論文の概要: Mobility signatures: a tool for characterizing cities using intercity
mobility flows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01789v1
- Date: Fri, 3 Dec 2021 08:53:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-06 00:04:41.688279
- Title: Mobility signatures: a tool for characterizing cities using intercity
mobility flows
- Title(参考訳): モビリティシグネチャ:都市間モビリティフローを用いた都市を特徴付けるツール
- Authors: Maryam Kiashemshaki, Zhiren Huang, Jari Saram\"aki
- Abstract要約: 我々は、より広い移動ネットワークに都市がどのように埋め込まれているかを理解するためのツールとして、モビリティシグネチャを紹介した。
フィンランドの携帯電話ベースのデータに基づいて構築された2つのアプリケーションによるモビリティシグネチャ手法の可能性を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1602089225841632
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding the patterns of human mobility between cities has various
applications from transport engineering to spatial modeling of the spreading of
contagious diseases. We adopt a city-centric, data-driven perspective to
quantify such patterns and introduce the mobility signature as a tool for
understanding how a city (or a region) is embedded in the wider mobility
network. We demonstrate the potential of the mobility signature approach
through two applications that build on mobile-phone-based data from Finland.
First, we use mobility signatures to show that the well-known radiation model
is more accurate for mobility flows associated with larger cities, while the
traditional gravity model appears a better fit for less populated areas.
Second, we illustrate how the SARS-CoV-2 pandemic disrupted the mobility
patterns in Finland in the spring of 2020. These two cases demonstrate the
ability of the mobility signatures to quickly capture features of mobility
flows that are harder to extract using more traditional methods.
- Abstract(参考訳): 都市間の移動のパターンを理解することは、輸送工学から伝染病の拡散の空間的モデリングまで様々な応用がある。
このようなパターンを定量化するために,我々は,都市(あるいは地域)がより広いモビリティネットワークにどのように埋め込まれているかを理解するためのツールとして,モビリティシグネチャを導入する。
フィンランドの携帯電話ベースのデータに基づく2つのアプリケーションによるモビリティシグネチャ手法の可能性を示す。
まず、大都市に付随する移動フローにおいて、よく知られた放射モデルの方がより正確であることを示し、従来の重力モデルは人口密度の低い地域でより適しているように思われる。
第2に、2020年春のSARS-CoV-2パンデミックがフィンランドの移動パターンをいかに破壊したかを説明する。
これらの2つの事例は、より伝統的な方法で抽出するのが困難な移動流の特徴を素早く把握するモビリティシグネチャの能力を示している。
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