Ciò che già sapevi intuitivamente è ora limitato alla legge: le persone spesso non tendono a percorrere lunghe distanze all’interno delle città. Era già noto che la distanza percorsa dalle persone nelle città di tutto il mondo ha uno schema prevedibile, e ora sembra anche che la frequenza con cui lo fanno abbia uno schema prevedibile.
Ricercatori Sensitive City Lab Dall’US Massachusetts Institute of Technology ha esaminato i dati telefonici di grandi gruppi di individui provenienti da sette aree metropolitane di tutto il mondo, e ogni volta è stata trovata la frequenza di viaggio verso luoghi legati alla distanza da coprire. I movimenti di viaggio non sono mai stati visti in questo modo prima. Scrivono questa settimana a natura.
I viaggi la dicono lunga sugli scambi economici e culturali e la comprensione è utile per progettare le città e il trasporto al loro interno. I movimenti di viaggio sono anche legati, ad esempio, allo sviluppo dell’epidemia. Questo è il motivo per cui sono state fatte così tante ricerche. Spesso questo si riferisce al numero di persone che effettuano i movimenti di viaggio e alla distanza che li percorrono. Ma anche la frequenza è importante. Finora, questo è stato cercato solo per individui, non ancora per molti individui contemporaneamente.
Differenze geografiche
I ricercatori hanno esaminato i dati dei telefoni cellulari raccolti tra il 2006 e il 2013. I dati – per un totale di otto miliardi di punti dati – sono stati resi anonimi, ma gli stessi dispositivi possono essere monitorati nel tempo. Hanno scelto città che differiscono geograficamente e culturalmente: Boston negli Stati Uniti, Lisbona, Puerto e Braga in Portogallo e Singapore, Dakar in Senegal e Abidjan in Costa d’Avorio. Le città erano divise in blocchi di 500 x 500 metri o 1 x 1 km. La massa “posizione casa” degli utenti di telefoni cellulari è stata stimata determinando dove trascorrono la maggior parte del tempo durante la notte. Per ogni sito nella rete, sono stati quindi determinati il numero di visitatori unici, la distanza dall’area di residenza e il numero di visite durante un determinato periodo.
Da questa analisi è stata formulata una legge di misura riproducibile dei flussi di popolazione nei luoghi rispetto alla distanza e al tempo. Sebbene la dimensione dei flussi varia a seconda dei diversi siti, mostrano un raggruppamento spaziale sistematico. I ricercatori chiamano la loro legge Legge sulla visita globale per la mobilità umana Può essere descritto come segue: Il numero di visitatori del sito web diminuisce con la casella inversa del prodotto della frequenza di visita e della distanza percorsa. In altre parole: il numero di visitatori è prevedibilmente in diminuzione per tutti i siti della città, in termini di frequenza delle visite e distanza percorsa. Il nuovo paradigma si allinea con i modelli trovati in precedenza nei movimenti di viaggio e con ricerche precedenti e minori sulla frequenza dei viaggi degli individui.
Un video di ricercatori che spiegano il loro lavoro:
Laura Alessandretti e Sohn Lehmann, matematico applicato presso la Technical University di, commentano la ricerca danese pubblicata anche questa settimana. natura stato. “Questa è una tale scoperta.”
Nel commento è chiamata una “scoperta fondamentale”.
Alessandretti e Lehmann scrivono che la ricerca sui movimenti di viaggio è decollata negli ultimi anni, grazie alla maggiore disponibilità di dati precisi su dove si trovano le persone in determinati momenti. Quindi grazie al cellulare. I modelli esistenti sono davvero migliorati enormemente. Ma questa ricerca individua un elemento finora mancante: la frequenza delle visite. È una scoperta fondamentale. “
Tuttavia, non tutte le domande trovano risposta con questo, secondo Alessandretti e Lehmann. Il modello ruota attorno alle città e non è chiaro se possa essere applicato anche ad aree meno densamente popolate. Il modello dipende molto anche dall’ubicazione delle case delle persone. “Gli autori presumono che le persone tornino a casa immediatamente dopo aver visitato un sito. Ma spesso le persone visitano i luoghi in un ordine specifico, ad esempio dal lavoro al supermercato o in palestra e poi a casa”. Un modello in grado di catturare anche sequenze di viaggio è la chiave per previsioni veramente buone sul comportamento “nel mondo reale”.
Una copia di questo articolo è apparsa anche su NRC la mattina del 27 maggio 2021
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