COVID-19 policy analysis: labour structure dictates lockdown mobility behaviour
世界各地的国家和城市采取了前所未有的流动限制措施，以对抗新冠肺炎的传播。在这里，我们利用一个自然的实验，哥伦比亚城市实施不同的封锁政策的基础上ID号码和性别，分析这些政策对城市流动性的影响。使用移动电话数据，我们发现城市流动配额的限制性（根据政策建议每天允许外出的居民比例）与流动性减少无关，相反，我们发现，规模较大，产业结构更加正规和复杂的富裕城市的流动性减少更大。在城市内部，较富裕的居民更有可能减少流动性，而通勤者在工作地点位于富裕或商业/工业正规化的社区时，更有可能呆在家里。因此，我们的研究结果表明，城市的就业特征和在家工作的能力是流动性减少的主要决定因素。这一发现强调了针对低收入/非正规工人的缓解措施的必要性，并揭示了拉丁美洲城市社会经济阶层之间的重要依赖关系。
2021-04-05 physics.soc-ph
Urban form and COVID-19 cases and deaths in Greater London: an urban morphometric approach
2019冠状病毒病大流行引发了有关城市密度的大量辩论。这是一个古老的争论，起源于19世纪中期的英国，随着公共卫生和城市规划学科的出现。虽然普遍存在联系，但有证据表明，这种关系不能普遍假设。此外，城市密度的研究是在空间上粗略的方式（主要是在城市一级），从来没有上下文与其他城市形式的描述符。在这项工作中，我们探索了大伦敦地区的COVID-19和城市形态，将一套全面的形态测量描述符（包括建筑密度）与COVID-19死亡和病例联系起来，同时控制了社会经济、种族、年龄和合并症。我们描述了城市形态在个别建筑水平，然后汇总信息的官方社区，允许一个详细的城市内的代表性。结果表明：i）控制变量比形态测量描述符更能解释COVID-19病例和死亡的方差; ii）在后者所能解释的问题中，建筑密度确实是最相关的，尽管是相反的。典型的伦敦社区的COVID-19感染率和死亡率很高，类似于郊区，其特点是低密度的城市结构，由较大的独立建筑点缀，并由互联网连接不良的街道网络构成。
2022-10-16 cs.CY physics.soc-ph
The effect of adaptive mobility policy to the spread of COVID-19 in urban environment: intervention analysis of Seoul, South Korea
尽管严格的流动限制被认为是遏制COVID-19的关键因素，但很少有科学研究来验证这种方法，尤其是在城市环境中。本研究分析了流动模式的变化，在韩国首尔，采用适应性的方法对流动。干预分析显示，在该市病例高峰前两周，流动性确实出现了重大下降。这种自愿调整表现出强烈的偏好从公共交通转向私人模式。购物和餐饮等非必要和高接触活动大幅减少，而工作和星巴克旅行受到的影响较小。集体评价显示，流行病学、流动性和政策方面的重大变化同时发生，没有滞后或领先的因素。我们的研究表明，集体理解流动性，流行病学和政策之间的相互方面是必不可少的。渐进和灵活的流动限制不仅是可能的，而且是必要的，特别是对于一场时空范围广泛的大流行病。
2020-09-16 physics.soc-ph
Changes in service distances of urban parks before and after the COVID-19 Pandemic: Applying a modified gravity model for Seoul Metropolitan Area
COVID-19显著改变了城市地区的生活方式。在严格的社交距离措施下，城市公园重新成为休闲活动和社交场所的救星。因此，城市公园服务距离的门槛发生了显著变化：人们越来越愿意前往更远的地区。本文旨在应用引力模型研究COVID-19大流行前后的差异。我们研究了城市公园服务区的变化，依赖于公园的可达性和设计组件，使用由公园游客的“起源（家）”和“目的地（公园）”组成的数据集。这个LBD（基于位置的大数据）提供了城市公园游客的家庭位置。该数据由SK Telecom构建，每天使用个人智能手机信号数据。调整后的系数由OLS（普通最小二乘法）估计，具有集群稳健标准误差，以比较2019年和2020年之间的差异。与普遍的看法相反，公园的交通可达性比每个公园的物理特征起着更重要的作用。可达性本身决定了很多公园参观的门槛距离。虽然先前的研究已确定了影响公园服务到达距离的因素，但本研究还试图确定这些因素的影响如何因COVID-19大流行而发生变化。正如这项研究所证明的那样，这些因素的边际效应在大流行之前和之后各不相同。通过确定决定城市公园参观距离的因素，可以看出在为附近居民规划小型公园或为整个地区的更多游客规划大型公园时应该更加关注哪些因素。
2023-03-04 physics.soc-ph
Mobility patterns of the Portuguese population during the COVID-19 pandemic
SARS-CoV-2于2019年底出现。从那时起，它已经蔓延到几个国家，成为一种流行病。到目前为止，还没有确定的治疗方法或疫苗，因此最好的解决方案是通过保持社交距离来防止个人之间的传播。然而，很难衡量这些距离措施的有效性。因此，本研究使用谷歌COVID-19社区流动性报告的数据，试图了解葡萄牙人口在COVID-19大流行期间的流动模式。在本研究中，对葡萄牙的Rt值进行建模。此外，还计算了人口流动模式的变点。因此，流动模式的变化被用于了解社交距离措施对COVID-19传播的影响。因此，可以说，葡萄牙的初始Rt值非常接近3，25天后降至接近1的值。社会隔离措施很快被采取。此外，据观察，在大流行期间避免使用公共交通。最后，在疫苗或有效治疗出现之前，这是新的常态，必须理解，新的流动模式，社会互动和卫生必须适应这一现实。
2020-09-03 physics.soc-ph
