Vi undersöker i vilken utsträckning sociala band mellan människor kan härledas från samtidig förekomst i tid och rum: Med tanke på att två personer har varit på ungefär samma geografiska plats ungefär samtidigt, vid flera tillfällen, hur troligt är det att de känner varandra? Dessutom, hur beror denna sannolikhet på den rumsliga och tidsmässiga närheten av samtidiga händelser? Sådana problem uppstår i data med ursprung i både online- och offlinedomäner samt inställningar som fångar gränssnitt mellan online- och offlinebeteende. Här utvecklar vi en ram för kvantifiering av svaren på sådana frågor, och vi tillämpar denna ram på offentligt tillgängliga data från en webbplats för sociala medier, där vi konstaterar att även ett mycket litet antal samtidiga händelser kan resultera i en hög empirisk sannolikhet för ett socialt samband. Vi presenterar sedan probabilistiska modeller som visar hur så stora sannolikheter kan uppstå från en naturlig modell av närhet och sam-förekomst i närvaro av sociala band. Förutom att tillhandahålla en metod för att fastställa några av de första kvantifierbara uppskattningarna av dessa åtgärder, har våra resultat potentiella konsekvenser för privatlivet, särskilt för hur sociala strukturer kan härledas från offentliga online-register som fångar individers fysiska platser över tiden. data science  på grund av integritet, probabilistiska modeller, sociala nätverk E redan idag, gör vi slutsatser om den sociala världen från ofullständiga observationer av händelser runt omkring oss. En särskild kategori av sådana slutsatser bygger på samtidiga uppskattningar i rymden och tidsbaserade uppskattningar av ett socialt band mellan två personer på det faktum att de befann sig på samma geografiska plats ungefär samtidigt. Förutom dess intuitiva tillgänglighet har sådana resonemang använts i psykologiska studier av stadslivet (1) och juridiska analyser av farorna med "skuld efter association" (2, 3). Dessa frågor uppstår också naturligt i online-domäner, inklusive de som återspeglar spatio-temporala spår av sina användares aktiviteter i den fysiska världen. Trots den breda relevansen hos de underliggande frågorna har det dock i grund och botten inte funnits någon exakt grund för att kvantifiera betydelsen av dessa effekter. Här studerar vi denna fråga i en online-miljö och finner att geografiska sammanfall i själva verket kan ha betydande makt att bilda slutsatser om sociala band: Kunskapen om att två personer var proximata på bara några olika platser vid ungefär samma tidpunkter kan tyda på en hög villkorlig sannolikhet att de är direkt kopplade i det underliggande sociala nätverket, i de data vi anser. Våra resultat använder offentligt tillgänglig rumslig och tidsbunden information från en stor webbplats för sociala medier för att härleda uppskattningar av länkar i webbplatsens sociala nätverk online. Vi utvecklar också en probabilistisk modell för att redogöra för de höga sannolikheter som observeras. Förutom att tillhandahålla en kvantitativ grund för dessa slutsatser får våra resultat konsekvenser för det oavsiktliga läckaget av privat information genom deltagande på sådana platser. Vår analys använder data där individer ägnar sig åt aktiviteter på kända platser och tider. Det finns många potentiella källor till sådana uppgifter, inklusive transaktionsregister från mobiltelefoner, offentliga transiteringssystem och kreditkortsleverantörer. Vi använder en källa där liknande aktiviteter registreras offentligt och online: en storskalig datauppsättning från den populära fotodelningssajten Flickr. De flesta foton som laddas upp till Flickr inkluderar den tid då bilden togs, som rapporterats av en klocka i den digitala kameran, och många bilder är också geo-taggade med en latitud-longitud koordinat som visar var på jorden fotografiet togs. Dessa geotaggar anges antingen av fotografen genom att klicka på en karta på Flickr webbplats, eller (i ökande utsträckning) produceras av en global positioneringssystem (GPS) mottagare i kameran eller mobiltelefon. Flickr innehåller också ett offentligt socialt nätverk där användarna specificerar sociala band till andra användare. Spatio-Temporal Co-occurences and Social Ties Vi definierar en spatiotemporal co-occurence mellan två Flickr användare som en instans där de båda tog bilder på ungefär samma plats och ungefär samtidigt. I synnerhet delar vi upp jordens yta i rutnätsliknande celler, vars sidolängder spänner över grader av latitud och longitud. Vi säger att två personer A och B co-occurred i en given s × s cell C, på temporal avstånd t, om både A och B tog bilder geo-taggade med en plats i cell C inom t dagar av varandra. Sedan, för ett givet par människor, räknar vi antalet distinkta celler i vilka de hade en samtidig förekomst på temporal avstånd t. Till exempel, i Bild. 1, A och B har tre samtidiga förekomster på ett temporalt intervall av 2, och fyra samtidiga förekomster på ett temporalt intervall av 7. Vår centrala fråga är följande: Hur stor är sannolikheten för att två personer har en social slips, med tanke på att de har samtidiga förekomster i k distinkta celler vid ett temporalt intervall av t? Detta är en fråga som är relevant i alla sammanhang där samförekomster kan tyda på sociala band, och vi betonar att vår metod för att utforska det är en allmän; eftersom Flickr i synnerhet ger spatio-temporal information och även en uttrycklig lista över sociala band bland sina användare, är det en naturlig domän där man kan beräkna konkreta numeriska svar på frågan. Svaren beror på tre parametrar: antalet samtidiga händelser k (med angivande av mängden bevis för en social slips) tillsammans med cellstorleken s och tidsintervallet t (med angivande av bevisets precision). Vi beräknar sannolikheten som en funktion av dessa parametrar genom att först bygga det sociala nätverket av Flickr med hjälp av alla vänskapslänkar som deklarerats fram till april 2008 och sedan identifiera spatio-temporala samtidiga händelser som inträffade efter april 2008. På så sätt, och i överensstämmelse med vår ursprungliga motivation, identifierar vi bara sociala band som existerade innan bevisen ansamlades via samtidiga händelser (detta förklaras mer i detalj i diskussionen). Med hjälp av en datauppsättning på 38 miljoner geo-taggade bilder från Flickr (se Material och metoder för mer detaljer) hittar vi (Fig. 2) att sannolikheten för en social slips ökar kraftigt när antalet samtidiga händelser k ökar och tidsintervallet t minskar. Vad som kanske är mest slående är inte riktningen för detta beroende, utan snarare de stora värdena för sannolikheterna själva i förhållande till sannolikheten för att ha ett socialt samband. Två
Crandall m.fl. REF undersökte förekomsten av sociala band mellan människor från samtidig förekomst i tid och rum på Flickr och upptäckte att även ett litet antal samtidiga händelser tyder på en hög sannolikhet för ett befintligt samband mellan två användare.
Inferring social ties from geographic coincidences
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}