학술논문
TOMOGRAFÍA DE TRAYECTORIAS: RECONSTRUYENDO UNA RED CUADRADA DE CALLES A PARTIR DE USUARIOS ARTIFICIALES DE TELEFONÍA
Document Type
Academic Journal
Author
Source
Revista Cubana de Fisica. December, 2023, Vol. 40 Issue 2, p69, 6 p.
Subject
Language
English
ISSN
0253-9268
Abstract
CITY PATH TOMOGRAPHY: RECONSTRUCTING SQUARE ROAD NETWORK FROM ARTIFICIAL USERS MOBILE PHONE DATA I. INTRODUCTION Population size, concentration and mobility have been constantly growing during most of human history, and [...]
La movilidad de la población se puede estudiar de manera fácil y económica utilizando datos de la telefonía celular, mapeando la movilidad de las personas en registros de torres móviles. Se modela el movimiento de las personas en una ciudad en forma de red cuadrada, donde los nodos y sus conexiones se ponderan y las rutas se eligen de acuerdo con los pesos generales entre el origen y el destino. Los usuarios dejan señales dispersas en nodos de la red a medida que avanzan, imitando el tipo de datos recopilados de las interacciones entre la torre y el teléfono celular. Utilizando estos datos buscamos construir un modelo de la ciudad, es decir, predecir probabilidades de caminos desde el origen hasta el destino. Se estudia el caso donde los usuarios se mueven a lo largo de los caminos más cortos (sin lazos, sin retroceder). En esta configuración simplificada, podemos inferir los pesos del modelo (similar a la transitabilidad de la carretera) con un modelo físico estadístico inverso. Population mobility can be studied readily and cheaply using cellphone data, since people's mobility can be approximately mapped into tower-mobile registries. We model people moving in a grid-like city, where edges of the grid are weighted and paths are chosen according to overall weights between origin and destination. Cellphone users leave sparse signals in random nodes of the grid as they move by, mimicking the type of data collected from the tower-cellphone interactions. From this noisy data we seek to build a model of the city, i.e. to predict probabilities of paths from origin to destination. We focus on the simplest case where users move along shortest paths (no loops, no going backwards). In this simplied setting, we are able to infer the underlying weights of the edges (akin to road transitability) with an inverse statistical mechanic model. PACS: Statistical physics and nonlinear dynamics (física estadística y sistemas no lineares), 05.10.-a; computer modeling and simulation (modelado computacional y simulaciones), 07.05.Tp; Telecomunicactions (telecomunicaciones), 84.40.Ua.
La movilidad de la población se puede estudiar de manera fácil y económica utilizando datos de la telefonía celular, mapeando la movilidad de las personas en registros de torres móviles. Se modela el movimiento de las personas en una ciudad en forma de red cuadrada, donde los nodos y sus conexiones se ponderan y las rutas se eligen de acuerdo con los pesos generales entre el origen y el destino. Los usuarios dejan señales dispersas en nodos de la red a medida que avanzan, imitando el tipo de datos recopilados de las interacciones entre la torre y el teléfono celular. Utilizando estos datos buscamos construir un modelo de la ciudad, es decir, predecir probabilidades de caminos desde el origen hasta el destino. Se estudia el caso donde los usuarios se mueven a lo largo de los caminos más cortos (sin lazos, sin retroceder). En esta configuración simplificada, podemos inferir los pesos del modelo (similar a la transitabilidad de la carretera) con un modelo físico estadístico inverso. Population mobility can be studied readily and cheaply using cellphone data, since people's mobility can be approximately mapped into tower-mobile registries. We model people moving in a grid-like city, where edges of the grid are weighted and paths are chosen according to overall weights between origin and destination. Cellphone users leave sparse signals in random nodes of the grid as they move by, mimicking the type of data collected from the tower-cellphone interactions. From this noisy data we seek to build a model of the city, i.e. to predict probabilities of paths from origin to destination. We focus on the simplest case where users move along shortest paths (no loops, no going backwards). In this simplied setting, we are able to infer the underlying weights of the edges (akin to road transitability) with an inverse statistical mechanic model. PACS: Statistical physics and nonlinear dynamics (física estadística y sistemas no lineares), 05.10.-a; computer modeling and simulation (modelado computacional y simulaciones), 07.05.Tp; Telecomunicactions (telecomunicaciones), 84.40.Ua.