Что такое мобильность человека: Мобильность Мобильный человек | Что такое Мобильность Мобильный человек

Мобильность Мобильный человек | Что такое Мобильность Мобильный человек

Мобильность – это способность приспосабливаться к новым
обстоятельствам, условиям, техническим возможностям, месту.
Артём Мельник
Одно из главных требований к человеку сегодня — быть мобильным.

Мобильность — это не сам переезд, а готовность к нему.

Необязательно жить на чемоданах, но как минимум стоит позаботиться о том,
чтобы в случае чего они были не слишком тяжёлыми.
Леонид Третьяк
Успеха в жизни добивается, прежде всего, тот, кто умеет мобильно маневрировать.
Алексей Петков

        Мобильность (Мобильный) как качество личности – способность быть подвижным, лёгким на подъём, не сидеть на месте, быстро ориентироваться в новых обстоятельствах, непривычной обстановке, проявляя хорошую маневренность; готовность быстро выполнять задания.

       — Я очень мобильная. Сегодня была на катке. Сначала каталась на коньках, потом на коленях, затем мордой по льду… Сейчас вот на скорой поеду кататься… Движение — это жизнь!

         Вахтёрша: — Ой, милок, ты что, смеёшься? Какой же я мобильный человек? Вон, шкандыбаю еле-еле, до работы как дойду — так уже и устала. Сяду — и сижу. Хожу только вот на обед да в туалет. Это вы, молодёжь, туда-сюда шасть, шасть, бегаете всё, прыгаете, а нам уже не тот возраст — косточки-то болят, и никуда-то идти не хочется. Ох, вот уволюсь да буду дома сидеть, за хлебом только ходить.

          Барабанщик: — Меня, знаешь, называют «мобильный барабан». Особенно бабки в метро фигеют, когда я с барабаном в час пик в вагон залажу. А что делать? Я ж кроме как барабанить ничего не умею — приходится по три-четыре концерта в день отыгрывать (когда, конечно, получается). Вот уж помотаться приходится! Но мне в кайф такая жизнь. Я вообще не понимаю людей, которые не мобильные: это же скучно — сидеть днями на заднице и выходить из дома по необходимости. Двигаться надо! Движение — жизнь!

      Водитель: — Сегодня не будешь мобильным – не проживёшь. То туда смотаться надо, то сюда. Знаешь, сколько наматываю за день?! А бензина сколько уходит, знаешь? До хрена! Раза, наверное, по три в день заправляюсь. Я как в той песне: «Сегодня здесь, завтра там» или – Фигаро — здесь, Фигаро – там.

       Слово мобильность происходит от латинского «mobilis», что означает «подвижный». То есть применительно к человеку мобильность говорит о высокой степени подвижности, способности к быстрому маневру и просто действию.
Подвижный, быстрый человек
Гордится стройным станом.
Сидящий сиднем целый век
Подвержен всем изъянам.

       Мобильному человеку присуща высокая степень приспособляемости к новым социальным условиям и обстоятельствам. Он лёгок на подъём, но при этом, если его мобильность благостная, проявляет разумность и осмотрительность. То есть он не сидит, как курица на насесте, но и не бегает по свету, как в задницу ужаленный.

Пример неразумной мобильности.

    — Я лёгкая на подъем, мобильная, много езжу, часто спонтанно. Как-то болтала с подругой, живущей у берега моря. Она мне говорит: — Приезжай хоть сейчас! — Да не вопрос! Купила билеты, собралась, поехала. Пока собиралась, брила ноги, порезалась неглубоко, но крови, словно кого-то зарезали. Заляпала всю ванну, раковину, зеркало, салфетки. Ничего не убрала и отчалила. Внезапно в гости нагрянули родители, а дома хаос, везде кровь, меня нет и телефон вне зоны доступа – летела в самолёте. Бедные родители, не обнаружив трупа, вызвали полицию. Словом, опростоволосилась со своей мобильностью по полной программе.

    Мобильный человек, если он разумен, успешен и профессионален, может ярко демонстрировать восходящую вертикальную социальную мобильность. Если глуп – может продемонстрировать, как больно падать, когда высоко взобрался. Это уже мобильность, стремительно летящая в болото деградации. Это — нисходящая мобильность (социальное падение).

    Можно долго и упорно продвигаться вверх и за один день, даже час или минуту мобильно переместиться на дно общества.

       К примеру, вечером был прекрасный семьянин, преуспевающий бизнесмен. Пошёл в казино, проиграл весь бизнес, дом, жену и детей. Мобильное перемещение?

     Вечером был добропорядочный семьянин, но связался с пьяной компанией. В результате утром оказался в больнице с побоями, потерял важные секретные документы, зато приобрёл СПИД.

    Искуситель, готовя мобильное падение, всегда говорит: — Ну, сделай только один раз. Никто не узнает. Один раз не считается. Один раз и забыли. Всё в жизни нужно хотя бы один раз попробовать. Будет, что вспомнить в старости. Живём один лишь раз. Бери от жизни всё. Наслаждайся жизнью и меньше включай разум. Грех не грешить, когда на свете столько греховных удовольствий.

