本周发表在上的一则论文，在充分研究了人类流动模式的数据集后，发现了两种截然不同的个体旅行方式，app家把这两种方式称为回归者和探险家。这一发现让建立一种新的人口流动模型成为可能，并且有助于遏制流行性疾病的扩散。

在全球范围内，人口移动模式中的多样性在人群这个层面是伴随着较高的统计预测性的。随着追踪人口移动的数据集的日益普及，使得app家开发和验证定量的人口移动模型成为可能。

意大利信息科技所Albert-László Barabási和研究团队分析了一个匿名数据集，这个数据集中含有67000个人在3个月中的通话记录，并和46000辆车的GPS在意大利中部一个月的行驶记录进行比较。对于每个被追踪的人，研究者通过分析他们最频繁访问的地点，比较了他们总共旅行的距离和经常往返的距离。研究者发现有一类人群的旅行方式，无法用他们经常往返的行为来估算，这类人被称为“探险家”，而另一类人——“回归者”的移动方式恰恰相反，有着明确的规律。由于现有的人口移动模型无法解释这种差异，研究团队开发了一种新的模型，并且使用模拟的旅行方式重现了他们的研究结果。

探险家非重复性的移动方式被认为会影响潜在流行病的传播。比如，研究者在对托斯卡纳地区所有人口的流动性模拟中发现，当探险家类型的旅行者比例上升时，一种大规模流行性疾病的出现几率也会增加。这表明，更好地理解并且建立人口移动模型有助于预测疾病未来传播的潜力。（来源：明升中国app报 唐凤）