虎扑体育2020 春节前人口实际流动网络图

time时间:2020-08-20 15:41

  20 日之后,由于政策、新闻等各方面原因,人口流动已经得到大幅度的控制,人们的防护措施也有加强。目前大家比较关心的是,在钟南山引爆舆论之前,人口的流动状况。同时,1 月 10 日 - 1 月 20 日这段时间,也是防护措施最脆弱的时候,人们在迁徙过程中,可能发生的路人传染机会较大。

  交通网络中,两个城市的距离,并不一定和平面上的直线距离成正比。目前有 EpiRisk 使用航空港数据,国内学者使用��高铁数据,还有基于 15-16 手机信号的迁移数据等预测。但人口流动是一个非常复杂的系统,无法使用单一交通数据概括。

  好在百度迁徙(通过百度慧眼的API)公开了原始的人流量。通过流入流出的比例,以及流入流出指数(本质上是人数绝对值除以 10000),我们可以反推两个点之间的实际人流量。这样,我们就可以知道一段时间内,368 个地级市之间的真实人口流动情况。目前已经有一些基于该数据的工作,例如:

  •��大数据告诉你,从武汉离开的人流对全国肺炎疫情的影响,京师计算传播,京师计算传播学 2020-01-28

  •��BAT推迟开工,这几天春节返程的都是哪里人?丨谷雨数据,谷雨 X 数可视 谷雨数据-腾讯新闻 2020-01-31

  •��武汉封城前后,人们活跃在哪里?丨谷雨数据,谷雨 X 镝次元 谷雨数据-腾讯新闻 2020-01-28

  •用迁徙数据的预测武汉新型流感疫情情况,我们从百度迁徙的数据里能做出哪些可能的推测呢?

  可改进的地方主要在于,目前的大多数项目只考虑了 “一跳” 的交通关系。我们看到,有一些地方,不在武汉的最频繁目的地上,但感染人数也很多,比如��这篇中的恩施和桂林。这是因为,在复杂的网络结构下,这些地方和武汉之间的拓扑距离,可能很近。通过网络图可视化(Graph Viz),我们可以将高维的拓扑距离,表达在二维(或三维)的空间中。这样处理后,节点之间的欧式距离(可以在屏幕上目视),更能反映出真实情况。

  拓扑距离是一个比较抽象的概念。通过网络图可视化,可以捕捉这种距离。从直觉上讲,当两个节点关系密切的时候,他们在最终的布局(layout)上则更接近。这种关系的密切程度,并不仅仅只考虑直接关系(即一跳),还考虑间接关系。比如 A 和 B 之间有大量的人口流动,B 和 C 之间有大量的人口流动。这时,虎扑体育,即使 A 和 C 之间没有直接的联系,图布局的结果也可能将 A 和 C 放置得更接近。这个概念,放在社交网络中,类似于 “朋友的朋友,也是朋友” 这个意思。

  •北京、上海、深圳到疫区距离比较接近,三地目前的确诊人数为 170 左右。因为三地的医疗条件比较好,可以用作基准数据。

  •成都 72 例、南京 28 例、济南 18 例,大概率是低估。按真实迁移数据,这几个地方的拓扑结构比重庆还近。其中,成都尤其需要谨慎。从 1 月 1 日到 1 月 31 日,成都净流出人口约 250 万。考虑到马上会迎来的返岗潮,其中可能有潜伏期和携带者、无病征的携带者,需要特别防范社区传播。南京和济南同期的净流出约为 100万 和 50 万。

  •从 1 月 1 日到 1 月 31 日,深圳、上海、北京的净流出人口为 540 万、390 万、330 万。这些人可能已经在返岗的路上。

  •武汉确实是处于全国的交通中心,不过实际人口流动表示,苏州、杭州、上海更为中心。

  •珠海 和 廊坊,虽然地理位置相差甚远,但在图布局上,位置非常接近(绿圈)。这就是图布局的妙处了,它可以捕捉更高维度的信息。

  •为了图可视化的便利,这一版本做无向图处理,即为考虑人口流入和流出。后续考虑在有向图上做随机游走模型

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