      В Египте жил один пустынник-монах. И вот бес-искуситель, после многолетней борьбы с ним пообещал ему, что не будет его больше угнетать никакими искушениями, только бы он совершил один какой-либо грех из трех. Он предложил следующие три греха: убийство, блуд и пьянство. «Соверши, — говорил он, — какой-либо один из них: или человека убей, или соблуди, или один раз упейся — и дальше ты пребудешь в мире, и после этого я уже не буду тебя искушать никакими искушениями». Пустынник же тот подумал про себя так «Человека убить — страшно, ибо это есть и само по себе большое зло, и заслуживает смертной казни как по Божьему суду, так и по гражданскому. Совершить блуд, стыд, погубить хранимую до того чистоту тела — жаль, и гнусно оскверниться не познавшему еще этой скверны. Упиться же один раз, кажется, небольшой грех, ибо человек скоро протрезвляется сном. Итак, пойду я, упьюсь, чтобы бес больше не угнетал меня, и мирно я буду жить в пустыне». И вот, взяв свое рукоделие, он пошел в город и, продав его, вошел в корчму и упился. По сатанинскому действию случилось ему беседовать с некоей бесстыдной и прелюбодейной женщиной. Будучи прельщен, он пал с нею. Когда он совершал с ней грех, пришел муж той женщины и, застав грешащего с женой, начал его бить, а он, оправившись, начал драться с тем мужем и, одолев его, убил.

Петр Ковалев
Другие статьи автора: https://podskazki.info/karta-statej/

МОБИЛЬНОСТЬ • Большая российская энциклопедия

• В книжной версии

  Том 20.

  Москва, 2012, стр. 562

• Скопировать библиографическую ссылку:

  ---

Авторы: М. Ф. Черныш

МОБИ́ЛЬНОСТЬ (от лат. mobilis – по­движ­ный) со­ци­аль­ная, пе­ре­ме­на ин­ди­ви­дом или груп­пой со­ци­аль­ной их ме­ста в струк­ту­ре об­щест­ва. Тер­мин ввёл П. А. Со­ро­кин для ха­рак­те­ри­сти­ки из­ме­не­ний в со­ци­аль­ной струк­ту­ре совр. об­ще­ст­ва вслед­ст­вие пе­ре­ме­ще­ния боль­ших масс лю­дей из де­ре­вень в го­ро­да в про­цес­се ур­ба­ни­за­ции, а так­же пе­ре­хо­да зна­чит. час­ти на­се­ле­ния с ниж­них сту­пе­ней со­ци­аль­ной ле­ст­ни­цы на бо­лее вы­со­кие. С. Лип­сет и Р. Бен­дикс вы­де­ли­ли в ка­че­ст­ве фак­то­ров, спо­соб­ст­вую­щих по­вы­ше­нию со­ци­аль­ной М., юри­дич. от­ме­ну со­слов­ных и др.

ста­тус­ных при­ви­ле­гий и ус­та­нов­ле­ние ра­вен­ст­ва гра­ж­дан пе­ред за­ко­ном, рост эко­но­ми­ки, ве­ду­щий к при­вле­че­нию в про­из­вод­ст­во всё боль­ше­го чис­ла ква­ли­фи­ци­ров. вы­со­ко­оп­ла­чи­вае­мых ра­бот­ни­ков, раз­ви­тие сис­те­мы об­ра­зо­ва­ния, в т. ч. выс­ше­го уни­вер­си­тет­ско­го, даю­ще­го воз­мож­ность со­ци­аль­но­го про­дви­же­ния для ши­ро­ких масс на­се­ле­ния. В ра­бо­тах Со­ро­ки­на, Лип­се­та и Бен­дик­са по­яв­ля­ет­ся по­ня­тие ка­на­ла со­ци­аль­ной М. (се­мья, сис­те­ма об­ра­зо­ва­ния, ар­мия и др.).

Со­ци­аль­ная М. раз­де­ля­ет­ся на го­ри­зон­таль­ную (пе­ре­ме­ще­ния внут­ри со­ци­аль­ной груп­пы или стра­ты со­ци­аль­ной) и вер­ти­каль­ную (пе­ре­ход на бо­лее вы­со­кую или бо­лее низ­кую по­зи­цию в об­ще­ст­ве), ин­ди­ви­ду­аль­ную и груп­повую, меж- и внут­ри­по­ко­лен­че­скую. По­то­ки вос­хо­дя­щей и нис­хо­дя­щей М. не­из­мен­но со­про­во­ж­да­ют друг дру­га, со­от­но­ше­ние ме­ж­ду ни­ми оп­ре­де­ля­ет со­ци­аль­ную си­туа­цию в об­ще­ст­ве.

Чем вы­ше в об­ще­ст­ве воз­мож­но­сти ин­ди­ви­ду­аль­ной М., тем ни­же уро­вень спло­чён­но­сти со­ци­аль­ных групп и тем мень­ше меж­груп­по­вая на­пря­жён­ность. С. Лип­сет и Р. Бен­дикс ви­де­ли в вы­со­ком уров­не ин­ди­ви­ду­аль­ной М. от­ли­чие США от стран Ев­ро­пы, где тра­ди­ци­он­но пре­об­ла­да­ли кол­лек­тив­ные дей­ст­вия, на­прав­лен­ные на улуч­ше­ние по­зи­ции боль­ших со­ци­аль­ных групп.

Внут­ри­по­ко­лен­че­ская М. – это со­ци­аль­ные пе­ре­ме­ще­ния внут­ри од­но­го по­ко­ле­ния, то­гда как меж­по­ко­лен­че­ская М., осу­ще­ст­в­ляе­мая на про­тя­же­нии двух или не­сколь­ких по­ко­ле­ний, от­ра­жа­ет дол­го­вре­мен­ные тен­ден­ции раз­ви­тия об­ще­ст­ва, напр. про­цесс ур­ба­ни­за­ции; стар­то­вой точ­кой для её из­ме­ре­ния вы­сту­па­ет со­ци­аль­ная по­зи­ция ро­ди­те­лей.

Понятие мобильности. Виды мобильности. Академическаямобильность Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

Вестник Челябинского государственного университета. 2014. № 13 (342). Образование и здравоохранение. Вып. 4. С. 94-98.