Global urban activity changes from COVID-19 physical distancing restrictions
该研究利用卫星夜间灯光数据和机器学习异常检测器，首次每日量化全球城市区域在 COVID-19 疫情后两年内的人类活动异常变化，构建了 TRACE-NTL 数据集，以支持疫情后环境系统影响研究。
2024-05-22 physics.soc-ph
Urban Dynamics Through the Lens of Human Mobility
本文提出流动性中心性指数ΔKS和基于家庭出行指标KS_HBT，通过个体移动数据准实时追踪城市空间结构动态，并以西班牙11城COVID-19疫情期间的单中心化变化验证其有效性。
2023-05-26 physics.soc-ph
The limits of human mobility traces to predict the spread of COVID-19
移动电话数据已被广泛用于模拟COVID-19的传播，然而，在不同环境下量化和比较其预测价值具有挑战性。其质量受到各种因素的影响，与流行病学指标的关系也随时间而变化。在这里，我们采用了一种基于传输熵的无模型方法，量化了200多个欧洲国家以下地区的手机衍生移动性指标与COVID-19病例和死亡之间的关系。我们发现，过去对流动性的了解并不能提供大部分地区COVID-19病例或死亡的统计学显著信息。在其余的研究中，接触率的衡量标准在预测疾病传播方面往往比流动更有信息量，而中距离和短距离流动之间最具预测性的衡量标准取决于所考虑的区域。我们最终确定了地理和人口因素，例如用户的覆盖范围和通勤模式，这些因素可以帮助确定预测特定位置疾病发病率的最佳指标。我们的方法为流行病学家和公共卫生官员提供了一个总体框架，以评估人类流动数据在应对流行病方面的有用性。
2023-01-10 physics.soc-ph
Quantifying Barriers of Urban Mobility
提出网络科学框架量化城市流动性障碍，发现不同等级障碍物可相互替代，且障碍对市中心居民影响更大。
2024-08-28 physics.soc-ph
Ranking dynamics of urban mobility
该研究基于中国60个城市逐小时流入量数据，揭示城市流动性排名动态的稳定分布及其背后的微观变化规律，并引入排名更替率比较城市间差异，为城市规划和交通工程提供依据。
2025-03-11 physics.soc-ph
Understanding Urban-Rural Disparities in Mobility Inefficiency for Colombia, Mexico, and India
本研究基于位置服务数据，通过网络渗流法划定城乡边界并开发路径低效性指标，揭示了城乡出行低效性的时空差异及其与公共交通可达性的错位，为公平的区域规划提供了新见解。
2025-03-03 physics.soc-ph
Effects of mobility restrictions during COVID19 in Italy
为减少COVID-19全球大流行的传播和影响，各国政府已多次采取非药物干预措施。特别是封锁政策，即，普遍的流动限制已被用来抗击第一波大流行病。我们分析了反映意大利在全国封锁之前、期间和之后的流动性水平的数据，以评估一些直接和间接影响。通过应用基于渗透和网络科学方法的方法，我们发现，典型的网络特征，虽然非常揭示，并没有告诉整个故事。特别是，意大利移动网络在封锁期间受到的破坏远远超过节点和边缘级别的指标。此外，意大利的许多主要省份都以惊人的相似方式受到封锁的影响，尽管它们的地理和经济不同。根据我们的研究结果，我们提供了一种方法来估计不可用的高分辨率的经济层面，如实时省级GDP，基于易于测量的流动性信息。
2021-08-04 physics.soc-ph
Human mobility shapes how urban policy effects spread across cities
Northeastern University（东北大学）；New York University（纽约大学）
本研究利用大规模流动性数据，证明基于流动性网络而非地理距离定义暴露能更准确评估城市政策效应，发现免费票价和开放街道计划显著提升活动，而拥堵定价仅转移活动而非减少，强调政策影响需通过流动性衡量。
2026-10-05 physics.soc-ph
An Investigation of Intra-Urban Mobility Pattern of Taxi Passengers
人类流动模式的研究具有多方面的理论和实践价值。对于长距离旅行，一些研究工作表明，人类旅行的位移遵循幂律分布。然而，在城市内部地区的人类流动的标度律问题上仍然存在争议。在这项工作中，我们专注于出租车乘客的流动模式，通过检查纽约，大连和南京三个大都市的五个数据集。通过统计分析，我们发现在所有被调查的城市中，具有幂律尾部的对数正态分布可以最好地近似出租车出行的位移和持续时间，以及出租车的空闲时间。根据数据分析，讨论了人类流动标度律的普适性。
2016-12-26 physics.soc-ph
Assess the impacts of human mobility change on COVID-19 dynamics in Arizona, U.S.: a modeling study incorporating Google Community Mobility Reports
2020年6月，美国亚利桑那州，在5月中旬取消居家令后，香港成为2019年全球最严重的冠状病毒病（COVID-19）疫情点之一。然而，随着重新实施限制的决定，COVID-19病例数量一直在下降，亚利桑那州被认为是减缓疫情的良好模式。在本文中，我们旨在研究亚利桑那州的COVID-19情况，并评估人类流动性变化的影响。我们构建了流动性整合的集合种群易感-传染-移除模型，并拟合了亚利桑那州COVID-19病例和流动性变化的公开数据集。我们的模拟表明，通过减少人员流动，高峰时间被推迟，最终疫情规模在所有三个地区都有所下降。我们的分析表明，快速有效的决策对于控制人员流动以及COVID-19疫情至关重要。在疫苗问世之前，可能需要考虑在亚利桑那州及其他地区重新实施流动限制，以应对新冠肺炎病例的增加。
