Att förstå människors rörlighet är avgörande för ett brett spektrum av tillämpningar från sjukdomsprognoser till kommunikationsnät. De flesta försöken att studera människors rörlighet har hittills använt privata data och data med låg upplösning, t.ex. samtalsdata. Här föreslår vi Twitter som en proxy för mänsklig rörlighet, eftersom det bygger på allmänt tillgängliga data och ger hög upplösning positionering när användarna väljer att geotagga sina tweets med sin nuvarande plats. Vi analyserar en Twitter dataset med mer än sex miljoner geotaggade tweets postade i Australien, och vi visar att Twitter kan vara en tillförlitlig källa för att studera mänskliga mobilitetsmönster. Vår analys visar att geotaggade tweets kan fånga rika drag av mänsklig rörlighet, såsom mångfalden av rörelsebanor bland individer och rörelser inom och mellan städer. Vi finner också att både kort- och långdistansflyttare tillbringar större delen av sin tid i stora storstadsområden, i motsats till mellandistansflyttares rörelser, vilket återspeglar effekterna av olika transportsätt. Vår studie ger solida bevis för att Twitter verkligen kan vara en användbar proxy för att spåra och förutsäga mänskliga rörelser.
I Jurdak m.fl.' s arbete REF, författarna visar att Twitter-data kan betraktas som en tillförlitlig källa för att studera den mänskliga rörlighet mönster.
Understanding Human Mobility from Twitter