УдК 378.014.5:159.953 ББК 74.5

понятие мобильности. виды мобильности. академическая мобильность

О. В. Проскура, И. Ю. Герасимчук

ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет», Томск, Россия

Уточняются понятия: мобильность, академическая мобильность. Определяются виды, типы мобильности и их взаимосвязь. Определяется понятие категории мобильности, факторы становления мобильности.

Ключевые слова: мобильность, социальная мобильность, личностная мобильность, профессиональная мобильность, академическая мобильность.

Осуществление профессиональной деятельности, в т. ч. педагогической, ставит перед человеком определённые требования: он должен быть профессионально компетентен, социально адаптирован, активен и др. Работая в постоянно изменяющихся условиях, педагог должен быть готов к возможным изменениям. С нашей точки зрения, это состояние может быть обозначено как «мобильность».

Мобильность — понятие междисциплинарное. Данное качество связывается исследователями с гибкостью и подвижностью мотивации, сознательным изменением стереотипов и пластичностью. Для успешной реализации в современном мире человеку необходимо обладать психологической гибкостью, способностью делать выбор и осуществлять творческую деятельность, т. е. быть мобильным. Для этого человеку требуется осознание своих внутренних ориентаций.

Хотя исследователи определяют мобильность как социальный феномен, изучая её, они анализируют тип мобильности, который соответствует их научному интересу. Таким образом, выделяются несколько видов мобильности:

— социальная;

— профессиональная;

— социокультурная;

— культурная;

— академическая.

Также существует личностная мобильность, которая лежит в основе формирования остальных типов мобильности личности и определяет их уровень развития.

Прежде чем реализовать имеющийся потенциал мобильности, необходимо её сформировать. Сформированная личностная мобильность позволяет выбрать траекторию других типов мо-

бильностей без ущерба для личности, для целей эффективного самосовершенствования. То есть мобильность зависит от индивидуальных характеристик человека, таких как потребности, интересы, ценностные ориентации, моральные качества и другие мотивационные факторы. Можно определить схему реализации мобильности следующими основными элементами: потребности — интересы — мотивы.

Мобильность делится на горизонтальную и вертикальную. Горизонтальная мобильность — переход индивида из одной социальной группы в другую, расположенную на одном и том же уровне. Вертикальная мобильность — продвижение человека по служебной лестнице вверх или вниз.

Различают индивидуальную мобильность — перемещение одного человека независимо от других, и групповую — перемещение происходит коллективно. Кроме того, выделяют географическую мобильность — перемещение из одного места в другое при сохранении прежнего статуса (международный и межрегиональный туризм). В качестве разновидности географической мобильности выделяют понятие миграции — перемещение из одного места в другое с переменой статуса [1].

Категория мобильности рассматривается исследователями в двух направлениях: как процесс и как интегративное личностное качество. Как качество личности все виды мобильности представлены через её индивидуально-психологические особенности (способности) и активно-действенное состояние (готовность). В зависимости от сферы интересов исследователей выделяются различные виды способностей и готовности. При этом все едины в том, что предпосылкой для развития способностей являются образование, сфор-

мированные общекультурные и профессиональные компетенции, интериоризированные культурные ценности, а условием развития способностей выступает активная деятельность субъектов.

Становление перечисленных видов мобильности обусловлено как внешними, так и внутренними факторами. К внешним факторам, содействующим формированию различных видов мобильности, относятся изменения окружающей среды и эволюционирующие требования к индивиду. К внутренним — присущая всем видам мобильности потребность в самореализации, самосовершенствовании и саморазвитии.

Определяя личностную мобильность, большинство учёных делают акцент на целенаправленной активности личности по самоизменению, саморазвитию и самосовершенствованию. Личностная мобильность понимается нами как подвижность внутренних состояний субъектов. Личностное изменение представляет собой следствие внутреннего содержания личности, её потенциал и приводит к появлению новых аспектов творческой деятельности человека. Генератором личностного саморазвития, перехода потенциального бытия в актуальное является личностная мобильность. Личностная мобильность проявляется в субъективной стороне активности личности и является неотъемлемым, самым динамичным элементом процесса самосовершенствования личности.

Под социальной мобильностью понимается перемещение отдельных лиц или групп в социальной позиции с течением времени. Чаще всего, социальная мобильность означает изменение благосостояния и социального статуса отдельных лиц или семей. Тем не менее это может также относиться к изменениям уровня грамотности, образования или других переменных между группами.

Социальная мобильность обычно относится к вертикальной мобильности, что подразумевает движение отдельных лиц или групп вверх или вниз с одного социально-экономического уровня на другой. Хотя в некоторых случаях социальная мобильность используется для обозначения горизонтальной мобильности, которая является движением от одного положения в другое в пределах одного социального уровня, как тогда, когда кто-то изменяет одну работу на равноценно престижную другую работу.

При определении овладения социальной мобильностью учёные исходят из способностей и

внутренних качеств личности: это умение анализировать, оценивать, саморазвиваться и т. д. Следовательно, для реализации социальной мобильности недостаточно существования внешних социальных условий, необходимы личностные способности, желание и умение осуществлять социальную мобильность.

Профессиональная мобильность определяется как процесс перемещения индивидов между группами внутри профессиональной структуры общества, участвуя в котором они полностью или частично изменяют свой профессиональный статус (А. Мартенс, А. Шелтон, Э. Ф. Зеер, Д. В. Чернилевский, М. И. Дьяченко, Л. А. Кандыбович, З. А. Решетова, А. М. Столяренко и др.).

Базу профессиональной мобильности личности составляет высокий уровень профессиональных знаний, владение профессиональными приёмами и умениями, эффективное и качественное их применение при выполнении каких-либо заданий в сфере своей профессии.

