如果你生活在城市，就会知道，城里相当一部分出行都带有社交性质。但具体有多少？一项由麻省理工学院研究人员共同撰写的新研究采用了一种新方法进行推断：城市出行中约有五分之一纯粹出于社交目的，而且这一发现经多个城市检验后始终成立。
这项研究使用了匿名手机数据。与该领域的大多数数据不同，这些数据提供的信息可用于重建人们的位置和社交网络。研究人员将这些信息关联起来，绘制出一幅图景，显示哪些社交网络主要以社交为目的，而非以工作为导向，进而推断城市出行中有多少是由社交活动引起的。
“把两个数据源——一个关于社交，另一个关于出行——叠加在一起，就能得到一些更丰富的东西，”麻省理工学院工程系统部博士生、这篇新近发表的论文作者之一詹姆森·图尔（Jameson Toole）说。该论文阐述了这项研究的结果。
“这是一种以前没有采用过的数据观察方式，”麻省理工学院土木与环境工程系助理教授、该研究另一位共同作者玛尔塔·冈萨雷斯（Marta Gonzalez）说。
研究人员开发了一种量化城市出行中有多少基于社交活动的新方法。他们认为，自己由此开始打造一种新的分析工具，可供规划者和政策制定者使用。
图尔说：“很多人都需要估算人们在城市中的出行方式：交通规划者和其他城市规划者都是如此。但很多数据驱动模型没有考虑社交行为。我们发现，……如果你试图估算城市中的出行情况，却没有纳入社交因素，估算结果就会相差约20%。”
移动出行
这篇论文题为《人类出行与社会联系的耦合》，本周发表于 《界面》，这是一本由英国皇家学会出版的同行评审期刊。共同作者包括第一作者图尔；马德里理工大学的卡洛斯·埃雷尔-亚克（Carlos Herrer-Yaque）；该研究的首席研究员冈萨雷斯；以及在研究期间担任麻省理工学院博士后研究员的克里斯蒂安·施耐德（Christian Schneider）。
研究使用的匿名手机数据来自欧洲和南美洲的三个大城市。通过考察通话地点、通话网络以及联系时间，研究人员发现，大多数人在城市中基本上有三类社交网络：社交伙伴（人们在晚上和周末经常与他们待在一起）、工作同事（人们往往在工作日与他们联系），以及联系较为零星的远距离熟人。
将这些网络彼此区分后，研究人员得以量化社交活动作为城市出行主要原因的程度；他们的结论处于此前更宽泛估算的范围内。此前的估算认为，城市出行中有15%至30%是出于社交活动。
图尔说：“很少会发现这些模式在多个城市中独立出现。这增强了这一[模式]具有普遍性的可信度。”
论文中，研究人员还构建了一个城市社交出行模型，称为“GeoSim”模型。该模型在以往城市出行模型的基础上，增加了与社交活动选择相关的一层。这个模型与本研究数据的拟合度更高，也可以用未来的数据集进行检验。
图尔说：“大数据非常了不起，但这项研究把背景信息重新纳入了社交网络和出行之中。”
学者们表示，这篇论文为城市出行研究带来了新见解。西班牙马德里卡洛斯三世大学数学教授埃斯特班·莫罗（Esteban Moro）解释说，这项研究的“新颖之处在于所采用的方法：研究不同用户的出行与其社会关系之间的关联”。“通过使用不同的出行指标，作者能够了解两个人之间关系的性质。……这使我们能够定量理解人们如何在城市这样的地理环境中安排时间、任务[和]互动。”
莫罗补充说，目前的研究项目为更深入地研究这一主题打开了道路，并指出：“如果能了解人们的社会经济地位、年龄和/或性别是否会影响研究结果，将会很有意思。”
这项研究部分由埃森哲—麻省理工学院商业分析联盟、麻省理工学院复杂工程系统中心以及美国国家科学基金会资助。
本文由 麻省理工学院新闻合作发布。本文的发布并不意味着世界经济论坛认同其中的观点。
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作者：彼得·迪齐克斯为麻省理工学院新闻办公室撰稿。
图片：车辆驶过牛津广场新建的对角线人行横道。路透社/斯特凡·韦尔穆特。
