[論文レビュー] Correlation between social proximity and mobility similarity

Chao Fan, Yiding Liu+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 9, 2016

Human Mobility and Location-Based Analysis参考文献 31被引用数 3

ひとこと要約

本研究は、大規模な位置情報ベースのソーシャルネットワーク（LBSN）データセットを用いて、社会的接近性と移動行動類似性の相関を調査する。共通の友人の数は移動行動類似性を顕著に向上させないが、共通の友人の多様性は高い移動行動類似性を強く予測する。これは従来の仮定に反し、ソーシャルネットワーク構造からの人間行動予測のための洗練されたモデルを提示する。

ABSTRACT

Human behaviors exhibit ubiquitous correlations in many aspects, such as individual and collective levels, temporal and spatial dimensions, content, social and geographical layers. With rich Internet data of online behaviors becoming available, it attracts academic interests to explore human mobility similarity from the perspective of social network proximity. Existent analysis shows a strong correlation between online social proximity and offline mobility similari- ty, namely, mobile records between friends are significantly more similar than between strangers, and those between friends with common neighbors are even more similar. We argue the importance of the number and diversity of com- mon friends, with a counter intuitive finding that the number of common friends has no positive impact on mobility similarity while the diversity plays a key role, disagreeing with previous studies. Our analysis provides a novel view for better understanding the coupling between human online and offline behaviors, and will help model and predict human behaviors based on social proximity.

研究の動機と目的

• 人間行動における社会的接近性と移動行動類似性の関係を調査すること。
• 共通の友人の数か多様性のどちらが移動行動類似性をよりよく予測するかを特定すること。
• 共通の友人が多いほど移動行動類似性が高くなるという仮定に疑問を呈すること。
• ソーシャルネットワーク構造がオフラインの移動行動パターンに与える影響を洗練された理解を提供すること。

提案手法

• 本研究は、リアルタイムのチェックイン記録と明示的なソーシャルリンクを有するLBSNデータセットを用い、空間コサイン（SCos）および共通近傍節点数（CN）を用いて移動行動類似性を測定する。
• 高次数（ハブ）ノードによるバイアスを回避するため、復元抽出のないサンプリング手法が採用され、各個人がサンプルに一度しか現れないように保証される。
• 統計的妥当性を確保し、比較における分散を低減するため、1,000個の独立したサンプルが生成される。
• ボンフェローニ補正を施したコルモゴロフ＝スミルノフ（KS）検定を用いて、共通近傍節点数の異なる水準における移動行動類似性の分布に差が認められるかを評価する。
• ネットワークのスパarsityと次数の不均一性を制御した上で、共通の友人の数や多様性が異なる友人同士の移動行動類似性を比較分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共通の友人の数が、個人間の移動行動類似性を有意に向上させるか？
• RQ2 共通の友人の多様性は、移動行動類似性にどのように影響するか？
• RQ3 LBSNデータにおいて、社会的接近性とオフラインの移動行動パターンの間に測定可能な相関が存在するか？
• RQ4 特に共通近傍節点の多様性に着目した場合、ソーシャルネットワーク構造は共通の友人の数よりも、移動行動類似性をよりよく予測できるか？

主な発見

• 共通の友人の数は、移動行動類似性に統計的に有意な正の影響を及ぼさない。これは、従来の仮定と矛盾する。
• 共通の友人の多様性が高いほど、移動行動類似性が顕著に高くなる傾向が強く相関しており、行動の一致に重要な役割を果たすことが示唆される。
• KS検定の結果、共通近傍節点数の異なる水準における移動行動類似性の分布に有意差が認められず、分布が同一であるという帰無仮説を支持する。
• 共通の友人の多様性は、単なる共有接続数よりも、移動行動類似性の指標としてより情報量が多い。
• 研究結果は、ソーシャルネットワーク構造、特に共有接続の不均一性が、単純な接続指標よりも人間の移動行動パターンをよりよく予測する要因であると示唆する。