How Short Is Long Enough? Modeling Temporal Aspects of Human Mobility Behavior Using Mobile Phone Data.

内容摘要

Time-location data collected from location-sensing technologies have the potential to advance our understanding of human mobility. Existing human activity studies tend to ignore a critical issue in data collection-the time period for which the activity data will be collected. Our study investigated this significant gap in the literature on temporal aspects of human mobility behavior-how many days constitute a period long enough to capture individuals' highly organized activity episodes and how they vary among individuals with heterogeneous demographic and social-economic characteristics. To determine a minimum number of days to capture individuals' highly organized activity episodes in activity space, we examined a distribution of Kullback-Leibler divergence indexes. To evaluate the differences in the minimal number of observation days per subgroup whose demographic and economic characteristics are heterogenous, we used a Bayesian profile regression model. Our study showed that the estimated minimum number of days required to capture routine activity patterns was 13.5 days with a standard deviation of 6.64. We found that participant's age, employment status, size of household, and accessibility to downtown, food, and physical activity, as well as economic status of residential environment, are important factors that affect temporal aspects of mobility behavior. 区位侦测技术搜集的时间地点数据, 具有增进我们对人类移动的理解之潜能。既有的人类活动研究, 倾向 忽略数据搜集中的一项重要议题——活动数据搜集的时程。我们的研究, 探讨此一在人类活动行为的时 间面向文献中的显着缺失——多少天足以构成能够捕捉个人高度组织化的活动事件之时长, 及其如何在 具有异质的人口和社会经济特徵之个人之间有所变异。为了确定捕捉个人在活动空间中高度组织化的活 动事件之最小天数, 我们检视K-L散度指标的分佈。为了评估人口和经济特徵异质的每个次团体的最小观 察日数差异, 我们运用贝叶斯剖面迴归模型。我们的研究显示, 评估得以捕捉日常活动模式的最小日数是 十三点五天, 标准差则为六点六四。我们发现, 参与者的年龄, 职业身份, 家户大小, 市中心、食物与身体 活动的可及性, 以及居住环境的经济地位, 是影响移动行为的时间面向之重要因素。. Datos sobre la relación tiempo–localización generados a partir de tecnologías de percepción de la localización son potencialmente aptos para avanzar nuestra comprensión de la movilidad humana. Los estudios existentes sobre actividad humana tienden a ignorar un punto crítico en la recolección de datos—el período de tiempo para el cual se recogerán los datos de la actividad—. Nuestro estudio investigó esta brecha significativa en la literatura sobre los aspectos temporales de la conducta de movilidad humana—de cuántos días estará constituido un período lo suficientemente largo para captar los episodios altamente organizados de actividad de los individuos, y cómo varían aquellos entre individuos con características demográficas y socio-económicas heterogéneas—. Para determinar un número mínimo de días necesarios para captar los episodios altamente organizados de actividad de los individuos en un espacio de actividad, examinamos una distribución de los índices de divergencia Kullback–Leibler. Para evaluar las diferencias en el número mínimo de días de observación por subgrupo cuyas características demográficas y económicas son heterogéneas, usamos un modelo de regresión de perfil bayesiano. Nuestro estudio mostró que el número mínimo estimado de días requeridos para captar patrones de actividad rutinaria era de 13.5 días con una desviación estándar de 6.64. Descubrimos que la edad del participante, el estatus de empleo, el tamaño del hogar y la accesibilidad al centro de la ciudad, la alimentación y la actividad física, lo mismo que el estatus económico de los entornos residenciales, son factores importantes que afectan aspectos temporales de la conducta de movilidad.