Jaunā skaitļošanas antropoloģijas zinātne

Pieaugošā lielo datu pieejamība no mobilajiem tālruņiem un uz atrašanās vietu balstītām lietotnēm ir izraisījusi revolūciju izpratnē par cilvēku mobilitātes modeļiem. Šie dati parāda bēgumu un plūsmu ikdienas braucienos uz un no pilsētām, ceļošanas modeli visā pasaulē un pat to, kā slimības var izplatīties pilsētās, izmantojot to transporta sistēmas.

Tāpēc ir liela interese rūpīgāk izpētīt cilvēku mobilitātes modeļus, lai noskaidrotu, cik labi to var paredzēt un kā šīs prognozes var izmantot visās jomās, sākot no slimību kontroles un pilsētas plānošanas līdz satiksmes prognozēšanai un uz atrašanās vietu balstītai reklāmai.

Šodien mēs gūstam ieskatu par detalizētu informāciju, kas ir iespējama, pateicoties Zimo Yang darbam Microsoft pētniecībā Pekinā un dažiem draugiem. Šie puiši sāk ar hipotēzi, ka cilvēkiem, kuri dzīvo pilsētā, ir ievērojami atšķirīgs mobilitātes modelis no tiem, kas tikai apmeklē. Sadalot ceļotājus vietējos un nevietējos, ievērojami uzlabojas viņu spēja paredzēt, kur cilvēki varētu apmeklēt.

Zimo un co sāk ar datiem no Ķīnas uz atrašanās vietu balstīta sociālā tīkla Jiepang.com. Tas ir līdzīgi kā Foursquare ASV. Tas ļauj lietotājiem ierakstīt viņu apmeklētās vietas un sazināties ar draugiem šajās vietās un atrast citus ar līdzīgām interesēm.

Datu punkti ir pazīstami kā reģistrēšanās, un komanda lejupielādēja vairāk nekā 1,3 miljonus no tiem no piecām lielajām Ķīnas pilsētām: Pekinas, Šanhajas, Naņdzjinas, Čendu un Honkongas. Pēc tam viņi izmantoja 90 procentus datu, lai apmācītu savus algoritmus un atlikušos 10 procentus, lai tos pārbaudītu. Jiapang datos ir iekļautas lietotāju dzimtās pilsētas, tāpēc ir viegli redzēt, vai persona reģistrējas savā pilsētā vai kaut kur citur.

Jautājums, uz kuru Zimo un co vēlas atbildēt, ir šāds: ņemot vērā konkrēto lietotāju un viņa pašreizējo atrašanās vietu, kur viņi, visticamāk, apmeklēs tuvākajā nākotnē? Praksē tas nozīmē, ka ir jāanalizē lietotāja dati, piemēram, viņu dzimtā pilsēta un nesen apmeklētās vietas, un jāizveido saraksts ar citām vietām, kuras viņi, visticamāk, apmeklēs, pamatojoties uz to cilvēku veidu, kuri šīs vietas ir apmeklējuši pagātnē.

Zimo un kolēģi izmantoja savu apmācību datu kopu, lai uzzinātu vietējo un citu iedzīvotāju mobilitātes modeli un viņu apmeklēto vietu popularitāti. Pēc tam komanda to izmantoja testa datu kopai, lai noskaidrotu, vai viņu algoritms spēj paredzēt, kur vietējie un nevietējie iedzīvotāji varētu apmeklēt.

Viņi atklāja, ka vislabākie rezultāti gūti, analizējot konkrēta indivīda uzvedības modeli un novērtējot, cik lielā mērā šī persona uzvedas kā vietējais. Tas radīja svērumu, ko sauc par iedzimtības koeficientu, ko pētnieki varēja izmantot, lai noteiktu mobilitātes modeļus, kuriem šī persona, visticamāk, sekos nākotnē.

Patiesībā Zimo un kolēģi apgalvo, ka šādā veidā var pamanīt nevietējos iedzīvotājus, pat nezinot viņu mājas atrašanās vietu. Viņi piebilst, ka cittautu iedzīvotāji mēdz apmeklēt populāras vietas, piemēram, Imperatora pili Pekinā un Bundu Šanhajā, savukārt vietējie iedzīvotāji parasti reģistrējas ap savām mājām un darbavietām.

Komanda saka, ka šī pieeja ievērojami pārspēj jauktos algoritmus, kas izmanto tikai individuālu apmeklējumu vēsturi un atrašanās vietas popularitāti. Mums par pārsteigumu hibrīdais algoritms, kas svērts ar iedzimtības koeficientiem, pārspēj jaukto algoritmu, kas uzskaita papildu demogrāfisko informāciju.

Ir viegli iedomāties, kā šāds algoritms varētu būt noderīgs uzņēmumiem, kuri vēlas atlasīt noteikta veida ceļotājus vai vietējos iedzīvotājus. Bet ir arī interesantāks pielietojums.

Zimo un kolēģi saka, ka ir iespējams uzraudzīt, kā indivīda mobilitātes modeļi laika gaitā mainās. Tātad, ja cilvēks pārceļas uz jaunu pilsētu, vajadzētu būt iespējai redzēt, cik ilgā laikā viņš iedzīvojas.

Viens veids, kā to izmērīt, ir viņu mobilitātes modeļi: neatkarīgi no tā, vai tie ir vairāk līdzīgi vietējiem vai nevietējiem. Mēs, iespējams, varēsim aplēst, vai kāda cita persona pēc kāda laika uzvedīsies kā dzimtā persona, un, ja tā, tad cik ilgā laikā vidēji paiet, lai cilvēks kļūtu par tādu, kas ir līdzīgs vietējai, saka Zimo un citi.

Tam varētu būt aizraujoša ietekme uz veidu, kā antropologi pēta migrāciju un to, kā imigranti kļūst par daļu no vietējās kopienas. Šī ir skaitļošanas antropoloģija, zinātne, kas nepārprotami ir agrīnā stadijā, taču tai ir milzīgs nākotnes potenciāls.

Atsauce: arxiv.org/abs/1405.7769 : Pilsētas mobilitātes pamatiedzīvotāju attīstība

paslēpties