基于移动通信与在线社会媒体数据的大规模突发事件下人类行为动力学研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71301165
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0107.管理系统工程
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Large-scale emergencies, such as nature disasters, social security and public health, have become one of the most challenging social problems in China. Due to the limitation of data sources, it is not well understood for the behaviors of affected people. With facilitated data access developed by previous research, this project aims to investigate human dynamics under conditions of large-scale emergencies, by integrating mobile communication and online social media data sources. We focus on the analysis of geo-location based human traveling behavior, as well as the structure and dynamics of communication networks and online social networks. Based on this, on the one hand, we introduce signal monitoring models from disciplines of information and control theory, to detect abnomities of human traveling behavior and network activities. On the other hand, we build models for the prediction of human behaviors under study. Lastly, we evaluate model results from one data source by veryfying it with the other datasource, and we analyze the correlation between mobile phone data based models and online social media data based models. This project is expected to contribute critical theory and methodology for emergency management in China, and it has the potential to promote the application of Big Data in large-scale emergency management, such as in disaster mitigation and relief, and in pubic safty accident management.
自然灾害、社会安全、公共卫生等大规模突发事件已经成为当前中国的主要社会问题之一。然而,由于数据的局限性,我们对于大规模突发事件下受影响人群的行为模式缺乏全面的了解和科学的认识。本项目旨在依托申请者以往的研究基础和数据渠道,通过结合手机数据和在线社会媒体数据,对大规模突发事件情况下的群体行为动力学进行深入分析,重点研究基于地理位置信息的移动行为模式和基于相互交流信息的通信网络与在线社会网络的结构和演化特征;在此基础上,一方面,将信息学、控制学等领域的信号监测模型引入项目中,对人群移动和网络活动的异常行为进行监测,另一方面,建立人群移动和交流行为的预测模型;最后,综合两种数据源,对得到的模型进行相互验证,并分析手机数据模型与在线社会媒体数据模型的相关性。本项目有望为我国应急管理理论与方法增添丰富的一笔,并促进大数据在我国减灾救灾、处置突发公共安全事故等大规模突发事件中的应用。

结项摘要

自然灾害、社会安全、公共卫生等大规模突发事件已经成为当前中国的主要社会问.题之一。然而,由于数据的局限性,我们对于大规模突发事件下受影响人群的行为模式缺乏全面的了解和科学的认识。本项目旨在依托申请者以往的研究基础和数据渠道,通过结合手机数据和在线社会媒体数据,对大规模突发事件情况下的群体行为动力学进行深入分析,重点研究基于地理位置信息的移动行为模式和基于相互交流信息的通信网络与在线社会网络的结构和演化特征。自获得青年自然科学基金“基于移动通信与在线社会媒体数据的大规模突发事件下人类行为动力学研究”(no. 71301165)以来,我们课题组从2013年下半年开始组织和实施相关研究工作,通过继承和延续课题申请人前期在国际合作中积淀的数据基础,围绕移动通信数据、在线网络数据,在自然灾害等突发事件下,对人类动力学行为开展了细致深入的工作,三年以来,已取得重要相关成果SCI研究论文19篇,其中以本基金为第一标注的SCI论文13篇。主要成果包括实现了大规模移动数据与网络数据采集、爬取、管理和分析;基于移动大数据进行大规模人群移动网络建模和传染病分析;衡量和评价重大传染病传播风险;基于移动与网络数据的异常监测;大规模突发事件下的在线网络数据个体活动-网络结构-社区演化-内容分析的研究框架。结合国内外重大突发灾害事件,课题组将研究成果应用到孟加拉台风Mahasen、西非埃博拉传播风险评价、海地霍乱防控、我国登革热传播机制、以及日本大地震和海啸后在线人群行为特征分析、尼泊尔地震与洪水灾害应急救援等案例中,得到了国内外学术机构、新闻媒体、公共组织的高度评价和报道。相关重要研究成果发表期刊包括《NATURE》(交叉学科一区,影响因子41)、《PHYSICS REPORTS》(物理学科一区,影响因子为25)、《GLOBAL ENVIRONMENTAL CHANGE》(环境学科一区,影响因子为7.8)、《SCIENTIFIC REPORTS》(交叉学科二区,影响因子为5.6)、《CLIMATIC CHANGE》(环境学科二区,影响因子为4.6)等多篇顶级和高水平期刊。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Detecting climate adaptation with mobile network data in Bangladesh: anomalies in communication, mobility and consumption patterns during cyclone Mahasen
利用孟加拉国的移动网络数据检测气候适应:飓风“马哈森”期间通信、移动和消费模式的异常
  • DOI:
    10.1007/s10584-016-1753-7
  • 发表时间:
    2016-08
  • 期刊:
    Climatic Change
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Eng?-Monsen;Kenth;Bengtsson;Linus
  • 通讯作者:
    Linus
Analysis of heterogeneous dengue transmission in Guangdong in 2014 with multivariate time series model.
2014年广东省登革热异质传播的多元时间序列模型分析
  • DOI:
    10.1038/srep33755
  • 发表时间:
    2016-09-26
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Cheng Q;Lu X;Wu JT;Liu Z;Huang J
  • 通讯作者:
    Huang J
Dynamics of information diffusion and its applications on complex networks
信息扩散动力学及其在复杂网络上的应用
  • DOI:
    10.1016/j.physrep.2016.07.002
  • 发表时间:
    2016-09-26
  • 期刊:
    PHYSICS REPORTS-REVIEW SECTION OF PHYSICS LETTERS
  • 影响因子:
    30
  • 作者:
    Zhang, Zi-Ke;Liu, Chuang;Zhang, Yi-Cheng
  • 通讯作者:
    Zhang, Yi-Cheng
Spatial clustering with Density-Ordered tree
密度有序树的空间聚类
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2016.05.041
  • 发表时间:
    2016-10
  • 期刊:
    Physica A: Statistical Mechanics and its Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Cheng Q;Lu X;Liu Z
  • 通讯作者:
    Liu Z
Using mobile phone data to predict the spatial spread of cholera.
利用手机数据预测霍乱的空间传播
  • DOI:
    10.1038/srep08923
  • 发表时间:
    2015-03-09
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Bengtsson L;Gaudart J;Lu X;Moore S;Wetter E;Sallah K;Rebaudet S;Piarroux R
  • 通讯作者:
    Piarroux R

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其他文献

间充质干细胞调控巨噬细胞M1/M2平衡减轻急性呼吸窘迫综合征的研究进展
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    吕欣
信息安全度量理论和方法研究
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    牟建红;黄格;吕欣
  • 通讯作者:
    吕欣
FRAT1与肿瘤的相关性研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吕婷婷;吕欣;郭庚
  • 通讯作者:
    郭庚

其他文献

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吕欣的其他基金

基于在线网络社区的难接触人群特征挖掘及抽样关键技术研究
  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 项目类别:
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相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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