मोबाइल फ़ोन डेटा हम कैसे चलते हैं और हम कैसे बात करते हैं के बीच एक अंतर्निहित गणितीय कनेक्शन प्रकट कर सकते हैं। इससे भविष्यवाणी करना आसान हो सकता है कि जनसंख्या के जरिए रोग-और भी विचार-प्रसार हो सकते हैं।

Penn स्टेट में सूचना विज्ञान और प्रौद्योगिकी के सहायक प्रोफेसर, डैशन वैंग कहते हैं, "यह अध्ययन वास्तव में मानव व्यवहार की हमारी मात्रात्मक समझ को बढ़ाता है।" "हम यह सोचने के लिए चाहेंगे कि हम अपने व्यवहार को नियंत्रित करते हैं और हम जो कर सकते हैं हम कर सकते हैं। लेकिन, हम बड़े आंकड़ों के साथ देखना शुरू कर रहे हैं कि हम जो कुछ करते हैं, उसके आधार पर बहुत गहरी नियमितता है। "

वांग ने कहा, अध्ययन में, तीन अंतरराष्ट्रीय मोबाइल फोन वाहक से एकत्र किए गए स्थान और संचार डेटा से पता चलता है कि लोग आगे बढ़ने और अनुमान लगाए जा रहे पैटर्न में संवाद करते हैं।

उन्होंने कहा कि क्योंकि आंदोलन और संचार जुड़े हुए हैं, शोधकर्ताओं को केवल एक प्रकार की डेटा की आवश्यकता हो सकती है ताकि वह अन्य घटनाओं के बारे में भविष्यवाणी कर सके। उदाहरण के लिए, संचार डेटा से पता चलता है कि लोग कैसे आगे बढ़ते हैं

वांग ने कहा, "बहुत से मामलों में, हमारे पास जानकारी के दोनों ओर नहीं है।" "हमारे पास सामाजिक संपर्कों के बारे में केवल जानकारी हो सकती है, या शायद हमारे पास केवल गतिशीलता के बारे में जानकारी है यह गणितीय समीकरण हमें क्या करने की अनुमति देता है एक दूसरे से प्राप्त करना है। "

शोधकर्ताओं के मुताबिक, समीकरण अन्य चीजों के साथ बेहतर तरीके से भविष्यवाणी कर सकता है कि शोधकर्ताओं के अनुसार, वायरस कैसे फैल सकता है, नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज की कार्यवाही। अध्ययन में, उन्होंने एक सिम्युलेटेड महामारी पर समीकरण का परीक्षण किया और पाया कि इस स्थान पर या संचार डेटासेट का उपयोग रोग के आंदोलन का मज़बूती से भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।

वांग ने कहा, "एक आवेदन हमने दिखाया है, अगर हम जानते हैं कि किसके साथ किसी देश में संचार होता है, हम अनुमान लगा पाएंगे कि वायरस उस देश में कैसे फैल जाएगा।" "हमें यह पता करने के लिए कि वायरस कैसे फैलता है, परंपरागत रूप से हमें यह जानना होगा कि लोगों के चारों ओर कैसे घूमते हैं, लेकिन अब हमें इसकी जानकारी नहीं है।

"अगर एक वायरस, जैसे ज़िका वायरस, डलास में प्रवेश करते हैं, तो हम कहते हैं, हम यह दिखाते हैं कि हमें न केवल यह पता चलेगा कि यह कैसे संयुक्त राज्य भर में फैल जाएगा, लेकिन हमारे अनुमानों की तुलना उन तरीकों से की जा रही है जो हमारे पास हैं पहले का उपयोग करना। "

उन्होंने कहा कि शोधकर्ता इस डेटा का उपयोग भविष्यवाणी करने के लिए भी कर सकते हैं कि एक संस्कृति के माध्यम से विचारों और प्रवृत्तियों को कैसे झटकना चाहिए।

वांग का कहना है कि यह घटना गणितीय नियमों पर आधारित है, जिसे अक्सर सत्ता कानून वितरण के रूप में संदर्भित किया जाता है। यह कानून कुछ व्यवहारों की नियमितता का वर्णन करता है, लेकिन यह स्वीकार करता है कि कभी-कभी बड़े विपथन के लिए एक छोटा सा अवसर होता है

वांग ने कहा, "उदाहरण के लिए, ज्यादातर समय, लोग केवल बहुत ही कम दूरी पर जाते हैं, सिर्फ शहर के आस-पास के स्थानों पर जाते हैं।" "लेकिन, कभी-कभी, आप एक लंबी छलांग लेंगे। आप न्यूयॉर्क शहर की यात्रा लेते हैं, और तब, जब आप वहां होते हैं, तो घर वापस जाने से पहले आप कुछ और छोटों कूद ले सकते हैं। "

शोधकर्ताओं ने तीन अलग-अलग डेटाबेस से डेटा का विश्लेषण किया, जिसमें पुर्तगाल में 1.3 लाख उपयोगकर्ताओं और एक अज्ञात यूरोपीय देश में 6 लाख उपयोगकर्ताओं के संदेश हैं। उन्होंने रवांडा में एक बड़े मोबाइल फोन वाहक के चार साल का आंकड़ा भी एकत्र किया

डेटासेट्स में शामिल है, जो कॉल करता है या पाठ संदेश भेजता है, जिनके साथ वांग के अनुसार, वांग के अनुसार

वैंग ने यूनिवर्सिटी कैथोलिक डी लोवैन, मियामी विश्वविद्यालय, और पूर्वोत्तर विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के साथ काम किया।

अमेरिकी सेना अनुसंधान प्रयोगशाला, नौसेना अनुसंधान कार्यालय, रक्षा खतरे की कमी एजेंसी, और जेम्स एस मैकडोनेल फाउंडेशन 21st सेंचुरी इनिशिएटिव इन कॉमप्लस सिस्टम के अध्ययन में इस काम का समर्थन किया।

स्रोत: Penn राज्य

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