人类行为时空特性统计规律挖掘及社会动力学效应分析

Recently, many complex and abnormal phenomena in the temporal and spatial statistical properties of real-world human behaviors are widely observed in many empirical researches. The rising of the studies for these properties in human activities based on statistics physics method have attracted much attention in complex sciences. In our item, we will analyze large number of datasets that records human daily behaviors, to find and describe the new properties using several new methods. And then we will propose several dynamical models to investigate the underlying mechanisms in the emergence of these statistical properties by more deeply and more universal ways. Moreover, based on the real-world properties of human behaviors, we will consider the inhomogeneous temporal patterns and mobility patterns in individual contacts, to discuss the corresponding effects on the dynamical evolution of several social systems using the meta-population-based modeling framework. Furthermore, based on above findings, we will study the possible applications in several social systems, such as the control strategies of epidemic spreading, optimization of traffic system, and so on.

近年来，大量的实证研究发现，人类行为活动的时间空间统计特性中存在有极为丰富的复杂性现象。基于统计物理方法，来研究人类行为中的时间空间特性的统计规律，已经成为近年来复杂性科学领域内的一个新兴的研究热点。本项目将对大量的反映人类行为的数据，发展出多个新颖的方法进行全面分析，从各个角度来描述人类行为时间空间统计特性，并基于若干新的建模思路，对这些行为统计特性的产生机制进行探索，提出更具有普遍意义的动力学模型，深入揭示影响人类行为特性的深层机制。进一步，本项目还将基于实际的行为时空统计特性，通过在社会动力学模型中引入非稳态非均匀接触假设，通过复合种群等建模方法，全面考察人类行为统计特性对各种社会动力学系统的演化过程的影响，并研究在疾病控制、交通优化的等方面的可能应用。

国家自然科学基金青年科学基金项目《人类行为时空特性统计规律挖掘及社会动力学效应分析》(11205040)，其研究内容的核心是对大量的反映人类行为的数据，发展出多种方法进行统计分析，从各个角度来描述人类行为的时间、空间的统计特性，并构建新型动力学模型对这些行为统计特性的产生机制进行探索，进一步深入揭示影响人类行为特性的深层机制和它产生的社会动力学效应。.经过三年的研究，该项目在其三个基本主题上产出了大量的研究成果，发表研究论文和报告24篇，其中19篇被SCI收录（10篇发表在影响因子大于2.0的期刊上）。具体来说，其代表性的研究成果包括如下：.第一，在人类行为的时间统计特性研究方面，项目组对人类出行中的各种时间统计特性的统计和分析，发现了多种类型的非泊松统计特性，有助于理解日常出行行为和出行规划以及出行时间在日常出行决策中的作用；另外在时间统计特性的形成机制方面，通过构建动力学模型，我们提出了可有效解释人类行为特性的间断平衡动力学过程，阐述了隐藏在人类社会行为中的自组织临界性现象，并为进一步研究行为预测算法提供了依据。.第二，在人类行为的空间运动特性的研究方面，本项目在实证统计和机制模型研究两方面都产出了大量的系统性研究成果：基于对人类出行的空间行程的相关性与标度性关系的实证统计结果，提出了可高度再现多种人类出行特性的级联行走模型，为进行个体出行预测；通过分析人类空间出行行为中的个体行为特性和群体行为特性之间的差异，项目组基于麦克斯韦-玻尔兹曼模型突破性地对此给予了有效解释；此外，项目组还对上海世界博览会会场行人的流动特性进行了实证研究，有助于理解大规模人群的管理和疏导。.第三，在人类行为特性的社会动力学效应研究方面，项目组做出了诸多的研究成果，涉及到层次性交通系统上的流行病传播和防控、在线社群分析、自适应动态接触网络上的传播动力学、人类创新行为动力学过程研究等，阐明了多种类型的社会动力学效应，并拓展到对人类社会群体的行为特性以及人类创新行为等新的方面。其中，对腾讯用户的在线社群结构的实证分析研究，观察到了大量新现象，例如社群规模的突然性增长等，探索了社群这种介观社会结构的基本行为特性。.总而言之，该项目已经达到了预期的研究目标，并在多个方面有所突破，为后续对各种人类个体和群体的行为特性的更为深入的分析，以及相应的预测算法研究，打下了良好的基础。

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