2020-09-04 physics.soc-ph q-bio.PE
Mobility Census for monitoring rapid urban development
本文提出利用人类流动性大数据提取解释变量与分类的方法，以高分辨率（500米）和近实时频率监测城市动态，揭示次中心的出现与吸收，补充传统普查的不足。
2024-03-19 physics.soc-ph
Economic Distance Structures Urban Mobility in 109 U.S. Cities
Beijing Jiaotong University（北京交通大学）；Beijing Transport Institute（北京市交通研究院）；University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
该研究以美国109个城市为对象，提出“经济距离”概念，发现日常流动的0.25分位数经济半径边界，揭示其不对称性及对城市不平等的塑造作用，为跨阶层互动干预提供理论支撑。
2026-08-13 physics.soc-ph
Unveiling Urban Mobility Patterns: A Data-Driven Analysis of Public Transit
Norwegian University of Science and Technology（挪威科技大学）；AtB AS（AtB公司）
本文通过分析详尽的历史公共交通数据，结合时间与地理空间元数据，利用机器学习方法提升交通数字孪生的动态预测能力，以提高城市交通系统的效率与可持续性。
2024-03-31 physics.soc-ph
Mobility energetic balance frames spatial configuration of cities
Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos IFISC (CSIC-UIB)（综合物理与复杂系统研究所）；Human Openware Research Lab (HOWLab), Engineering Research Institute of Aragon (I3A), University of Zaragoza (UZ)（萨拉戈萨大学阿拉贡工程研究院）；Arquitecturas Open Source (AOS) Research Group, School of Architecture and Technology, Universidad San Jorge（圣乔治大学建筑与技术学院）
该研究通过对56个城市的分析，发现城市空间结构的移动能量需求低于多数替代结构，揭示了地形与城市空间组织的能量关联，为城市发展评估提供了经验依据。
2026-10-16 physics.soc-ph
Network percolation reveals adaptive bridges of the mobility network response to COVID-19
人类流动对于了解COVID-19在空间嵌入式地理网络上的传播模式至关重要。这种模式似乎是不可预测的，传播似乎是不可阻挡的，到2020年底，美国的死亡人数超过35万人。在这里，我们使用2020年前六个月美国3000万台智能设备的10 TB（TB）轨迹数据创建了时空县际移动网络。我们研究它的边界渗流通过删除弱连接的边缘。移动性网络变得脆弱并且倾向于达到其临界，并且因此经历令人惊讶的突然相变。尽管移动网络的行为很复杂，但我们设计了一种新的方法来识别一组小的、可管理的经常性关键桥，连接巨型组件和第二大组件。这些分布在美国各地的适应性链接在大流行期间发挥了关键作用，作为连接各部门和地区组件的阀门。此外，我们的数值结果揭示了网络特性决定的临界阈值和桥梁的位置。这些发现为在前所未有的中断期间管理和控制移动网络的连接提供了新的见解。这项工作还可能为全球和当地提供实际的未来传染病。
2021-04-23 physics.soc-ph
Resilience of Interdependent Urban Socio-Physical Systems using Large-Scale Mobility Data: Modeling Recovery Dynamics
城市是一个由社会经济系统组成的复杂系统，依赖于多个物理基础设施网络提供的关键服务。由于社会和自然系统之间的相互依存关系，自然灾害造成的破坏可能会在整个系统中级联，扩大灾害的影响。尽管气候变化和城市快速增长带来的威胁越来越大，但如何设计社会和物理系统之间的相互依存关系，以实现具有弹性的城市，在很大程度上尚未探索。在这里，我们研究了城市系统中的社会物理相互依赖性及其对灾难恢复和复原力的影响，使用在飓风玛丽亚期间从波多黎各收集的大规模移动数据。我们发现，随着城市规模的扩大和集中式基础设施系统的扩大，关键服务的恢复效率提高了，但是，在危机期间，社会经济系统的自力更生能力受到了限制。研究结果表明，保持社会系统的自力更生可能是发展具有弹性的城市社会物理系统的城市面临快速城市增长的关键。
2021-04-15 physics.soc-ph
Quantitative Relationship between Population Mobility and COVID-19 Growth Rate based on 14 Countries
