Trots de senaste framstegen när det gäller att upptäcka de kvantitativa egenskaperna hos stationära mänskliga aktivitetsmönster, kräver många tillämpningar, från pandemiska förutsägelser till akuta insatser, en förståelse för hur dessa mönster förändras när befolkningen stöter på okända förhållanden. För att undersöka samhällets reaktion på yttre störningar identifierade vi förändringar i realtid i kommunikations- och rörlighetsmönster i närheten av åtta nödsituationer, såsom bombattacker och jordbävningar, och jämförde dessa med åtta icke-nödlägen, såsom konserter och idrottsevenemang. Vi finner att kommunikationsspetsar som åtföljer nödsituationer är både rumsligt och tidsmässigt lokaliserade, men information om nödsituationer sprider sig Aktuell forskning om människans dynamik är begränsad till data som samlas in under normala och stationära förhållanden [1], fånga den regelbundna dagliga aktiviteten hos individer [2, 2, 4, 5, 3, 1, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]. Ändå finns det ett exceptionellt behov av att förstå hur människor ändrar sitt beteende när de utsätts för snabbt föränderliga eller obekanta förhållanden [1], såsom livshotande epidemiutbrott [4, 12], nödsituationer och trafikavvikelser, som modeller baserade på stationära händelser förväntas bryta ner under dessa omständigheter. Sådana snabba förändringar i förhållandena orsakas ofta av naturkatastrofer, tekniska katastrofer eller samhällskatastrofer, från orkaner till våldsamma konflikter [16]. Möjligheten att studera sådana förändringar i realtid har nyligen uppstått tack vare den utbredda användningen av mobiltelefoner, som spårar både användarnas rörlighet [2, 2, 3, 17] och realtidskommunikation längs länkarna till det underliggande sociala nätverket [1, 18]. Här drar vi nytta av det faktum att mobiltelefoner fungerar som in situ sensorer på platsen för en nödsituation, för att studera realtid beteendemönster hos lokalbefolkningen under yttre störningar orsakade av nödsituationer. Framsteg i denna riktning bidrar inte bara till att omdefiniera vår förståelse av informationsspridning [19] och samverkande mänskliga handlingar under yttre störningar, som är den viktigaste motivationen för vårt arbete, utan erbjuder också ett nytt perspektiv på panik [20, 21, 22, 23] och nödprotokoll i 2 en datarik miljö [24]. Vår utgångspunkt är ett rikstäckande dataset för mobilkommunikation, gallrat från anonymiserade faktureringsposter för cirka tio miljoner mobiltelefonabonnenter i ett mobilföretag som täcker omkring en fjärdedel av abonnenterna i ett land med nära till full mobilpenetration. Det ger tid och varaktighet för varje mobiltelefonsamtal [1] tillsammans med information om det torn som hanterade samtalet och därmed fånga realtid platser för användarna [2, 3, 25] (Metoder, Stödinformation S1, Bild. A)............................................................... För att identifiera potentiella samhällsstörningar skannade vi medierapporter om täckningsområdet mellan januari 2007 och januari 2009 och utvecklade en rad tider och platser för åtta samhälleliga, tekniska och naturliga nödsituationer, allt från bombningar till flygkrascher, jordbävningar, översvämningar och stormar (tabell 1). Cirka 30% av de händelser som nämns i media inträffade på platser med gles celltäckning eller under tider då få användare är aktiva (som mycket tidigt på morgonen). De återstående händelserna erbjuder dock en tillräckligt varierad corpus för att utforska de generiska vs. unika förändringarna i aktivitetsmönster som svar på en nödsituation. Här diskuterar vi fyra händelser, utvalda för sin mångfald: 1) en bombning, som resulterar i flera skador (inga dödsfall); 2) en flygkrasch som resulterar i ett betydande antal dödsfall; 3) en jordbävning vars epicentrum låg utanför vårt observationsområde men påverkade den observerade befolkningen, orsakar lindriga skador men inga förluster; och 4) ett strömavbrott (blackout) som påverkar ett större storstadsområde (Stödinformation S1, Bild. B )............................................................................................................... För att skilja nödlägen från andra händelser som orsakar kollektiva förändringar i mänsklig aktivitet, utforskade vi också åtta planerade evenemang, såsom sportspel och en populär lokal sportkapplöpning och flera rockkonserter. Vi diskuterar här i detalj en kulturfestival och en stor popmusikkonsert som icke-nödvändig 3 referenser (Tabell 1, se även Stödinformation S1, Sec. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Egenskaperna hos de händelser som inte diskuteras här på grund av längdbegränsningar finns i Supporting Information S1, Sec. Jag för fullständighet och jämförelse. Som visas i bild. 1A, nödsituationer utlösa en skarp spik i samtalsaktivitet (antal utgående samtal och sms) i den fysiska närheten av händelsen, bekräftar att mobiltelefoner fungerar som känsliga lokala "sociometrar" till externa samhälleliga störningar. Samtalsvolymen börjar sönderfalla omedelbart efter nödsituationen, vilket tyder på att behovet att kommunicera är starkast precis vid händelsens början. Vi ser praktiskt taget ingen fördröjning mellan händelsens början och det stora antalet händelser som direkt bevittnades av lokalbefolkningen, till exempel bombningarna, jordbävningen och blackouten. Kort försening observeras endast för flygplanskraschen, som ägde rum i ett obefolkat område och därmed saknade ögonvittnen. Däremot evenemang som inte är akuta, som festivalen och konserten i Bild. 1A, visa en gradvis ökning av samtalsaktivitet, ett märkbart annorlunda mönster från "hopp-dekay" mönster observerats för nödsituationer. Se även Stödinformation S1, figurer. Jag och J. För att jämföra omfattningen och varaktigheten av de observerade anropsanomalier, i Bild. 1B visar vi den tidsmässiga utvecklingen av den relativa anropsvolymen (V/ V) normal som en funktion av tiden, där  och V = V händelse – V normalt, V händelse är anropsaktiviteten under händelsen och V normal är den genomsnittliga anropsaktiviteten under samma tidsperiod i veckan. Som Fig. 1B tyder på att omfattningen av V/ V normalt korrelerar med vår relativa (och något subjektiva) känsla av händelsens potentiella svårighetsgrad och 4 oväntade: bombningen framkallar den största förändringen i anropsaktiviteten, följt av flygplanskraschen; medan den kollektiva reaktionen på jordbävningen och blackouten är något svagare och jämförbar med varandra. Även om den relativa förändringen också var betydande för icke-nödlägen, uppkomsten av anomali anrop är ganska gradvis och spänner sju eller fler timmar, i motsats till hopp-dekay mönster varar endast tre till fem timmar för nödsituationer (Figs. 1B, stödjande information S1, figurer. I och J). Som vi visar i bild. 1C (se även Stödinformation S1, Sek. C) Den primära källan till den observerade anomalien är en plötslig ökning av samtal av individer som normalt inte skulle använda sin telefon under krisperioden, snarare än ökad samtalsvolym av dem som normalt är aktiva i området. Den temporalt lokaliserade spiken i anropsaktiviteten (Fig. 1A,B) väcker en viktig fråga: leder information om händelser som är begränsade till omedelbar närhet av nödsituationen eller leder nödsituationer, ofta omedelbart täckta av nationella medier, till rumsligt utvidgade förändringar i samtalsaktiviteten [23]? Vi inspekterade därför förändringen i samtalsaktiviteten i närheten av epicentrumet och fann att för bombningen, till exempel, omfattningen av anomalien är starkast nära händelsen, och sjunker snabbt med avståndet r från epicentrum (Fig. 1A)................................................................................................ För att kvantifiera denna effekt över alla nödsituationer, integrerade vi samtalsvolymen över tid i koncentriska skal av radie r centrerad på epicentrum (Fig. 1B)................................................................................................ Förruttnelsen är ungefär exponentiell, V(r) exp (-r/r c ), vilket gör att vi kan karakterisera den rumsliga omfattningen av reaktionen med en sönderfallshastighet r c (Fig. 1C)........................................................................................................... De observerade sönderfallsfrekvenserna varierar från 2 km (bombning) till 10 km (krasch i flygplan), vilket tyder på att anropsaktiviteten är begränsad till händelsens närhet. Ett utvidgat rumsligt område (r c  på 110 km) ses endast för jordbävningen, som saknar ett smalt avgränsat epicenter. Samtidigt är ett särskiljande mönster av 5 icke-nödfall