物理科学: 人类旅行者可以分成故地重游者和探险者

Nature Communications上发表的一项研究报告说，对关于人类流动模式的广泛数据集所做分析显示，存在两个截然不同的个人旅行行为类别：故地重游者和探险者。这一发现允许生成一个新的流动模型，它也许可帮助控制疫情传播。

人类流动的可变性伴随着群体层面上全球模式相对较高程度的统计可预测性。现在，越来越多的追踪数据集使得我们有可能建立和确认量化的流动模型。

Albert-László Barabási及同事分析了由67,000人在三个月期间的电话记录组成的一个匿名化的数据集，并将其与在一个月期间穿过意大利中部旅行的大约46,000辆汽车的GPS跟踪记录进行了对比。对每个被跟踪的人，他们都将旅行的总里程与其重复旅程(数据是通过观察他们最常去的地方获得的)相比较。研究人员发现，与故地重游者明确的流动模式不同的是，其中一类人(探险者)的流动行为不能用他们的重复行程来粗略估计。由于现有流动模型无法解释这种差别，所以该研究小组建立了一个新模型来通过模拟的旅行模式重现他们的发现。

因其非重现的流动行为，探险者被发现会影响疫情的潜在传播。例如，针对托斯卡纳当地人口的模拟的全球流动网络显示，随着探险者比例的增加，发生一次大范围疫情的机会也会增加。这表明，对人类流动方式的认识及建模方法的改进，具有帮助预测未来疾病传播的潜力。