Понятие профессиональной мобильности может рассматриваться с двух позиций:

1) с одной стороны, это изменение позиций, вызванное внешними условиями, а именно: отсутствием рабочих мест, низкой заработной платой, бытовой неустроенностью работников и т. д., что вызывает необходимость их адаптации к реальным жизненным позициям;

2) с другой, профессиональную мобильность можно рассматривать как внутреннюю свободу, самосовершенствование личности, основанное на стабильных ценностях и потребности в самоорганизации, самоопределении и саморазвитии, способности быстро реагировать на изменения в социуме благодаря образованности и профессиональной компетентности.

Профессиональная мобильность является механизмом социальной адаптации, позволяет человеку управлять ресурсами субъектности и профессиональным поведением. Уровень профессиональной мобильности определяет уровень адап-тированности и конкурентоспособности личности на рынке труда.

Социокультурная мобильность представляет собой творческий процесс, так как в время деятельности человека происходит создание новых ценностей, построение нового общества и новых отношений. Подвижность внутренних состояний социальных субъектов и есть социокультурная мобильность. Социокультурная мобильность

96

О. В. Проскура, И. Ю. Герасимчук

проявляется в субъективной стороне активности личности и является неотъемлемым, самым динамичным элементом социального процесса.

Говоря о социокультурной мобильности, необходимо также отметить следующие качества личности, которые определяют сформированность данного вида мобильности: нравственную репутацию поведения, духовность, экологическую культуру, коммуникативность, социальное творчество, способность к сотрудничеству, самоконтроль и рефлексию.

Говоря о культурной мобильности, мы подразумеваем способность личности к свободному и критическому мышлению, рефлексии событий, умению находить нестандартные решения в новых ситуациях, предвидеть характер и ход изменений, как в изучаемой области, так и в общественном развитии [2]. Культурная мобильность обеспечивает разнообразие и живость мысли и речи человека, инновационный подход к решению задач.

В различных странах понятие «академическая мобильность» исторически приобрело свою специфическую окраску. В США под ним подразумевают различные программы обмена студентами и образовательными программами. В Европе с развитием процессов интеграции данное понятие получило более широкую трактовку, включающую в себя элементы программ, предназначенных для мобильности профессорско-преподавательского состава, научные программы и программы повышения квалификации.

Академическая мобильность с точки зрения зарубежных лингвистов имеет два лексических значения:

первое — это право свободно перемещаться и проживать в странах, входящих в Европейское содружество, и право получения профессионального образования в своей стране и других государствах. В данном случае под мобильностью понимается физическое перемещение человека в общемировом образовательном пространстве;

второе рассматривается как способность человека к адаптации в современном политкультур-ном обществе и проживанию в нём, умение устанавливать контакт с иностранными гражданами, преодоление трудностей, возникающих в процессе общения с представителями другой культуры.

Термин «академическая мобильность» подразумевает перемещение студентов и преподавателей высших учебных заведений на определённый период в другое образовательное или научное за-

ведение в пределах или за пределами своей страны с целью обучения или преподавания [3].

При таком подходе академическая мобильность рассматривается как атрибут современной среды, помогающий расширить социальные, экономические, культурные и политические взаимоотношения и связи. Однако нельзя свести понимание категории академической мобильности только к передвижению человеческого капитала, обмену интеллектуальным продуктом и сотрудничеству в области образования и науки. Для осуществления мобильности на всех её уровнях субъекты расширяющегося образовательного пространства должны обладать определёнными личностными качествами и способностями, которые позволят им стать бенефициантами открывающихся возможностей и перспектив. Так, например, по мнению Н. С. Бринёва, академическая мобильность — это неотъемлемая форма существования интеллектуального потенциала и возможность самим формировать свою образовательную траекторию и в рамках образовательных стандартов выбирать предметы, курсы, учебные заведения в соответствии со своими склонностями и устремлениями [2].

Таким образом, данная категория рассматривается исследователями как признак внутренней свободы, способствующий становлению самостоятельной, целеустремлённой и пытливой личности, умеющей критически оценивать собственные способности, определять цели и маршрут индивидуального развития. В связи с этим целесообразно отметить, что необходимость продвижения и развития академической мобильности обучающихся обусловлена не только внешними факторами, но и внутренней потребностью самой личности. Ряд отечественных исследователей (Л. В. Зновенко, А. Н. Шеремет, С. Н. Рягин, И. Н. Айнутдинова) рассматривают академическую мобильность как личностное качество, формируемое в процессе обучения и необходимое для дальнейшего личностного и профессионального роста, интеграции в общество с целью самореализации, внесения посильного вклада в экономику, политику и культуру как своей, так и других стран, совершенствования самого себя и окружающего мира.

Выводы. Рассмотрев разные типы мобильности личности, необходимо отметить, что различные науки затрагивают аспекты личности и акцентируют внимание на особенностях и свойствах, отвечающих их научным интересам.

Социология выводит на передний план социальную роль личности, психология — самосознание, а педагогика — деятельность личности по саморазвитию.

Проанализировав особенности различных типов мобильности, мы можем сделать вывод о взаимосвязи всех видов для обеспечения академической мобильности. Так, личностная мобильность необходима для создания мотивации участия в академической мобильности, а профессиональная важна для успешной её реализации. Социокультурная и культурная мобильность обеспечивают успех социальных взаимоотношений и культурной адаптации.

Следовательно, академическая мобильность субъектов образовательного процесса выраже-

на не только в свободном передвижении обучающихся через границы национальных государств, но и в способности и готовности к непрерывному самообразованию в мультикуль-турной среде.