这项研究建立了一个框架，用于量化因社交距离而导致的人口流动性变化对COVID-19感染增长率的影响。使用易感-感染-传播（SIR）流行病学模型，我们建立了在一些温和的假设下，COVID-19死亡的增长率是COVID-19感染增长率的延迟近似值。然后，我们假设COVID-19感染的增长率是人口流动性的函数，这导致了一个统计模型，该模型预测COVID-19死亡的增长率是人口流动性的延迟函数。统计模型的参数直接揭示了感染增长率、依赖于流动性的传播率、不依赖于流动性的恢复率以及临界流动性，低于临界流动性，COVID-19增长率变为负值。我们根据来自14个国家的公开数据拟合了拟议的统计模型，这些国家截至2020年5月6日的每日死亡人数超过100人，超过3天。公开提供的谷歌流动性指数（GMI）被用作衡量国家一级人口流动性的指标。我们的研究结果表明，COVID-19死亡人数的增长率可以作为GMI过境类别的二次函数（调整后的R平方= 0.784）提前20天准确估计。关键流动性的估计95%置信区间在COVID-19前流动性的36.1%至47.6%之间。这一结果表明，要扭转COVID-19疫情的增长，需要大幅减少人口流动。此外，本文建立的定量关系表明，一个容易获得的人口水平指标，如GMI，可以成为COVID-19流行过程的有用指标。
2020-06-03 physics.soc-ph q-bio.PE
The impact of inter-city mobility on urban welfare
该研究构建全球城市人口流动网络，分析其对城市社会经济指标的影响，发现PageRank是最有效的中心性度量，且福利预测效果依城市发展阶段而异，还提出适配流动模式的生成模型，凸显城市间联系对发展的重要性。
2021-12-29 physics.soc-ph
Analysis of COVID-19 first wave in the US based on demographic, mobility, and environmental variables
该研究通过横断面生态回归分析美国 2020 年上半年 COVID-19 死亡率，发现社会人口统计变量整体解释力最强，但流动性因素在局部地区可能具有重要预测作用。
2023-02-22 physics.soc-ph
One City, Two Tales: Using Mobility Networks to Understand Neighborhood Resilience and Fragility during the COVID-19 Pandemic
本研究利用纽约市两年移动数据构建每周移动网络，发现社会经济与地理属性均能预测社区对COVID-19居家政策的适应能力，为提升城市抗疫韧性的规划提供参考。
2022-10-06 physics.soc-ph
Interplay between intra-urban population density and mobility in determining the spread of epidemics
在这项工作中，我们解决了城市地区人口密度中心之间的联系，以及这些中心之间的人流的性质，在塑造传染病发病的脆弱性。对四大洲163个城市进行的一项研究显示了一个普遍趋势，即在人口流动主要集中在高人口密度中心之间的城市，人类流动引起的风险增加。我们将我们的形式主义应用于SARS-COV-2在美国的传播，为观察到的城市间传播过程的异质性提供了一个合理的解释。有了这一见解，我们提出了现实的缓解策略（比封锁不那么严重），基于修改城市的流动性。我们的研究结果表明，最优控制策略涉及一个不对称的政策，限制进入最脆弱的地区，但允许居民继续他们通常的流动模式。
2021-02-01 physics.soc-ph
The scales of urban mobility shape socioeconomic mixing
Central European University（中欧大学）；University of Glasgow（格拉斯哥大学）；TU Dortmund University（多特蒙德工业大学）；Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学）；Max Planck Institute for Demographic Research（马克斯·普朗克人口研究研究所）；Liverpool University（利物浦大学）
该研究利用法德英226个城市的约2000万台设备的GPS轨迹，发现远端出行占比33%却促成42%的群体间接触，将其转为本地出行会使社会经济融合减少至多三分之一，揭示了短途出行与城市融合的权衡。
2026-09-01 physics.soc-ph
Scaling law of individual urban tour behavior
School of Systems Science, Beijing Jiaotong University（北京交通大学系统科学学院）；School of Geography, University of Leeds（利兹大学地理学院）
本研究通过分析Foursquare用户数据，发现城市旅游长度遵循截断幂律分布，并提出旅游终止-继续模型，再现了人类移动的普遍缩放规律及多项定律。
2026-02-06 physics.soc-ph
COVID-19 and Unemployment Risk: Lessons for the Vaccination Campaign
评估COVID-19疫情及公共卫生政策的经济影响对快速复苏至关重要。在本文中，我们分析了流动性收缩对意大利休假工人和超额死亡的影响。我们提供了流动性减少与超额死亡之间的联系，证实了首次全国范围的封锁有效地遏制了COVID-19疫情。我们的分析指出，流动性收缩10%会导致死亡率降低5%，而全职休假工人的死亡率则会增加50%。根据我们的研究结果，我们建议在考虑健康活跃人口的失业风险的情况下，为COVID-19疫苗接种运动的最后阶段制定优先政策。关键词：COVID-19死亡率;休假计划;封锁的经济影响;疫苗接种推广：失业风险
2021-03-25 physics.soc-ph
Optimization strategies of human mobility during the COVID-19 pandemic: A review
