Den mesta existerande mänskliga mobilitetslitteraturen fokuserar på yttre egenskaper hos rörelser men försummar aktiviteter, den drivkraft som ligger till grund för mänskliga rörelser. I denna forskning kombinerar vi aktivitetsbaserad analys med ett rörelsebaserat tillvägagångssätt för att modellera den intra-urban mänskliga mobilitet som observerats från cirka 15 miljoner check-in register under en årslång period i Shanghai, Kina. Den föreslagna modellen är aktivitetsbaserad och omfattar två delar: övergång av resekrav under en viss tidsperiod och förflyttning mellan platser. För den första delen finner vi övergångssannolikheten mellan aktiviteter varierar över tid, och sedan konstruerar vi en tidsövergångsannolikhetsmatris för att representera övergångssannolikheten för resekrav under ett tidsintervall. För den andra delen föreslår vi att resekraven kan delas in i två klasser, platsmässigt obligatorisk aktivitet (LMA) och platsmässigt stokastisk aktivitet (LSA), beroende på om efterfrågan är kopplad till fast plats eller inte. Genom att bedöma kombinationen av tidigare aktivitetstyp och efterföljande aktivitetstyp bestämmer vi tre trippmönster, var och en förenad med en annan sönderfallsparameter. För att validera modellen använder vi mekanismen för en agentbaserad modell och jämför de simulerade resultaten med det observerade mönstret från förskjutningsavståndet, spatio-temporell fördelning av aktiviteter, och tidsfördelningen av reseefterfrågan övergångar. Resultaten visar att de simulerade mönster passar de observerade data bra, vilket tyder på att dessa fynd öppnar nya riktningar för att kombinera aktivitetsbaserad analys med ett rörelsebaserat tillvägagångssätt med hjälp av check-in data från sociala medier.
I REF föreslog författarna en modell för att representera övergångssannolikheten för resekrav under ett tidsintervall och föreslog att resekrav kan kopplas till fasta platser under vissa omständigheter.
Intra-Urban Human Mobility and Activity Transition: Evidence from Social Media Check-In Data
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}