Проанализировав различные определения академической мобильности и особенности различных типов мобильности, мы считаем, что понятие академической мобильности может быть сведено к следующему определению — это целостное личностное качество, формируемое в процессе обучения и представляющее динамичное состояние составляющих его компонентов, характеризующее способность и готовность личности адаптироваться, изменяться и преобразовывать себя и окружающую среду.

Список литературы

1. Калиновский, Ю. И. Праксиология исследовательской деятельности: монография /Ю. И. Калинов-ский ; Соликам. гос. пед. ин-т. 2-е изд., испр. и доп. Соликамск : СГПИ, 2008. 236 с.

2. Бринёв, Н. С. Академическая мобильность студентов как фактор развития процесса интернационализации образования [Электронный ресурс] / Н. С. Бринёв, Р. А. Чуянов. URL: http://www.prof.msu.ru/ publ/omsk2/o60.htm

3. Котмакова, Т. Б. Формирование личностной мобильности как профессионального качества будущих специалистов в процессе обучения в вузе / Т. Б. Котмакова. Комсомольск-на-Амуре, 2011. 20 с.

Сведения об авторах

Проскура Оксана Васильевна — аспирант кафедры инженерной педагогики Института развития стратегического партнёрства и компетенций Национального исследовательского Томского политехнического университета, специалист по учебно-методической работе Института международного образования и языковой коммуникации, Томск, Россия. [email protected]

Герасимчук Прима юрьевна — кандидат педагогических наук, доцент кафедры инженерной педагогики Института развития стратегического партнёрства и компетенций Национального исследовательского Томского политехнического университета, заведующая языковым центром Института международного образования и языковой коммуникации, Томск, Россия. [email protected]

Bulletin of Chelyabinsk State University. 2014. № 13 (342). Education and Healthcare. Issue 4. P. 94-98.

concept of mobility. kinds of mobility. academic mobility

O. V. Proskura

Postgraduate Student of the Department ofEngineering Pedagogy Institute of Strategic Partnership Development and Competences of National Research Tomsk Polytechnic University, Expert in Educational Work of the Institute for International Education and Language Communication, Tomsk, Russia. [email protected]

I. Yu. Gerasimchuk

Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor of the Department of Engineering Pedagogy Institute of Strategic Partnership Development and Competences of National Research Tomsk Polytechnic University, Head of Language Department of the Institute for International Education and Language Communication, Tomsk, Russia. [email protected]

98

O. B. npocKypa, H. W. repacwMuyK

Concepts are specified: mobility, academic mobility. Kinds, types of mobility and their interrelation are

defined. Mobility category concept and mobility formation factors are defined.

Keywords: mobility, social mobility, personal mobility, professional mobility, academic mobility.

References

1. Kalinovskiyj, Yu. I. Praksiologiya issledovateljskoyj deyateljnosti [Praxeology research activities] : mono-grafiya / Yu. I. Kalinovskiyj // Solikamskiyj gosudarstvennihyj pedagogicheskiyj institut. 2-e izd., ispr. i dop. Solikamsk : SGPI, 2008. 236 s.

2. Brinev, N. S. Akademicheskaya mobiljnostj studentov kak faktor razvitiya processa internacionalizacii obrazovaniya [Academic mobility of students as the factor of development of the process of internationalization of education] [Ehlektronnihyj resurs] / N. S. Brinev, R. A. Chuyanov. URL: http://www.prof.msu.ru/publ/ omsk2/o60.htm

3. Kotmakova, T. B. Formirovanie lichnostnoyj mobiljnosti kak professionaljnogo kachestva buduthikh spe-cialistov v processe obucheniya v vuze [Development of personal mobility as a professional quality of future specialists in the process of education] / T. B. Kotmakova. Komsomoljsk-na-Amure, 2011. 20 s.

Урок 18. социальная мобильность и социализация личности — Обществознание — 10 класс

Обществознание, 10 класс

Урок 18. Социальная мобильность и социализация личности

Перечень вопросов, рассматриваемых на уроке:

1. Социальная мобильность.
2. Формы и виды социальной мобильности.
3. Каналы социализации в современном обществе.
4. Агенты социализации.

Тезаурус:

Социализация – это длительный процесс, при котором индивид усваивает знания, опыт, нормы поведения и нравственные ценности, принятые в обществе.

Агенты социализации – это люди, учреждения и социальные институты, при участии которых проходит социализация человека.

Социальная мобильность — это изменение индивидом или группой своей социальной позиции в социальном пространстве.

Горизонтальная мобильность – перемещение индивида или группы внутри одного социального или профессионального класса (без изменения статуса).

Вертикальная мобильность – движение вверх и вниз по социальной лестнице (с изменением статуса).

Социальные лифты — это институты, с помощью которых происходит перемещение из одной социальной группы в другую.

Ключевые слова

Социальная мобильность, вертикальная и горизонтальная мобильность, социализация, агенты социализации, маргиналы и люмпены.

Основная и дополнительная литература по теме урока:

Учебник «Обществознание» для 10 класса авторов: Л.Н. Боголюбова, Ю.И. Аверьянова, А.В. Белявского. Москва. Издательство «Просвещение», 2014.

О.А. Чернышёва, Р.В. Пазин. Обществознание. ЕГЭ. Работа с текстом. Решение познавательных задач. Легион. Ростов-на-Дону, 2017. С. 22-28.

П.А. Баранов. Большой сборник тематических заданий. АСТ, 2017. С. 40 – 41.

Теоретический материал для самостоятельного изучения

Овладение человеком набором ролей неразрывно связано с усвоением социальных норм. Они определяют те требования, которые предъявляются к поведению в обществе. Сам процесс усвоения индивидом социальных норм, ролей, духовных ценностей называется социализацией. Социализация происходит только при связях с другими людьми, особенно это важно в раннем возрасте.