我们生活的各个领域都感受到了持续的COVID-19大流行的影响-跨越了国家，财富，宗教或种族的界限。从第一次在公众中发现感染的时候起，这种病毒在很短的时间内就传播到了世界上几乎所有的国家。人类作为病毒的携带者，传播过程必然依赖于感染后的流动性。不仅在最初的传播过程中，而且在随后的变异传播过程中，人类流动在动态中起着核心作用。因此，一方面，各国在国内和国际上实行了不同程度的旅行限制，而且仍在实行。另一方面，这些限制对企业和一般生计造成严重影响。因此，这是一个优化过程，在全球范围内进行，有多个不断变化的变量。在这里，我们回顾了技术及其对优化的影响，或建议优化的人类流动在不同的规模，进行数据驱动，机器学习和模型的方法。
2021-05-31 physics.soc-ph
Maritime transportation and people mobility in the early diffusion of COVID-19 in Croatia
2019冠状病毒病于欧洲爆发于二零二零年初。年内，欧洲各国在不同时间出现了几波感染。最大的一波感染发生在8月至9月。克罗地亚是地中海地区的旅游热点，因此可能在2020年夏季成为疫情的孵化器。有鉴于此，我们设计了一项数据驱动的调查，以评估通过各种交通方式前往克罗地亚和在克罗地亚境内的乘客流动性可能发挥的作用。为此，将观测数据集与“流行病重新正常化小组”的建模框架相结合。在2020年克罗地亚的情况下，将模型与流行病学数据进行比较，可以不赞成海上或训练运输在传播感染方面的任何突出作用，同时强调公路和空中流动的主导作用。拟议的框架旨在测试关于传染波的因果关系的假设，并有能力排除不相关的现象。
2023-03-08 physics.soc-ph
Private Sources of Mobility Data Under COVID-19
COVID-19疫情正以前所未有及不可预测的方式改变世界。人类流动是这一变化的中心，是病毒传播的最大促进因素。为了研究流动性的变化，评估流动性限制政策的效率，并促进更好地应对未来可能发生的危机，我们需要正确理解我们所掌握的所有流动性数据来源。我们的工作致力于研究私人流动性来源，由大型科技公司收集和发布。这些数据特别令人感兴趣，因为与大多数公共来源不同，它关注的是人，而不是交通工具。也就是说，它的计量单位是西方社会中最接近人的东西：电话。此外，它们涵盖的社会样本很大，具有代表性。另一方面，由于匿名的原因，这类数据不能直接访问。因此，正确解释其模式需要谨慎。意识到这一点，我们着手探讨西班牙的背景下的移动数据的私人来源的行为和相互关系。这个国家代表了一个很好的实验环境，因为它的大规模和快速的流行高峰，并实施了持续的，普遍的封锁。我们发现私人流动性来源既相互关联又相互补充。使用它们，我们评估实施政策的效率，并提供了一个新的正常意味着在西班牙的见解。
2020-07-14 physics.soc-ph
Resilience of mobility network to dynamic population response across COVID-19 interventions: evidences from Chile
本研究利用智利和西班牙的手机数据，通过空间模型分析揭示财富、劳动力、发病率及网络指标对移动干预遵守的影响，并证明移动网络跨疫情波次具有韧性，历史移动数据可辅助未来疫情建模。
2024-05-29 physics.soc-ph
Limitations of gravity models in predicting fine-scale spatial-temporal urban mobility networks
这项研究确定了城市交通网络的局限性和潜在的特点，影响重力模型的性能。引力模型是一种广泛使用的方法来估计和预测人口流动的城市流动网络，假设无标度属性。先前的研究报告了重力模型在某些聚合水平下的良好性能结果。然而，城市交通网络的特点可能会有所不同，这取决于数据的空间和时间分辨率。因此，需要研究重力模型的性能对数据汇总水平和城市交通网络的时间和空间规模变化的敏感性。使用细粒度的基于位置的人类流动数据为多个美国大都市县，以解决这一差距的城市流动网络上每小时和每天的规模上的基本重力模型进行测试。研究结果表明：（1）细尺度城市流动网络不具有无标度特性;（2）基本引力模型预测细尺度城市流动网络中人口流动的性能衰减;（3）人口密度分布、流动网络结构和性质的跨县变化对引力模型的性能没有显著影响。因此，重力模型可能不适合模拟城市流动网络与人口普查区的人口普查区运动的每日或每小时的聚合。研究结果强调，需要新的城市交通网络模型或机器学习方法来更好地预测精细规模和高时间分辨率的城市交通网络。
2021-09-08 physics.data-an physics.soc-ph
Improving Urban Mobility by Understanding its Complexity
城市交通系统是一个由多个要素组成的具有强相互作用的系统，其未来的发展由其他要素的状态共同决定。因此，孤立地研究组成部分，即使用简化的方法，是不适当的。基于对复杂系统的科学研究，我提出了五条改善城市交通的建议：使用自适应而不是预测，调节交互以避免摩擦，使用传感器来恢复实时信息，开发自适应算法来利用这些信息，并部署代理人对城市环境采取行动。
2016-03-14 nlin.AO physics.soc-ph
Impact of COVID-19 on Mobility and Electric Vehicle Charging Load
COVID-19疫情抑制了全国的整体流动性。这些变化反映了对新冠肺炎病例、当地卫生指南和季节性的反应，使得流动性与新冠肺炎之间的关系在各个地区都是独一无二的。本文介绍了COVID-19之后电动汽车（EV）充电和移动性的数据驱动案例研究。该研究显示，在犹他州出现首例COVID-19病例后，电动汽车充电次数和每日总能耗立即下降了40%。相比之下，同期每个充电会话消耗的能源仅下降了8%，并且会话开始和结束时间的分布在全年保持一致。虽然在第一波COVID-19病例期间，电动汽车流动性比总车辆流动性下降得更剧烈，并且恢复得更慢，但尽管新感染病例出现了戏剧性的第三波，但两者都在2020年9月恢复到接近其平均值的稳定水平。
2020-11-20 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Mining Google and Apple mobility data: Temporal Anatomy for COVID-19 Social Distancing
