[論文レビュー] Chatty Mobiles:Individual mobility and communication patterns

Thomas Couronné, Zbigniew Smoreda+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 28, 2013

Human Mobility and Location-Based Analysis参考文献 6被引用数 8

ひとこと要約

本稿は、通話記錆データ（CDR）と独立した位置情報トレースを組み合わせたGSMネットワークデータを用いて、モバイルフォンの通信パターンと実際の個人の移動行動の相関関係を調査している。通信イベントと実際の移動データを分析することで、通話活動に基づく周波数サンプリングが、頻繁に通信するユーザーが必ずしも高い移動性を示すわけではないことから、匿名化されたCDRデータを用いた移動行動研究における仮定に反する顕著なバイアスをもたらすことが示された。

ABSTRACT

Human mobility analysis is an important issue in social sciences, and mobility data are among the most sought-after sources of information in ur- Data ban studies, geography, transportation and territory management. In network sciences mobility studies have become popular in the past few years, especially using mobile phone location data. For preserving the customer privacy, datasets furnished by telecom operators are anonymized. At the same time, the large size of datasets often makes the task of calculating all observed trajectories very difficult and time-consuming. One solution could be to sample users. However, the fact of not having information about the mobile user makes the sampling delicate. Some researchers select randomly a sample of users from their dataset. Others try to optimize this method, for example, taking into account only users with a certain number or frequency of locations recorded. At the first glance, the second choice seems to be more efficient: having more individual traces makes the analysis more precise. However, the most frequently used CDR data (Call Detail Records) have location generated only at the moment of communication (call, SMS, data connection). Due to this fact, users mobility patterns cannot be precisely built upon their communication patterns. Hence, these data have evident short-comings both in terms of spatial and temporal scale. In this paper we propose to estimate the correlation between the users communication and mo- bility in order to better assess the bias of frequency based sampling. Using technical GSM network data (including communication but also independent mobility records), we will analyze the relationship between communication and mobility patterns.

研究の動機と目的

• 匿名化されたモバイルフォンデータを用いた移動行動研究における周波数ベースのサンプリングがもたらすバイアスを評価すること。
• 通信パターン（通話／SMS）と実際の個人の移動行動軌跡の相関関係を調査すること。
• 空間的・時間的分解能の制限により、通話記錆データ（CDR）が真の移動行動パターンを捉えることの限界を評価すること。
• 通信と移動行動の関係をよりよく理解するために、統合されたGSMネットワークデータを用いたデータ駆動型アプローチを提言すること。
• 大規模な移動行動および社会的ネットワーク分析におけるより正確なサンプリング戦略を支援すること。

提案手法

• 通話記錚データ（CDR）とGSMネットワークシグナリングデータからの独立した位置情報トレースを組み合わせたデータセットを活用する。
• 通信イベントに依存しないネットワークベースの位置更新から、個人の移動パターンを抽出する。
• 同じ個人について、通信頻度（通話、SMS）と実際の移動行動（異なる場所の数、移動パターン）を比較する。
• 通信行動と移動行動の関係を定量化するために、統計的相関分析を適用する。
• 通信イベントがCDRベースの研究において移動行動の妥当な代理指標でないことを検証するため、混合手法を用いる。
• 通信頻度に基づいて選択されたユーザーの代表性を評価するための比較的サンプリングフレームワークを採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 通信パターン（例：通話頻度）は、実際の個人の移動行動をどれほどよく予測できるか？
• RQ2 CDRデータにおけるユーザーの周波数ベースのサンプリングが、移動行動分析にどれほどバイアスをもたらすか？
• RQ3 ネットワークシグナリングから導出された移動パターンとCDRからの通信パターンの相関関係はいかほどか？
• RQ4 CDRデータの空間的・時間的制限が、移動行動推定の正確性にどのように影響するか？
• RQ5 独立した移動トレースは、大規模な移動行動研究におけるサンプリング戦略の信頼性を向上させることができるか？

主な発見

• 多くの頻繁な通話者には低い移動性が見られる一方で、逆に頻繁に通話しない者の中にも高い移動性を示す者がいることから、通信頻度は実際の移動行動の優れた予測因子ではない。
• 高い通信活動を示すユーザーが必ずしも最も移動的であるとは限らず、通信と移動行動のパターンに顕著な不一致が存在することが示された。
• 本研究では、周波数ベースのサンプリング戦略が、移動的ではないがコミュニケーション活動が活発なユーザーを過剰に代表させ、体系的なバイアスをもたらすことが明らかになった。
• ネットワークシグナリングからの独立した移動トレースは、CDR単体よりもより正確で信頼性の高い移動行動推定の根拠を提供する。
• 通信と移動行動の相関関係は弱く、個人間で一貫性がなく、通話頻度を移動行動の代理指標として用いることの妥当性が揺らぐ。
• 研究結果から、今後の移動行動研究では、CDR以外の追加の移動データソースを統合することで、サンプリングバイアスを低減すべきであると示唆される。