deras mycket lokaliserade natur: de kännetecknas av en sönderfallsfrekvens på mindre än 2 km, vilket antyder att anrop anomalien var snävt begränsad till platsen för händelsen. Denna systematiska uppdelning i r c mellan rumsligt utvidgade nödsituationer och vällokaliserade icke-nödlägen kvarstår för alla utforskade händelser (se tabell 1, Stödinformation S1, bild). K)............................................................... Trots den klara tids- och rumsliga lokaliseringen av anomalier anropsaktivitet under nödsituationer, förväntar man sig en viss grad av informationsspridning bortom ögonvittnespopulationen [26]. Vi identifierade därför individerna inom händelseregionen (G 0 ), samt en G 1 grupp som består av individer utanför händelseregionen men som får samtal från G 0 gruppen under evenemanget, en G 2 grupp som tar emot samtal från G 1, och så vidare. Vi ser att G 0 individer engagerar sitt sociala nätverk inom några minuter, och att G 1, G 2, och ibland även G 3 gruppen visar en onormal samtalsmönster omedelbart efter anomalien (Fig. 1A)................................................................................................ Denna effekt kvantifieras i bild. 1B, där vi visar ökningen av samtalsvolymen för varje grupp som en funktion av deras sociala nätverk baserat avstånd från epicentrum (till exempel, det sociala avståndet för G 2-gruppen är 2, är två länkar från G 0-gruppen), vilket tyder på att bombningen och flygplanskraschen visar stark, omedelbar social utbredning upp till den tredje och andra grannar ögonvittnet G 0 befolkningen, respektive. Jordbävningen och blackouten, mindre hotande nödsituationer, uppvisar liten utbredning utöver de omedelbara sociala banden i G0 och den sociala utbredningen är praktiskt taget frånvarande i icke-nödlägen. Typen av information kaskaden bakom resultaten som visas i Bild. 1A,B illustreras i bild. 1C, där vi visar individuella samtal mellan användare som är aktiva under bombningen. I motsats till den information kaskaden utlöstes av de nödsituationer som bevittnades av G0-användarna, finns det praktiskt taget 6 inga samtal mellan samma individer under den föregående veckan. För att kvantifiera storleken på informationskaskaden mätte vi längden på de vägar som kom från G0-användarna och fann att de var betydligt längre under nödsituationen (Fig. 1D), jämfört med fem icke-nödperioder, visar att informationen kaskader tränger djupt in i det sociala nätverket, ett mönster som saknas under normal aktivitet [27]. Se även stödjande information S1, tabell A. Förekomsten av sådana framträdande informationskaskader väcker lockande frågor om vem som bidrar till informationsspridningen om nödsituationen. Med hjälp av självrapporterad könsinformation som är tillgänglig för de flesta användare (se Supporting Information S1), finner vi att kvinnliga användare i nödsituationer är mer benägna att ringa ett samtal än förväntat baserat på deras normala samtalsmönster. Denna könsskillnad gäller för grupperna G 0 (ögonvittne) och G 1, men saknas för icke-nödhändelser (se Stödinformation S1, Sec. E, bild. C)............................................................... Vi separerade också den totala samtalsaktiviteten för G 0 och G 1 individer till röst- och textmeddelanden (inklusive SMS och MMS). För de flesta händelser (jordbävningen och blackouten är de enda undantagen) följer röst-/textförhållandet de normala mönstren (Stödinformation S1, bild. D), som visar att användarna fortsätter att förlita sig på sina föredragna kommunikationsmedel under en nödsituation. De mönster som beskrivs ovan gör att vi kan dissekera komplexa händelser, till exempel en explosion i ett stadsområde som föregicks av en evakuering med början ungefär en timme före explosionen. Medan en anropsvolym anomali uppstår precis i början av evakueringen, det jämnar av och det hopp-dekay mönster som kännetecknar en nödsituation visas inte förrän den verkliga explosionen (Fig. 1A)................................................................................................ Den rumsliga omfattningen av evakueringsresponsen är betydligt mindre än den som observerades under 7-händelsen (r c = 1,6 för evakueringen jämfört med r c = 9,0 för explosionen, se bild. Detta anslag är avsett att täcka utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som arbetar inom politikområdet Migration och inrikes frågor. Under evakueringen begränsas den sociala utbredningen endast till G0- och G1-grupperna (Fig. 1C,D) medan vi efter explosionen observerar en kommunikationskaskade som aktiverar G2 användare också. Bristen på stark spridning under evakueringen visar att individer tenderar att vara reaktiva snarare än proaktiva och att en verklig nödsituation är nödvändig för att inleda en kommunikationskaskade som effektivt sprider nödinformation. Resultatet av Figs. ???? Det är inte bara ett tecken på att befolkningens kollektiva reaktion på en nödsituation följer reproducerbara mönster som är gemensamma för olika händelser, utan de dokumenterar också subtila skillnader mellan nödsituationer och nödsituationer. Vi identifierade därför fyra variabler som tar olika karakteristiska värden för nödsituationer och icke-nödfall: (i) mittpunktsfraktionen f mid = (t mid − t start ) / t stop − t start, där t start och t stop är de tider då anomal aktivitet börjar och slutar, respektive, och t mitten är den tid då hälften av den totala anomalous anropsvolymen har inträffat; (ii) den rumsliga sönderfallsfrekvensen r c fånga omfattningen av händelsen; (iii) relativ storlek R av varje information kaskad, som representerar förhållandet mellan antalet användare i händelse kaskade och kaskaden spåras under normala perioder; (iv) sannolikheten för användare att kontakta befintliga vänner (istället för att placera samtal till främlingar). På bild. ??? Vi visar dessa variabler för alla 16 händelser och finner systematiska skillnader mellan nödsituationer och icke-nödlägen. Som figuren visar kan en flerdimensionell variabel, beroende på de dokumenterade förändringarna i mänsklig aktivitet, användas för att automatiskt skilja nödsituationer från icke-nödrelaterade avvikelser. En sådan variabel skulle också kunna bidra till övervakning i realtid av nödsituationer [24], från information om den drabbade befolkningens storlek till den 8 tidslinjen för händelserna, och skulle kunna bidra till att identifiera mobiltelefonanvändare som kan erbjuda omedelbar, handlingsbar information, eventuellt med hjälp av sökning och räddning. Snabbt utvecklande händelser som de som studeras under hela detta arbete kräver dynamiska data med ultrahög temporal och rumslig upplösning och hög täckning. Även om de befolkningar som drabbats av nödsituationer är ganska stora, ibland når tusentals användare, på grund av den demonstrerade lokala karaktären av anomalien, är denna storlek fortfarande liten i jämförelse med andra proxystudier av mänsklig dynamik, som kan utnyttja aktivitetsmönster miljontals internetanvändare eller webbsidor [13, 14, 15, 27]. Under tiden inträffar nödsituationer under mycket korta tidsperioder, som mest några timmar, medan mycket av det nuvarande arbetet med människans dynamik bygger på longitudinella datauppsättningar som täcker månader eller till och med år av aktivitet för samma användare (t.ex. [2, 3, 9] ), integrera ut övergående händelser och buller. Men i nödsituationer är sådana övergående händelser precis vad vi vill kvantifiera. Med tanke på den korta varaktigheten och den rumsligt lokaliserade karaktären av dessa händelser, är det viktigt att ha extremt hög täckning av hela systemet, för att maximera tillgången till kritisk information under en händelse. För att driva mänsklig dynamik forskning om sådana snabba händelser kräver nya verktyg och datauppsättningar som kan extrahera signaler från begränsade data. Vi anser att vår forskning utgör ett första steg i denna riktning. Sammanfattningsvis, liknande hur biologer använder droger för att störa tillståndet i en cell för att bättre förstå det kollektiva beteendet hos levande system, använde vi nödsituationer som yttre samhälleliga störningar, hjälper oss att avslöja allmänna förändringar i den mänskliga befolkningens rumsliga, timliga och sociala aktivitetsmönster. Med utgångspunkt från en storskalig, landsomfattande mobiltelefondatauppsättning använde vi nyhetsrapporter för att samla ihop 16 större evenemang, åtta oplanerade nödsituationer och åtta 9 planerade aktiviteter. Genom att studera samtalsaktivitetsmönster hos användare i närheten av dessa händelser, fann vi att ovanlig aktivitet snabbt ökar