我们使用谷歌和苹果的移动数据来识别、量化和分类不同程度的社交距离，并分析其对欧洲和美国第一波COVID-19大流行的影响。我们通过谷歌和苹果的数据确定了制定社交距离的时期，独立于政治决定。有趣的是，我们观察到欧洲国家和美洲国家在活动减少开始后两到五周感染率普遍下降。
2020-09-09 cs.SI physics.soc-ph
The impact of COVID-19 on relative changes in aggregated mobility using mobile-phone data
评估相对变化会导致额外的见解，这些见解在仅评估绝对变化时仍然隐藏。我们分析了一个数据集，描述了奥地利在COVID-19封锁措施期间直到最近的移动电话流动性。通过应用成分数据分析，我们表明，以前隐藏的信息变得可用：我们看到，老年人口群体增加相对流动性，年轻群体，特别是在周末也没有减少他们的流动性，因为其他人。
2020-09-08 physics.soc-ph stat.AP stat.CO
Emergence of Urban Heat Traps from the Intersection of Human Mobility and Heat Hazard Exposure in Cities
了解城市空间结构与环境危害（如城市高温）之间的关系对于城市健康和可持续性规划至关重要。然而，在人类流动形成的社会空间网络加剧或减轻城市人口的城市热暴露程度方面存在着严重的知识差距。在这项研究中，我们利用基于位置的数据来构建人类流动网络在美国的20个大都市地区的人类流动网络进行了分析，结合城市的热特性的空间区域。我们确定了高和低城市热暴露的地区，并评估了居住在高和低城市热暴露地区的人口对其他空间区域的访问模式，这些空间区域具有相似和不同的城市热暴露。结果显示，在大多数研究的大都市地区，居住在高热量暴露地区的人口主要访问高热量暴露地区的城市热陷阱的存在。研究结果还表明，一小部分人类流动造成了城市热升级（从低热地区到高热地区的访问）和热逃逸（从高热地区到低热地区的移动）。这项研究的结果提供了一个更好的了解城市热暴露在城市的基础上的模式人类流动。这些发现有助于更广泛地了解城市中人类网络动态和环境危害暴露的交叉点，为更综合的城市设计和规划提供信息，以促进健康和可持续性。
2023-01-16 cs.SI physics.soc-ph
Modeling collective human mobility: Understanding exponential law of intra-urban movement
了解城市交通模式非常重要，因为大多数出行集中在城市地区。本文提出了一个新的模型来模拟城市地区的集体人类流动。该模型不仅可以预测城市内部的个体流动，而且可以预测国家或更大范围内的个体流动。基于该模型，可以得出结论，距离分布的指数规律归因于人类出行需求的平均密度呈指数下降。由于人类出行需求的分布仅取决于城市规划、人口分布、区域功能等，这说明城市的这些固有属性是推动人类集体流动的动力。
2012-12-27 cs.SI physics.soc-ph
Quantifying the influence of inter-county mobility patterns on the COVID-19 outbreak in the United States
作为一种高度传染性的呼吸道疾病，COVID-19已成为威胁全球健康的大流行病。在没有有效治疗的情况下，非药物干预措施，如旅行限制，已被广泛推广，以缓解疫情。目前的研究分析了旅行距离等流动性指标;然而，缺乏对区域间旅行流量及其对大流行的影响的研究。我们的研究特别关注美国县际流动模式及其对COVID-19传播的影响。为了检索真实世界的移动模式，我们利用一组集成的移动终端位置数据，包括超过1亿个匿名设备。我们首先调查全国范围内的时间趋势和空间分布的县际流动。然后，我们放大美国疫情爆发的中心纽约市，并评估其流出对其他县的影响。最后，我们开发了一个“对数线性双风险”模型，在县一级量化的影响，“外部风险”进口的县间流动性流动和“内部风险”定义为一个县的脆弱性方面的人口与高风险表型。我们的研究增强了美国县际流动的情况意识，并有助于改善COVID-19的非药物干预措施。
2020-06-24 cs.SI physics.soc-ph
Unraveling the origin of exponential law in intra-urban human mobility
绝大多数旅行都发生在城市内。最近，新的数据已经成为可用的，这使得城市的流动性模式的发现，从有关长途旅行的既定结果不同。具体来说，最新的证据越来越多地指向指数行程长度分布，相反的尺度定律观察到更大的规模。为了探索指数规律的起源，本文提出了一个新的模型，它可以更好地预测城市地区的个人流量。基于该模型，我们解释了指数规律的城市内部流动的平均人口密度在城市地区的指数下降的结果。事实上，经验和分析结果表明，行程长度和人口密度共享相同的指数衰减率。
2013-05-28 cs.SI physics.soc-ph
The role of spatial scales in assessing urban mobility models
Institute of High Performance Computing (IHPC), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（高性能计算研究所，科学与技术研究局）
本文研究了空间尺度对城市流动性模型性能的影响，发现访问模型在多数情况下表现更优，但在某些尺度下表现最差，揭示了城市结构的空间组织。
2026-03-05 cs.CY physics.soc-ph
On the Interplay of Regional Mobility, Social Connectedness, and the Spread of COVID-19 in Germany