Первый этап социализации ребенка начинается уже с установления контакта с матерью, а потом и с другими близкими.

Важную роль в социализации ребенка занимает игра, когда дети, подражая взрослым становятся строителями, шахтёрами, мамами и т.п. Ребёнок в общении со взрослыми видит себя как бы со стороны, как его видят другие. И с этого момента, считают социологи, можно говорить о социальной личности.

Следующий этап социализации начинается в 8-9 лет, когда дети осваивают игры по правилам. Здесь у них формируются понятие идеи справедливости, равного участия.

Отклонение от принятых в игре правил вызывает бурю эмоций и негодования. Таким образом, норма, правило воспринимается как необходимое и выполняемое всеми.

По мнению учёных, социализация человека происходит всю жизнь. В процессе социализации взрослый осваивает новые социальные роли – работника, родителя, руководителя и др.

На первом этапе социализации основную роль играет семья. В малой семье главные воспитатели ребенка родители, а в большой семье ещё и бабушки, дедушки, старшие братья и сёстры.

В подростковом возрасте начинается новый тип отношений равных с равными, т. е. группа сверстников играет большую роль в социализации подростка.

Школе принадлежит роль одного из главных социализаторов. Её значение в том, что она передает накопленные знания, нормы и ценности, ориентируя подростка в видах деятельности.

СМИ также участвуют в социализации личности. Занимая огромное количество времени подростка.

Адаптация как средство социализации — это процесс приспособления человека к меняющейся социальной среде.

Процесс адаптации связан усвоением типичных способов поведения к определённой среде, принятием ценностей определённого социального окружения. Так, ребёнок довольно долго адаптируется к школе.

Социальная мобильность – это передвижение людей из одних общественных групп в другие. Она бывает горизонтальной и вертикальной. Горизонтальная мобильность происходит без изменения статуса, например, переход на работу в качестве учителя из одной школы в другую. Вертикальная же мобильность предполагает изменение статуса. При этом она может быть восходящей (повышение статуса) или нисходящей (понижение статуса).

Индивидуальная мобильность подразумевает передвижение отдельного индивида, групповая — коллективные перемещения, межпоколенная – изменения статуса поколения по сравнению с предыдущим; внутрипоколенная — изменение статуса в рамках одного поколения.

По мнению социолога П. Сорокина, перемещению из одних групп в другие способствуют несколько социальных институтов, в первую очередь армия, церковь, школа.

Служба в армии дает возможность сделать военную карьеру.

Церковь дает возможность занять высокое положение выходцам из низших социальных слоев.

Образование открывает доступ к престижным должностям и званиям.

Важными социальными лифтами или каналами социальной мобильности являются семья (социальный статус семьи), собственность, бизнес, карьера, получение образования, вступление в брак.

Вследствие социальной мобильности в обществе образуются две группы населения, которые как бы выпадают из устойчивой социальной структуры – это люмпены и маргиналы.

Слово люмпен происходит от немецкого Lumpen – «лохмотья». К люмпенам относят опустившихся людей – бродяг, нищих, бомжей. Они представляют опасность для общества, являясь потенциальными преступниками.

К маргиналам (от лат. marginalis – «находящийся на краю») относят людей, которые оказались по разным причинам в промежуточном положении между устойчивыми общностями: миграция из села в город является примером маргинализации. Потеряв связь с деревней, они трудно приспосабливаются к городской жизни. Но нельзя сказать, что они не могут быть успешными и предприимчивыми.

Разбор типового тренировочного задания

1. Выберите верные суждения о социализации личности

1. Социализация взрослого человека – это освоение им новых социальных ролей.

2. С возраста 8-9 лет, когда они осваивают тип игры по правилам, детям становятся понятными идеи справедливости, равного участия.

3. социализация возможна вне постоянных связей с другими людьми

Правильный вариант/варианты: 1,2.

1. Вставьте пропущенные слова:

Овладение человеком набором ролей неразрывно связано с усвоением социальных ____.

Процесс усвоения индивидом образцов поведения, социальных ролей и норм, духовных ценностей называется _____________.

Правильный вариант: норм; социализацией.

Мобильность приводит к потере времени и вкуса к подвижной жизни

 Видеозапись

20 марта, выступая с публичной лекцией в объединении «Музей Москвы» в рамках проекта Высшей школы экономики «Университет, открытый городу», заведующий кафедрой практической философии ВШЭ Александр Филиппов рассуждал о парадоксах мобильности.

«Пространство может быть осмысленно человеком только через его деятельность и социальное положение», — считает Александр Филиппов. Не только переезд в другой город, но и повышение по служебной лестнице меняют пространство (в том числе социальное пространство) человека. «Однако, называя современный мир мобильным, мы не задумываемся о парадоксальном характере этого явления: неподвижности», — заметил Филиппов, пояснив, что возможность электронной коммуникации сделала не очень-то актуальным непосредственное телесное перемещение людей.

Мобильные средства превращают нас в статичных людей. Даже туристы, которые по сути своей нацелены на открытие для себя новых мест, проникаются холодным отношением к прекрасному

В самом деле, «географическое» перемещение перестало быть необходимым, например, когда человек работает на компьютере, сотрудничая на удаленном доступе с компанией, базирующейся в другом городе или даже другой стране. Тем самым в современном мире стираются различия между местами с точки зрения их функционального значения. «Парадокс в том, что я способен к передвижению, но мне никуда не нужно. Мобильные средства превращают нас в статичных людей. Даже туристы, которые по сути своей нацелены на открытие для себя новых мест, проникаются холодным отношением к прекрасному», — отметил Александр Филиппов.