för nödsituationer i motsats till icke-nödlägen framkallade avvikelser som byggs upp gradvis före händelsen, att samtalsmönstren under nödsituationer är exponentiellt lokaliserade oavsett händelsedetaljer, och att drabbade användare endast kommer att åberopa det sociala nätverket för att sprida information under de mest extrema omständigheter. När denna sociala utbredning sker sker den dock på ett mycket snabbt och effektivt sätt, så att användare tre eller till och med fyra grader från ögonvittnen kan lära sig om nödsituationen inom några minuter. Dessa resultat fördjupar inte bara vår grundläggande förståelse av människans dynamik, utan kan också förbättra katastrofinsatserna. Även om biståndsorganisationer i allt högre grad använder 2000-talets distribuerade kommunikationsverktyg i realtid, fortsätter mycket katastrofforskning att förlita sig på låggenomströmning, data efter evenemang, såsom frågeformulär, ögonvittnesrapporter [28, 29] och kommunikationsjournaler mellan första responders eller hjälporganisationer [30]. De nödsituationer som undersöks här tyder på att kollektiva förändringar i mänskliga aktivitetsmönster kan fångas upp på ett objektivt sätt, även på förvånansvärt korta tidsperioder, vilket öppnar ett nytt fönster på detta försummade kapitel i människans dynamik, tack vare den omfattande användningen av mobiltelefoner. Material och metoder Vi använder en uppsättning anonymiserade faktureringsposter från en västeuropeisk mobiltelefonleverantör [1, 2, 3]. Posterna omfattar cirka 10 miljoner abonnenter i ett enda land över 3 år av 10 verksamhet. Varje faktureringspost, för röst- och texttjänster, innehåller de unika identifikationerna för den som ringer samtalet och den som tar emot samtalet; en identifikation för den cellulära antennen (tornet) som hanterade samtalet; och datum och tid för samtalets placering. Tillsammans med en datauppsättning som beskriver platser (latitud och longitud) för cellulära torn, har vi den ungefärliga platsen för den som ringer när samtalet görs. För fullständig information, se Supporting Information S1, Sec. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. För att hitta en händelse i mobiltelefondata, måste vi bestämma dess tid och plats. Vi har använt online nyhetsaggregat, särskilt den lokala news.google.com tjänsten för att söka efter nyheter som täcker landet och tidsramen för datasetet. Nyckelord som'storm', 'nödläge', 'koncert' etc. användes för att hitta potentiella nyheter. Viktiga händelser som bombningar och jordbävningar täcks tydligt av medierna och är lätta att hitta. Studiet av dessa rapporter, som ofta inkluderade fotografier av det drabbade området, ger vanligtvis exakta tider och platser för händelserna. Rapporter skulle ibland strida om specifika detaljer, men detta var ovanligt. Vi tar den rapporterade starttiden för händelsen som t = 0. För att identifiera början och slutet av en händelse, t start och t stopp, Vi antar följande förfarande. För det första, identifiera händelseregionen (en grov uppskattning är tillräcklig) och skanna alla sina samtal under en stor tidsperiod som täcker händelsen (t.ex. en hel dag), vilket ger V händelse (t). Sedan, scan kräver ett antal "normala" perioder, de modulo en vecka från händelseperioden, utnyttjar veckovis periodicitet V(t). Dessa normala periodernas tidsserier är genomsnittliga för att ge V normal. (För att jämna ut tidsserierna brukar vi lägga in dem i 5-10 minuters intervall.) Standardavvikelsen σ (V normal ) som 11 en funktion av tiden används sedan för att beräkna z(t) =  och V(t)/σ (V normal ). Slutligen definierar vi intervallet t start, t stopp som den längsta sammanhängande körning av tidsintervall där z(t) > z thr, för vissa fasta cutoff z thr. Vi valde z thr = 1,5 för alla händelser. För fullständig information, se Supporting Information S1, Sec. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
I studien REF undersöks samhälleliga reaktioner på yttre störningar, särskilt nödsituationer som bombattacker och jordbävningar, genom att man identifierar förändringar i realtid i kommunikations- och rörlighetsmönster.
Collective response of human populations to large-scale emergencies
{'venue': 'PLoS ONE 6(3): e17680, 2011', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Medicine', 'Geography']}