BIG DATA

Hay dos tipos de personas: exploradores y rutinarios

El análisis de los movimientos de miles de individuos en Italia durante tres meses muestra la existencia de dos patrones diferenciados entre las personas. El estudio podría tener importantes implicaciones en la expansión de enfermedades.

Visualización del patrón de movimientos con origen en Pisa (azul) y Florencia (rojo)
Visualización del patrón de movimientos con origen en Pisa (azul) y Florencia (rojo) Barabási et al.

El individuo A sale de su casa, viaja hasta la ciudad vecina para trabajar y regresa al cabo de unas horas. Durante meses, su patrón de movimiento es básicamente el mismo, con escasas salidas a otros puntos. El mapa de los movimientos del individuo B es muy diferente. Sus movimientos no se centran en una sola localidad, sino que viaja de unos lugares a otros con frecuencia y variedad, una manera totalmente distinta de relacionarse con el entorno.

El equipo de Albert-László Barabási ha realizado un estudio basado en el análisis de 67.000 llamadas telefónicas individuales durante tres meses y la comparación de los movimientos por GPS de 46.000 vehículos en el centro de Italia durante un mes. El trabajo, publicado en Nature Communications, indica la existencia de dos tipos de patrones muy concretos, que los autores han denominado como explorers (exploradores) y returners (algo así como 'retornadores', aunque por sus características hemos preferido llamarlos rutinarios). 

Mediante herramientas de análisis masivo de datos, los investigadores encontraron comportamientos altamente predecibles con dos características muy definidas. Mientras los ciudadanos rutinarios se mueven casi a una localidad en exclusiva (su radio de movimientos está dominado por una dos localizaciones preferidas), los exploradores vagan entre un gran número de localidades durante el mismo periodo. Este modelo, según los autores, puede tener aplicaciones muy importantes para comprender mejor la dinámica de movimientos de masas con un punto particularmente práctico, que es de la expansión de enfermedades.

El sistema podría ayudar a predecir la propagación de enfermedades

Los investigadores creen que los ciudadanos que responden al modelo de "explorador" tienen una incidencia mucho mayor en la propagación de enfermedades y creen que el desarrollo de estrategias de prevención podría apoyarse en este tipo de análisis de datos, que podrían ayudar a predecir su incidencia. El sistema también tiene utilidades para comprender mejor la comunicación global entre ciudades. En la imagen que abre este artículo, por ejemplo, se observa el patrón de movimiento de personas que salen del área metropolitana de Pisa (en azul) y el de las personas que se mueven cada día desde Florencia (en rojo). Barabási y su equipo llevan años tratando de desentrañar este tipo de relaciones complejas con vista a diseñar sistemas que puedan regular mejor las relaciones y movimientos de las personas.  

Referencia: Returners and Explorers dichotomy in Human Mobility (Nature Communications) DOI 10.1038/ncomms9166


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