Жизнь одновременно на несколько городов приводит к тому, что перемещение с места на место само стало «местом перемещения». Зависимость от средств мобильности оставляет все меньше времени на досуг из-за постоянного пребывания в местах ожидания (пробки, очереди), что приводит к потребности «убить время». Мы обрели невиданные ранее возможности мобильности, но она заставляет нас терять время. «Все эти парадоксы усложняют процессы развития современного человека, — сказал профессор Филиппов, — особенно если человек не замечает этих парадоксов».

После лекции профессор ответил на множество вопросов из зала. Поскольку аудиторию по большей части составляли молодые люди, Александр Филиппов заметил, что, по его мнению, мобильность людей в молодости нужно всячески поощрять и использовать все возможности для ее реализации. В чем, например, студентам ВШЭ помогают программы студенческой мобильности.

Алла Либерт, специально для новостной службы портала ВШЭ

Мобильность населения до и после пандемии

Последствия пандемии – всерьез и надолго. Даже оптимизм вирусологов и политиков не помешает долгие годы циркулировать слухам и версиям о «второй волне» и «третьей волне», что «вирус мутировал» или «новый вирус пришел».

Что будет влиять на мобильность

Ключевым фактором передвижения станет «социальная дистанция» (хотя правильнее называть ее не социальной, а физической). Вероятно, постоянные требования к ней будут сняты, но шансы повторного введения «красного уровня вирусологической опасности» серьезные. Сидеть или стоять в транспорте рядом с незнакомцами станет неприемлемым для очень многих. Наиболее безопасным видом транспорта будет автомобиль, спрос на недорогие и подержанные машины вырастет. Тренд в мегаполисах на пересаживание с личного авто на общественный транспорт развернется в обратную сторону, стояние в пробках станет предпочтительнее толпе в метро.

К счастью, в мегаполисах будут идти и другие процессы. Во-первых, это рост удаленных и частично удаленных форм занятости; хотя большинство после самоизоляции все-таки вернется в офисы, доля работников, не привязанных к жесткому графику, может, как предполагает Павел Чистяков в «Российской газете», вырасти с 20 до 35%. Во-вторых, будет происходить умеренная «деурбанизация»: люди будут готовиться к следующей самоизоляции в домике с участком, а не в многоэтажных джунглях (как в виде переезда, так и в виде «второго дома»). Эти тенденции будут немного снижать нагрузку на транспорт в мегаполисах, в том числе в утренние и вечерние пиковые часы.

Важной особенностью поведения станет отказ от планирования путешествий заранее: память о том, как в марте и апреле такие планы обнулились, а люди застревали за границей, останется надолго. Дальние поездки (и деловые, и на отдых) будут планироваться не за полгода, а за пару недель – месяц.

По всей видимости, на расстоянии одного дня автомобилем (500–1000 км) именно машина станет самым популярным видом транспорта. И только личная или прокатная: райдшеринг (совместные поездки), а заодно и автостоп, т. е. способы оказаться в замкнутом пространстве с попутчиками неизвестного вирусного статуса, потеряют часть приверженцев.

Печали воздушного транспорта

Хуже всего будет воздушному транспорту: герметический салон самолета меньше всего пригоден для «дистанцирования». И не только в полете: обеспечивать дистанцию в узких проходах при посадке и высадке придется, вероятно, за счет растягивания процедуры во времени. Экономическая модель авиакомпаний также играет против них: большинство воздушных судов находится в лизинге, а покупка билетов пассажирами загодя – важный источник авансирования компании.

Самолет, конечно, останется средством передвижения – в основном на дальние расстояния, когда иного выбора нет. Количество пассажиров в салоне, вероятно, уменьшится: или будет предложена компоновка с мини-купе, или кресел станет меньше. Все это приведет к росту цен на билеты в 3–4 раза по сравнению с временами до ковида.

Планы развития авиации придется пересматривать. Потребности в новых самолетах не будет несколько лет, не ясно, переживут ли это время даже авиастроительные гиганты Boeing и Airbus. Надо будет принимать тяжелое решение и России: ей не по силам будет два проекта, SSJ100 и МС-21, останется максимум один. Но придется заниматься самолетом для доступности Севера, на замену Ан-24 и Ан-26 – вероятно, на базе Ил-114.

Целесообразно будет заморозить и строительство, и реконструкцию аэропортовой инфраструктуры. Несколько аэропортов, в основном в европейской части России (Брянск, Курск, Пенза, Саранск и т. п.), скорее всего придется законсервировать. Та же участь может постичь и только что построенный аэропорт Тобольска.

Будем не летать, а ездить

В значительно лучшем положении железные дороги: лизинг вагонов крайне ограничен, купе (если не продавать в одно купе билеты тем, кто не едет вместе) обеспечивают дистанцирование, даже в вагонах с креслами расстояние между ними больше, чем в самолете. Фатальной зависимости от вентиляции нет: если в современных вагонах нельзя быстро сделать ее безопасной, ее проще отключить и открывать окна.

Хотя пассажиропоток и уменьшится, вагонов нужно будет больше, чтобы обеспечить перевозки с дистанцированием при повышении эпидемической опасности. Железная дорога выгодно отличается от других видов транспорта: два рейса самолета или автобуса вместо одного повышают затраты вдвое, а 20 вагонов вместо 10 – всего на 15–20%. Нужен будет значительный резерв вагонов, но их не нужно для этого больше производить – достаточно приостановить действие технического регламента Таможенного союза и не списывать пассажирские вагоны по истечении срока эксплуатации (около 30 лет). Рост цен на железнодорожные билеты (в России) будет значительно меньшим, чем на самолетные, этому будет способствовать и то, что цены на плацкартные и общие вагоны до сих пор регулируемые.

