无论你在哪里，都逃不出这个模型
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图片中以可视化的方式描述了在大波士顿地区的人员流动情况。厚度表示访问人数，颜色表示访问频率。
撰文 | 维维亚娜·卡利耶（Viviane Callier）
翻译 | 鲁智元
在任何时刻，位于市中心的人群似乎都是一个随机的个体集合。但是一项新的研究却揭示出了一条简明的数学定律：无论在什么地方，全球的城市人口移动模式都是可预测的。这项发现可以改进疾病传播模型，或者有助于优化城市规划。
通过研究匿名手机数据集，研究人员发现：对于城市中某个地点的访客数量而言，访问频率与访客移动距离直接相关。人们经常去附近的地方，而不常去遥远的地方，这似乎很直观，但新研究用具体的数学关系描述了这个概念。比如，它准确地预测，每周从2千米以外的地方到访某地5次的人数与每周从5千米以外的地方到访该地2次的人数相同。相关研究发表在《自然》杂志上，研究人员除了介绍这项新的出行规律，还介绍了一项以此为基础的通用模型，描述了个体在城市中的移动模式。
“这项成果非常惊人，也很有力，”丹麦科技大学的计算社会科学家劳拉·亚历山德蒂（Laura Alessan-dretti，并未参与这项研究，但共同撰写了一篇同时发表的评论）说，“我们以为很多环境因素会影响我们的出行，比如交通系统、某地的地形和社会经济因素。这在某种程度上是正确的，但新发现表明，有些稳定的规律适用于任何情况。”
研究人员分析了2006年到2013年间约800万人的数据，数据来自6个城市：美国的波士顿、新加坡、葡萄牙的里斯本和波尔图、塞内加尔的达喀尔、科特迪瓦的阿比让。之前的研究都使用手机数据分析个体的出行路径，而这项研究将重点放在了地点上，考察了到访人数、出行距离和访问频率。研究人员发现，人们作出的每个选择，从送孩子上学到购物再到通勤，总体上都遵循平方反比定律。“结果非常简单，但很令人吃惊。”美国圣塔菲研究所的城市规模理论专家、该论文的主要作者之一杰弗里·韦斯特 （Geoffrey West）说。
有一种理论试图解释这种强而有力的数学规律。出行需要时间和精力，而人们的资源有限。“有些事情是非常基本的。无论住在塞内加尔还是波士顿，你都会优化自己的每一天，”研究的主要作者、苏黎世联邦理工学院新加坡中心未来城市实验室的马库斯·施莱弗（Markus Schl?pfer）说，“问题的核心在于，人们在前往各个地方时消耗的总资源有多少。”
美国马里兰大学的地理学家、研究流动性的学者凯瑟琳·斯图尔特（Kathleen Stewart，并未参与这项研究）表示，了解这些规律不仅对规划新的购物中心或者布局公共交通设施很重要，对模拟城市内的疾病传播也很有意义。
许多研究人员使用“引力模型”估算出行，该模型假设两个城市之间旅行者数量与两个城市的人口数的乘积成正比。但这种模型并没有考虑人们在城市中的移动模式，而这些信息在应对疾病传播方面尤为关键。美国东北大学流行病学家萨姆·斯卡尔皮诺（Sam Scarpino，并未参与这项研究）表示，基于这一新发现的模型可能会更好地跟踪人群的流动信息。例如，纽约市居民更可能在自己的行政区（如曼哈顿或布朗克斯）内进行短途、频繁的出行，而较少前往遥远的行政区。
斯卡尔皮诺说：“对新冠病毒的传播而言，这些组织化的模式有着深远的影响。”在较小的农村地区，许多人经常去同一个教堂或杂货店。随着病毒席卷整个社区，整个城镇都会经历感染高峰。但他解释道，在更大的城市，病毒传播需要更长的时间，因为小范围的传染会在每个街区相对独立地发生。
斯图尔特补充说：“作者证明了他们发现的规律考虑了其他模型未考虑的问题，比如出行距离和访问频率，因此在预测两地间的人员流动时优于引力模型。”
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