Naukowcy z Uniwersytetu Przyrodniczego weryfikują podwaliny badań nad ludzką mobilnością

Współpraca pomiędzy naukowcami z Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu, University of Auckland, Université Catholique de Louvain oraz firmą Spyrosoft SA zaowocowała artykułem opublikowanym w Scientific Reports przedstawiającym badania nad wpływem skali i sposobów przetwarzania danych na przewidywalność mobilności ludzi. Publikacja jest dostępna TUTAJ.

Dane o mobilności ludzi gromadzone są przez urządzenia mobilne, takie jak telefony komórkowe, ale również przez systemy płatności bezgotówkowych, odbiorniki Bluetooth i sieci wi-fi. Różnorodność technologii gromadzących dane powoduje, że dane występują w wielu formach i skalach – od precyzyjnych pomiarów na poziomie metrowym do uogólnionych przepływów na poziomie całych regionów. Dane gromadzone są również z różną rozdzielczością czasową – od sekund po dni i miesiące. Dlatego też naukowcy z całego świata stosują powszechnie wykorzystywane metody do ich oczyszczenia i przetworzenia na zdatne do analiz sekwencje ruchu. Dotychczas nie wiadomo jednak było, jak te metody, zastosowane na danych zebranych w różnych skalach, wpływają na wyniki analiz. Publikowane jak dotąd w literaturze naukowej wyniki były rozbieżne, sugerując występowanie obciążeń statystycznych wprowadzanych przez niektóre z tych metod. Międzynarodowy zespół badawczy, kierowany przez naukowców z Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu, postanowił zweryfikować powszechnie wykorzystywane metody przetwarzania danych pod kątem ich wpływu na wyniki przewidywalności.

Opublikowana praca stanowi rozległą analizę rozwiązań stosowanych przez ostatnie 11 lat w dziedzinie predykcji mobilności. Do badań wykorzystano trajektorie ruchu 500 losowo wybranych osób mieszkających na obszarze Londynu w Wielkiej Brytanii, które obserwowane były przez okres około miesiąca. Badania dowiodły, że zastosowane metody i skale danych mają bardzo duży wpływ na wnioski wyciągane z analiz przeprowadzonych na przetwarzanych danych. Podważa to wiarygodność dotychczasowych badań nad predykcją mobilności, dowodząc, że niemożliwe jest bezpośrednie porównanie analiz przeprowadzanych na różnych zbiorach danych. Stanowi to motywację do opracowania metody przetwarzania danych mobilnych wolnej od obciążeń statystycznych. Taka metoda zwiększyłaby dokładność i wiarygodność przyszłych badań nad mobilnością ludzi.

Opublikowana praca stanowi przewodnik dla przyszłych badań w dziedzinie mobilności ludzi i pokazuje, jak ważna jest świadomość wpływu poszczególnych etapów eksploracji danych, od znajomości gromadzonych danych po ich analizę, w kontekście wiarygodnych badań naukowych.

Smolak, K., Siła-Nowicka, K., Delvenne, J. C., Wierzbiński, M., & Rohm, W. (2021). „The impact of human mobility data scales and processing on movement predictability”. „Scientific Reports”, 11(1), 1-10.

Źródło: IGiG