середа, 14 липня 2010 р.

Поведение населения можно предсказать на 93%

Человеческое поведение оказалось намного более предсказуемым, чем ожидали ученые. Перемещения людей более чем в 90% случаев оказались строго заданными — таков результат специального исследования, проведенного в США.

В своей статье, опубликованной журналом Science, ученые из центра исследования сложных сетевых систем (Center for Complex Network Research) при Северо-Западном университете (США) анализировали перемещения 50 тыс. человек. Исследователи показали, что подавляющее большинство наших поездок предсказуемы для стороннего наблюдателя. А доля действительно необычных действий составляет в среднем около семи процентов.

Обыденность

Конечно, то, что люди едут с утра из жилых кварталов в деловые и заводские районы — это не новость. Равно как не надо проводить специальное исследование и для того, чтобы предсказать поток машин в загородном направлении в пятницу вечером. Не будет открытием и то, что к вечеру воскресенья окажутся забиты дороги, ведущие от мест воскресного отдыха в сторону жилых кварталов. Вопрос только в том, насколько велика доля рутинных перемещений?
Это отнюдь не праздный вопрос. Специалистов из США интересовала вовсе не тема свободы воли, вместо философии речь шла о вполне конкретных задачах. Какова, к примеру, должна быть ширина лепестка развязки, соединяющей кольцевую автодорогу с выходящим из города шоссе? С какой скоростью будет распространяться вирус гриппа или возбудитель какой-нибудь другой болезни? На какое количество абонентов должны быть рассчитаны мачты сотовой связи, установленные на границе между промышленным районом и территорией, отданной под частные домовладения? Если в шесть часов вечера город накрыло снежным бураном, то куда надо в первую очередь направить снегоуборочные машины?
Часть этих вопросов решается путем наблюдений на местах, но это далеко не так просто, как может показаться на первый взгляд. К примеру, посчитать количество пассажиров, покинувших вестибюль станции метро в утренние часы, несложно, но ведь неплохо бы и знать откуда они приехали. А если будущая дорожная развязка займет нынешний пустырь — то как оценить ожидаемый поток машин?
Появление сотовых телефонов отчасти сняло ряд технических ограничений, и у исследователей появилась возможность проследить за траекториями перемещения сотен тысяч, а то и миллионов людей. Из базы данных оператора сотовой связи извлекаются данные о том, где и когда находились телефоны, оттуда убирается личная информация (номера телефонов заменяются на случайный идентификатор) и все — в распоряжении ученых уже есть достаточно полная картина перемещений жителей целого города.
Главное только, чтобы эта картина была устойчивой. Если, к примеру, значительная часть жителей будет сегодня ехать в один конец города, завтра в другой, а послезавтра вовсе останется дома, то толку от таких данных будет немного. Интуиция, конечно, подсказывает, что перемещения людей все же регулярны, но насколько? Ведь если выяснится, что непредсказуемо поведение 10% населения, а проектировщики рассчитывали на 5% — эта двукратная разница может обернуться пробками на дорогах или даже избытком жертв при каком-либо стихийном бедствии.

Исследование

Проведенное учеными исследование не только показало то, что лишь 7% всех поездок действительно непредсказуемы для стороннего наблюдателя, который не знаком лично с объектом слежки. В процессе анализа собранных данных (из базы данных с 6 млн записей случайным образом отобрали каждую 120-ю) удалось получить и некоторые неожиданные выводы.
Во-первых, по словам Чаоминга Сонга, ведущего автора исследования, ученые так и не увидели принципиальной разницы в предсказуемости поведения различных возрастных групп граждан. Иными словами, пенсионеры ездят не туда же, куда подростки — но по их текущему местонахождению точно так же можно сказать с 93-процентной уверенностью, куда именно они направляются.
Во-вторых, другие факторы (пол, национальность, проживание в том или ином районе) тоже меняли лишь рисунок передвижения, стабильность которого все равно оставалась очень высокой. И траекторию руководителей среднего звена можно просчитать ничуть не хуже, чем перемещение приезжих рабочих на овощной базе: в обоих случаях можно выделить некоторые постоянные места (дом-работа-магазин) и маршруты, их связывающие.
На практике это означает, что ранее разработанные той же группой из центра исследования сложных сетей алгоритмы оказываются достаточно точными. А они, в свою очередь, использовались и для вполне прикладных работ. Летом 2009 г., например, было показано, как распространяющийся через Bluetooth-соединение вирус для мобильных телефонов сможет за неделю поразить большую часть незащищенных аппаратов в городе. Если же рассматривать не «мобильный» вирус, а биологический (к примеру, «свиной» грипп H1N1/09), то результат будет примерно тот же.

Прикладной аспект изучаемой проблемы: так будет распространяться 
вирус, поражающий мобильные телефоны. Если, конечно, модели ученых 
верны. То что они верны, как раз и показала опубликованная в журнале 
Science статья.

Чем ближе к красному цвет - тем больше доля зараженных аппаратов

Прикладной аспект изучаемой проблемы: так будет распространяться вирус, поражающий мобильные телефоны. Если, конечно, модели ученых верны. То что они верны, как раз и показала опубликованная в журнале Science статья. Чем ближе к красному цвет - тем больше доля зараженных аппаратов (Understanding the spreading patterns of mobile phone viruses)

24 февраля, 14:33 |  Алексей Тимошенко
матеріал з http://www.gzt.ru/print/292027.html

Немає коментарів:

Дописати коментар