Modern teknik ger inte bara en mängd olika kommunikationslägen, t.ex. sms, mobilsamtal och snabbmeddelanden online, utan ger också detaljerade elektroniska spår av dessa kommunikationer mellan individer. Dessa elektroniska spår tyder på att interaktionen uppstår vid tidsbrister. Här studerar vi samtalstiden för de 100 000 mest aktiva mobiltelefonanvändarna hos en kinesisk mobiltelefonoperatör. Vi bekräftar att samtalstiderna följer en power-law distribution med en exponentiell brytpunkt på befolkningsnivå men hitta skillnader när man fokuserar på enskilda användare. Vi tillämpar statistiska tester på individuell nivå och finner att inter-call durationerna följer en power-law distribution för endast 3460 individer (3,46 %). De inter-call durationer för majoriteten (73,34 %) följer en Weibull distribution. Vi kvantifierar enskilda användare med hjälp av tre mått: ut-grad, procentandel av utgående samtal och kommunikationsmångfald. Vi finner att mobiltelefonanvändare med en power-law varaktighet distribution faller i tre avvikande kluster: robotbaserade samtal, telekombedrägerier, och telefonförsäljning. Denna information är av intresse för både akademiker och praktiker, särskilt mobil teleoperatör. Däremot utgör de enskilda användarna med en Weibull varaktighet distribution den fjärde kluster av vanliga mobiltelefonanvändare. Vi upptäcker också mer information om anropsmönster i dessa fyra kluster, t.ex. sannolikheten för att en användare kommer att ringa den cr-th mest kontakt och sannolikheten fördelning av sprängstorlekar. Våra resultat kan möjliggöra en mer detaljerad analys av den enorma mängden data som finns i loggar av massiva användare. Att förstå tidsmönstren för enskilda mänskliga interaktioner är viktigt för att hantera informationsspridning och för att spåra social smitta. Mänskliga interaktioner, t.ex. mobilsamtal och e-post, lämnar elektroniska spår som gör det möjligt att spåra mänskliga interaktioner ur perspektivet antingen statiska komplexa nätverk [1–6] eller mänsklig dynamik [7]. Eftersom statiska nätverk endast beskriver sekvenser av momentana växelverkan länkar, temporal nätverk där temporal mönster av interagerande aktiviteter för varje nod registreras har nyligen fått en betydande mängd forskningsintresse [8, 9]. Undersökningar av inter-event intervall mellan två på varandra följande samverkande åtgärder, såsom e-postkommunikation [7, 10], kort meddelandekorrespondenser [11] [12] [13], mobiltelefonbevarande [14, 15], och brevkorrespondenser [16] [17] [18], visar att människans interaktioner har icke-poissoniska egenskaper. Tidigare studier genomfördes antingen på samlingsprover [14, 15, 19] eller på en liten grupp utvalda individer [7, [10] [11] [12] [16] [17] [18], men enskilda personers kommunikationsbeteende är inte välbegripligt. Vi studerar den fullständiga röstinformationen för mobiltelefonanvändare som tillhandahålls av en kinesisk mobiltelefonoperatör och studerar den inter-eventuella tiden mellan två utgående samtal i följd (samtalstid). Våra studier utförs både på individ- och gruppnivå. För att säkerställa bättre statistik, de bästa 100 000 mobiltelefonanvändare med * zqjiang@ecust.edu.cn † wxzhou@ecust.edu.cn ∂ hes@bu.edu största antalet utgående samtal väljs som vårt dataprov, var och en med mer än 997 utgående samtal. Vi föreslår en nedifrån-och-upp-strategi för att undersöka individuella mobilkommunikationsdynamik: (1) hitta den funktionella formen av fördelningen av varje individs intercall varaktigheter, (2) gruppera individer med samma fördelning, och (3) förstå anropsmönster för varje grupp. Vi använder en automatisk monteringsteknik för varje mobiltelefonanvändare, och filtrera ut två grupper av användare beroende på deras inter-samtal varaktighet distributioner. En grupp består av individer med en makt-lag varaktighet fördelning (3 464 individer) och den andra består av individer med en Weibull varaktighet fördelning (73 339 individer). Vi visar att de två grupperna uppvisar olika kallmönster och att individerna från power-law gruppen uppvisar avvikande kommunikationsbeteenden (t.ex., gruppen inkluderar individer som skickar spam).
Även Jiang et al in REF har studerat tidsmönstren för individuella mänskliga interaktioner baserat på deras samtalsdata och dynamiken i samtalsmönster bland mobiltelefonanvändare.
Calling patterns in human communication dynamics
{'venue': 'PNAS 110: 1600-1605 (2013)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Medicine']}