美国东北大学的科学家最近发现，93%的人类行为是可以预测的。东北大学著名教授艾伯特拉斯洛巴拉巴斯和同事们对匿名手机用户的活动模式进行了研究，他们发现，虽然人们通常认为我们的行为举动是随意的，不可预测的，但令人惊讶的是，事实上，人类活动遵循着有规律的模式。他们的这一研究发表在Science杂志上。
巴拉巴斯说：“在我们中间，自然的率性的人非常少。虽然人们的出行的模式有很大不同，但我们发现，大多数人同样是可以预测的。可预测性表示我们可以根据个体之前的行为轨迹预测他或者她未来行踪的可能性。”
巴拉巴斯也是东北大学举世闻名的复杂网络研究中心负责人，他的研究组还发现，尽管人们的出行距离不同，但是93%的行为可预测仍不变，不管是喜欢经常长途旅行的人还是那些喜欢在家附近转转的人都是如此。该研究报告的第一作者、东北大学复杂网络研究中心的宋超明(音译)博士说：“我们倾向于假定预测那些很少旅行的人的行为比那些经常长途跋涉旅行的人更容易，但是，我们发现，不管我们的旅行模式有多么不同，我们所有人几乎同样可预测。”
研究人员还惊讶地发现，个体行为的规律性和预测性在人口统计类别方面没有明显不同，如年龄、性别、语言、人口密度和城市和乡村区域。在2008年发表在Nature杂志上的有关人类行为模式的之前研究中，巴拉巴斯和他的成员研究了10万匿名手机用户的实时行为轨迹，这些受试者是从600多万手机用户中随机选出的。他们发现，虽然他们旅行历史各不相同，但是，人们遵循着简单的重复模式。
巴拉巴斯解释说：“虽然大多数人只是短途旅行，少数人经常长途旅行，但是他们都遵循着一个简单模式，与时间和距离无关，他们都倾向于返回之前拜访过的地方。”在这项新研究中，这些网络科学家对5万匿名手机用户的资料进行了3个月的研究以探究他们的行为模式，这些受试者是从1000万手机用户中随机选出的。宋超明说：“现在，我们知道，当提到人类行为驱使的计划时，如流行模型、城市规划和交通工程，科学预测人们的行为和社会在公共卫生和城市发展方面效果如何是可能的。”
生物谷推荐原始出处：
Science 19 February 2010: DOI: 10.1126/science.1177170
Limits of Predictability in Human Mobility
Chaoming Song,1,2 Zehui Qu,1,2,3 Nicholas Blumm,1,2 Albert-László Barabási1,2,*
A range of applications, from predicting the spread of human and electronic viruses to city planning and resource management in mobile communications, depend on our ability to foresee the whereabouts and mobility of individuals, raising a fundamental question: To what degree is human behavior predictable? Here we explore the limits of predictability in human dynamics by studying the mobility patterns of anonymized mobile phone users. By measuring the entropy of each individual’s trajectory, we find a 93% potential predictability in user mobility across the whole user base. Despite the significant differences in the travel patterns, we find a remarkable lack of variability in predictability, which is largely independent of the distance users cover on a regular basis.
1 Center for Complex Network Research, Departments of Physics, Biology, and Computer Science, Northeastern University, Boston, MA 02115, USA.
2 Department of Medicine, Harvard Medical School, and Center for Cancer Systems Biology, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA 02115, USA.
3 School of Computer Science and Engineering, University of Electric Science and Technology of China, Chengdu 610054, China.
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