由于呼吸道病毒传播的主要模式是人与人之间的相互作用，我们需要重新考虑身体相互作用模式，以减少感染COVID-19的人数。虽然研究表明，非药物干预（NPI）对国家流动模式有明显影响，但我们调查了相对的区域流动行为，以评估人员流动对COVID-19传播的影响。特别是，我们探讨了从Facebook活动中产生的人员流动性和社交联系对2020年3月3日至6月22日期间德国每周新感染率的影响。我们的研究结果证实，减少社会活动降低感染率，占区域和时间模式。社会距离的程度，以留在联邦行政区内的人的百分比来量化，对感染的发生率有总体的负面影响。此外，我们的研究结果显示了基于地理和社会距离的空间感染模式。
2021-07-02 physics.soc-ph stat.AP
Using A Partial Differential Equation with Google Mobility Data to Predict COVID-19 in Arizona
COVID-19的爆发扰乱了世界上许多人的生活。美国亚利桑那州成为该国最新的COVID-19热点之一。对COVID-19病例的准确预测将有助于各国政府采取必要措施，并说服更多人采取个人预防措施来对抗病毒。由于涉及许多人为因素，因此难以准确预测COVID-19病例。本文旨在借助Google社区移动报告中的人类活动数据，为COVID-19病例提供一个预测模型。为了实现这一目标，我们开发了一个特定的偏微分方程（PDE），并使用《纽约时报》在美国亚利桑那州县级的COVID-19数据进行了验证。该模型描述了亚利桑那州县群之间的跨界传播和人类活动对COVID-19传播的综合影响。结果表明，该模型的预测精度可达94%以上。此外，我们研究个人预防措施（如戴口罩及在地方层面对COVID-19病例实行社交距离）的成效。本地化的分析结果可用于帮助减缓COVID-19在亚利桑那州的传播。据我们所知，这项工作是首次尝试将PDE模型应用于Google社区移动报告的COVID-19预测。
2020-07-26 physics.soc-ph q-bio.PE
Uncovering socioeconomic gaps in mobility reduction during the COVID-19 pandemic using location data
我们使用来自哥伦比亚、墨西哥和印度尼西亚的智能手机位置数据，研究旨在缓解COVID-19大流行蔓延的非药物政策干预措施如何影响人类流动。在所有这三个国家，我们发现，在实施流动限制措施后，人员流动大幅减少。重要的是，我们还发现了财富群体之间流动性降低的巨大而持久的差异：平均而言，财富最高10%的用户减少的流动性是最低10%用户的两倍。对于寻求有效分配资源以应对工作的决策者来说，这些研究结果强调，可以利用智能手机位置数据来调整政策，以满足特定社会经济群体，特别是最弱势群体的需求。
2020-07-27 cs.CY physics.soc-ph
Universal Urban Spreading Pattern of COVID-19 and Its Underlying Mechanism
目前，全球COVID-19疫情正在恶化，迫切需要采取有效的控制和预防措施。了解COVID-19的传播模式已被广泛认为是实施非药物措施的重要一步。以前的研究调查了大规模的这样一个问题（例如，国家间或国家间）的情况，而城市蔓延模式仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们通过利用中国9个城市197，808名智能手机用户（包括17，808名匿名确诊病例）的轨迹数据来填补这一空白。我们发现一个普遍的传播模式，在所有的城市：确诊病例的空间分布遵循幂律模型和传播质心是时不变的。此外，我们发现，人类流动在一个城市驱动的时空传播过程：长的平均旅行距离导致高的传播半径的增长率和广泛的空间扩散的确诊病例。有鉴于此，我们采用Kendall模型来模拟COVID-19的城市传播，该模型能够很好地拟合真实的传播过程。我们的研究结果揭示了COVID-19时空城市演变背后的潜在机制，可用于评估许多政府实施的流动限制政策的绩效，并估计COVID-19的不断演变的传播情况。
2020-12-30 cs.SI physics.med-ph physics.soc-ph
Changes in mobility and socioeconomic conditions in Bogotá city during the COVID-19 outbreak
我们分析了在哥伦比亚波哥大实施旨在减缓COVID-19传播的遏制措施后的流动性变化。我们描述了大流行之前和期间的流动网络，并分析了其在2020年1月至7月期间的演变和变化。然后，我们将观察到的流动性变化与社会经济条件联系起来，估计一个重力模型来评估社会经济条件对流动性的影响。我们观察到移动性趋势整体下降，但城市不同区域之间的整体连通性在封锁后仍然存在，反映了移动网络的弹性。我们发现，对封锁政策的反应取决于社会经济条件。疫情前，社会经济条件较好的人群流动性较高。自封锁以来，流动性普遍下降，但社会经济条件较差的人口流动性下降幅度较小。我们得出结论，得出政策影响。
2020-08-26 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Evidence of economic segregation from mobility lockdown during COVID-19 epidemic
为应对COVID-19疫情，各国政府已实施封锁限制以降低感染率。我们对Facebook提供的近实时意大利数据进行了大量分析，以调查封锁策略如何影响个人和地方政府的经济状况。我们将流动性的变化建模为类似于自然灾害的外生冲击。我们确定了两种方式，通过流动性限制影响意大利公民。首先，我们发现封锁的影响在财政能力较高的城市更强。其次，我们发现了隔离效应，因为流动性限制在不平等程度较高的城市和人均收入较低的城市更强。
2020-04-11 cs.SI physics.soc-ph
