera platsen L(t) för ett samtal som gjordes vid tidpunkten t. Samtalstiderna hålls vid en timmes upplösning. Koordinaterna för dessa torn används för att beräkna gyrationens radie [7]. Telefonsamtalsmottagare bestämmer en användares kommunikationspartner. Eftersom ett enda telefonsamtal mellan två individer kanske inte representerar en meningsfull slips, anser vi att användaren B är en partner till användaren A endast om vi observerar minst ett återsänt par samtal (A som heter B och B som heter A) [20]. Vi kräver inte att användare B ska vara i vår urval population, utom när vi beräknar habitat likhet. Vi definierar fraktionen av ömsesidiga band för användare A som f ömsesidiga (A) = B X(A, B)X(B, A)/B X(A, B) där X(A, B) = 1 om A kontaktade B minst en gång, och noll annars. För varje användare konverterar vi deras bana  ska = {L(t 1 ), L(t 2 ),...}, med t i > t i för i > i, till en viktad digraf där vikten på länk L i → L j representerar antalet gånger den beställda par av platser (L i, L j ) observerades i  till (File S1 Bild. A)............................................................... Samhällets upptäcktsmetod Infomap [25] användes för varje digraf med hjälp av standardparametrarna (10 försök och självslingor ignorerade). De upptäckta grupperna av platser är habitat för den användaren. Habitat rangordnas efter totalt antal samtal. För en användare A med kontakt B, båda närvarande i vårt urval, definierar vi likheten S (A, B) mellan deras primära livsmiljöer att vara Jaccard koefficienten mellan de uppsättningar av platser som omfattar dessa livsmiljöer. Om dessa uppsättningar är åtskilda S (A, B) = 0, medan S (A, B) = 1 om de överlappar helt. Det är viktigt att förstå betydelsen av de resultat som vi har lagt fram här, särskilt om de resultat som förknippas med de livsmiljöer vi finner är meningsfulla. Vi beräknar null eller kontrollera livsmiljöer, som genereras för varje användare, genom att slumpmässigt tilldela användarens besökta platser till livsmiljöer samtidigt som antalet livsmiljöer och antalet platser inom varje livsmiljö. Detta är en strikt kontroll av utbredningen av livsmiljöernas storlek, samtidigt som effekterna av att habitaten blir medlem testas. I fil S1 bild. Jag visar vidare att den rena logaritmiska tidsutvecklingen saknas i kontrollmiljöer, vilket tyder på att den tidsmässiga evolutionen vi observerar i bild. 3D beror inte på livsmiljöernas relativa storlek (antal platser) eller enbart på antalet livsmiljöer, utan snarare på deras rumsliga struktur och användarnas spatiotemporala flöden. På bild. 4 Vi ser att dessa kontrollmiljöer har lägre likhet än de faktiska livsmiljöerna. Se Arkiv S1 Sec. S6 för detaljer.
Bagrow et al in REF visar att individuell rörlighet domineras av små grupper av ofta besökta, dynamiskt nära platser, bildar primära "boats" fånga typisk daglig aktivitet, tillsammans med subsidiära livsmiljöer som representerar ytterligare resor.
Mesoscopic structure and social aspects of human mobility
{'venue': 'PLoS ONE 7(5): e37676, 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics', 'Computer Science', 'Biology']}