人類行為時空特性統計規律挖掘及社會動力學效應分析

《人類行為時空特性統計規律挖掘及社會動力學效應分析》是依託杭州師範大學，由韓筱璞擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：人類行為時空特性統計規律挖掘及社會動力學效應分析
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：韓筱璞
• 依託單位：杭州師範大學

項目摘要

近年來，大量的實證研究發現，人類行為活動的時間空間統計特性中存在有極為豐富的複雜性現象。基於統計物理方法，來研究人類行為中的時間空間特性的統計規律，已經成為近年來複雜性科學領域內的一個新興的研究熱點。本項目將對大量的反映人類行為的數據，發展出多個新穎的方法進行全面分析，從各個角度來描述人類行為時間空間統計特性，並基於若干新的建模思路，對這些行為統計特性的產生機制進行探索，提出更具有普遍意義的動力學模型，深入揭示影響人類行為特性的深層機制。進一步，本項目還將基於實際的行為時空統計特性，通過在社會動力學模型中引入非穩態非均勻接觸假設，通過複合種群等建模方法，全面考察人類行為統計特性對各種社會動力學系統的演化過程的影響，並研究在疾病控制、交通最佳化的等方面的可能套用。

結題摘要

國家自然科學基金青年科學基金項目《人類行為時空特性統計規律挖掘及社會動力學效應分析》(11205040)，其研究內容的核心是對大量的反映人類行為的數據，發展出多種方法進行統計分析，從各個角度來描述人類行為的時間、空間的統計特性，並構建新型動力學模型對這些行為統計特性的產生機制進行探索，進一步深入揭示影響人類行為特性的深層機制和它產生的社會動力學效應。 經過三年的研究，該項目在其三個基本主題上產出了大量的研究成果，發表研究論文和報告24篇，其中19篇被SCI收錄（10篇發表在影響因子大於2.0的期刊上）。具體來說，其代表性的研究成果包括如下： 第一，在人類行為的時間統計特性研究方面，項目組對人類出行中的各種時間統計特性的統計和分析，發現了多種類型的非泊松統計特性，有助於理解日常出行行為和出行規劃以及出行時間在日常出行決策中的作用；另外在時間統計特性的形成機制方面，通過構建動力學模型，我們提出了可有效解釋人類行為特性的間斷平衡動力學過程，闡述了隱藏在人類社會行為中的自組織臨界性現象，並為進一步研究行為預測算法提供了依據。 第二，在人類行為的空間運動特性的研究方面，本項目在實證統計和機制模型研究兩方面都產出了大量的系統性研究成果：基於對人類出行的空間行程的相關性與標度性關係的實證統計結果，提出了可高度再現多種人類出行特性的級聯行走模型，為進行個體出行預測；通過分析人類空間出行行為中的個體行為特性和群體行為特性之間的差異，項目組基於麥克斯韋-玻爾茲曼模型突破性地對此給予了有效解釋；此外，項目組還對上海世界博覽會會場行人的流動特性進行了實證研究，有助於理解大規模人群的管理和疏導。 第三，在人類行為特性的社會動力學效應研究方面，項目組做出了諸多的研究成果，涉及到層次性交通系統上的流行病傳播和防控、線上社群分析、自適應動態接觸網路上的傳播動力學、人類創新行為動力學過程研究等，闡明了多種類型的社會動力學效應，並拓展到對人類社會群體的行為特性以及人類創新行為等新的方面。其中，對騰訊用戶的線上社群結構的實證分析研究，觀察到了大量新現象，例如社群規模的突然性增長等，探索了社群這種介觀社會結構的基本行為特性。 總而言之，該項目已經達到了預期的研究目標，並在多個方面有所突破，為後續對各種人類個體和群體的行為特性的更為深入的分析，以及相應的預測算法研究，打下了良好的基礎。