Quantifying COVID-19 transmission risks based on human mobility data: A personalized PageRank approach for efficient contact-tracing
鉴于COVID-19广泛而持久的影响，特别是其空间传播动态备受关注。了解这些动态有助于公共卫生专业人员和城市管理人员设计和部署有效的接触者追踪和治疗措施。然而，大多数现有的研究集中在总的流动流量，很少利用广泛可用的分解一级的人口流动数据。在本文中，我们提出了一种个性化的PageRank（PPR）方法来估计COVID-19传播风险，该方法基于人和位置的二分网络。该方法结合了两个移动模式的个人和他们的时空相互作用。为了验证所提出的方法的适用性和相关性，我们基于交通灵巧卡数据，在一个小型合成网络和一个来自中国香港的真实移动网络中，研究了COVID-19病例的传播与城市内移动模式之间的相互作用。我们比较了召回率（敏感性），准确性和斯皮尔曼相关系数之间的估计传播风险和实际病例数的基础上各种大规模跟踪和测试策略，包括基于PPR的，基于PageRank（PR）的，基于位置的，基于路线的，和基本情况（无策略）。结果表明，基于PPR的方法效率最高，准确率最高，与实际案例数的Spearmans相关系数最大。这证明了PPR的传播风险估计的价值和有效的接触跟踪和测试，将个人的移动模式的重要性。
2022-10-03 cs.SI physics.soc-ph
Human Mobility during COVID-19 in the Context of Mild Social Distancing: Implications for Technological Interventions
COVID-19疫情给我们的社会带来了有形和无形的损害。许多研究人员研究了它在实施了强有力的社会距离措施（如呆在家里的命令）的国家的社会影响。其中，人类的流动性由于其在平坦化曲线方面的重要性而得到了广泛的研究。然而，流动性还没有积极研究的背景下，温和的社会距离。对不同情况下的人员流动性认识不足，可能会对缓解这种情况的任何技术干预措施产生有限的影响。为此，我们收集了一个数据集，其中包括韩国第三大城市每天超过100万的智能设备用户，该城市实施了温和的社交距离政策。我们从地理、社会经济和社会政治的角度分析了COVID-19如何影响城市中的人口流动。我们还研究了兴趣点和特殊场合（如交通站和立法选举）的流动性变化。通过这些分析，我们确定了一个类型的人口作为一种手段，提供设计的技术干预的影响。本文通过对人类流动性的深入分析为社会科学做出了贡献，并为CSCW社区带来了新的设计挑战和潜在影响。
2020-07-01 cs.CY physics.soc-ph
Containment strategies after the first wave of COVID-19 using mobility data
在应对COVID-19疫情时，各国政府面临着平衡公共卫生和经济的困境。流动性在这一困境中发挥着核心作用，因为人员流动既促进了经济活动，也促进了病毒传播。我们使用的移动性数据的区域之间的旅客计数的形式，扩展常用的SEIR模型，包括区域之间的流动性。我们量化的流动性和感染传播之间的权衡在一个单一的参数，由政策制定者选择，并提出了限制流动性的策略，使限制是最小的，而感染传播是有效的限制。我们考虑的限制，国家划分为地区，并研究在这些地区内的流动性是允许的情况下，他们之间不允许。我们提出了启发式方法来近似这些地区的最佳选择。我们根据我们的权衡来评估所获得的限制。结果表明，当感染高度集中时，我们的方法特别有效，例如，由于超级传播事件在COVID-19的传播中发挥了重要作用，一些城市周围出现了疫情。我们在荷兰的例子证明我们的方法。当流动性数据可用时，结果适用范围更广。
2020-10-27 math.OC physics.soc-ph
Early Warning of COVID-19 Hotspots using Mobility of High Risk Users from Web Search Queries
COVID-19以前所未有的规模和程度扰乱了全球经济和人们的福祉。为了控制这一疾病，建立一个有效的预警系统，预测疾病爆发的地点至关重要。研究表明，使用大规模流动数据监测非药物干预措施（例如，通过人口密度分析。然而，仅使用流动性数据很难预测潜在爆发发生的位置。与此同时，网络搜索查询已被证明是疾病传播的良好预测因素。在这项研究中，我们利用人类移动轨迹（GPS轨迹）和具有共同用户标识符（> 45万用户）的网络搜索查询的独特数据集，预先预测COVID-19热点位置。更具体而言，本集团进行网络搜索查询分析，以识别感染COVID-19的高风险用户，并进一步对该等用户的流动模式进行社交接触分析，以量化疫情爆发的风险。我们的方法是经验性的测试，使用从日本东京的用户收集的数据。我们表明，通过将COVID-19相关的网络搜索查询分析与社交联系网络相结合，我们能够提前1-2周预测COVID-19热点位置，而不仅仅是使用社交联系索引或网络搜索数据分析。这项研究提出了一种新的方法，可用于疾病暴发热点的早期预警系统，这可以帮助政府机构制定有效的战略，以防止疾病的进一步传播。
2020-10-26 cs.SI physics.soc-ph
COVID-19 lockdown induces disease-mitigating structural changes in mobility networks
COVID-19疫情爆发后，多个国家实施遏制措施以减少疾病传播。利用数字数据来源进行的研究表明，在多个国家，个人的流动性有效减少。然而，目前尚不清楚这些减少是否导致了移动网络更深层次的结构变化，以及这些变化如何影响网络上的动态过程。在这里，我们使用移动电话用户的移动数据来表明，德国的移动性不仅大大减少：封锁措施导致了移动网络的实质性和长期的结构性变化。我们发现，长途旅行大大减少。远程网络连接的削减导致了一个更加本地化的集群网络，并缓和了“小世界”效应。我们证明，这些结构性变化有相当大的影响传染病传播过程中的“平坦化”的流行曲线和延迟传播到地理上遥远的地区。
2020-12-18 physics.soc-ph q-bio.PE