Разработки новых вагонов, вероятно, пойдут в сторону типа «капсульный отель» и купе с креслами для сидения. Возможно, вспомнят вагоны XIX в., в которых из каждого купе был свой выход на платформу.

Может вырасти спрос на морские перевозки как альтернативу воздушным (например, трансатлантические), на них может переориентироваться часть круизного флота. Время в пути теперь проще будет использовать для удаленной работы.

Междугородные автобусы останутся как недорогая альтернатива, хотя, возможно, и в них уменьшится количество мест и появятся разделенные прозрачным пластиком мини-купе.

Без эффекта сельдей в бочке

Перевозки в крупных мегаполисах самые проблемные. Ключевой вопрос: хватит ли оттока с общественного транспорта на личный и эффекта от роста удаленной занятости, чтобы наполняемость магистрального общественного транспорта (метро и пригород на железной дороге) в пиковые часы позволяла не ехать пассажирам впритирку друг к другу? К сожалению, рост пробок в крупных городах неизбежен, скорее всего и в Москве придется расширять специально зауженные улицы и снова увеличивать количество мест для парковки. Велосипед, хотя инфраструктуру для него и нужно развивать, не спасет: в российском климате это сезонный вид транспорта в отличие от Европы.

Развитие магистрального внеуличного транспорта, которым отличилась Москва в последние годы, надо будет продолжать. Планировать его развитие надо, снизив максимальную наполняемость вагона даже в пиковые часы. На железной дороге есть резервы роста даже без нового строительства: уменьшение интервалов до 4 минут, появление двухэтажных составов. Такие составы уже эксплуатируются в Москве «Аэроэкспрессом»: с уменьшением потоков авиапассажиров его бизнес-модель умирает, надо направить их на более напряженные направления Подмосковья.

Важнейшую роль в Москве и других крупнейших городах могут сыграть и не транспортные меры для снижения нагрузок на транспорт. Это жесткие ограничения на строительство, фактически запрет на рост полезных площадей (как жилых, так и нежилых) на единицу территории. Это и распределение времени начала и конца работы в организациях, не практикующих удаленную занятость.

Поскольку вырастет частично удаленная занятость по принципу «явка 1–2 дня в неделю», умеренная деурбанизация проявится в росте спроса на индивидуальное жилье в 150–250 км от Москвы, в таких городах, как Ржев, Калязин, Михайлов, Шацк и т. п.; целесообразно будет включать пригородное сообщение с ними в планы развития Московского узла.

Пересмотр перспективных проектов

В новой ситуации придется пересматривать и долгосрочные документы транспортного планирования. Помимо замораживания аэропортовой инфраструктуры надо обсуждать и целесообразность строительства высокоскоростных железных дорог. В последние годы были планы и поручения, освоены деньги на проектирование линии Москва – Нижний Новгород, но ключевого решения – строить или нет и куда именно строить – так и не принято. Скорее всего триллиона или двух на новую линию в новых условиях у государства сейчас не будет. Но не надо забывать, что можно за значительно меньшие деньги повышать скорости на существующей линии между Москвой и Петербургом и отрабатывать технологии, чтобы через 5–7 лет можно было вернуться и к проектам новых высокоскоростных линий.

Поскольку передвижение на легковых автомобилях будет расти, от строительства и реконструкции автодорог отказываться нельзя, но пересматривать приоритеты надо. Снова спросить: нужна ли платная трасса Москва – Казань, если можно реконструировать автодорогу «Волга» М7, соединяющую эти города по самому короткому маршруту? И вообще, правильно ли отдавать приоритет платным дорогам, если покупательная способность населения сокращается? Можно сэкономить и на ЦКАД, сдав ее в урезанном виде (то, что уже построено), но сделав бесплатной. Больше средств надо вкладывать в обходы городов, в развязки вместо железнодорожных переездов, в повышение безопасности существующих трасс.

Сейчас слишком мало информации для прогнозирования передвижения населения и работы транспорта в послекоронавирусное время. Придет время и для более точных предположений. Но то, что транспорта в прежнем виде не будет, уже понятно.

Каналы социальной мобильности личности: устоявшиеся и вновь появившиеся | Zorina

Балабанов А.С., Балабанова Е.С. Социальное неравенство: факторы углубления депривации // СОЦИС (социологические исследования). 2003. № 7. С. 34-43.

Голосенко И.А. Социология Питирима Сорокина // История буржуазной социологии первой половины ХХ века. – М., 1979. № 2 С. 21-23.

Заславская Т.И. Современное российское общество: проблемы и перспективы // ОНС (Общественные науки и современность). 2004. № 5. С. 5-15.

Зиглина Т.Н. Кризис современного западного общества в контексте теории социокультурной динамики П.А. Сорокина // Вестник МГУ. Серия 18. Социология и политология. 1997. № 1. С. 28-34.

Лукьянов В.Г., Сидоров С.А., Урсу И.С. Социология: учебное пособие. – СПб.: ИВЭСЭП, Знание, 2004. 416 с.

Оболонский А.В. Без реформы бюрократии административные реформы бессмысленны // ОНС (Общественные науки и современность). 2004. № 5. С. 58-67.

Сорокин П.А. Человек. Цивилизация. Общество. – М.: Политиздат, 1992. 543 с.

Сорокин П.А. Система социологии. Т. 1-2 / Изд. подгот. Липский А.В. и Сапов В.В. – М.: Наука, 1993. (I изд. – 1920).

Фролов С.С. Социология: учебник. 2 изд. – М.: Издательская корпорация «Логос», 1996. 360 с.

Штомпка П.И. Социология. Анализ современного общества. – М.: Логос, 2005. 664 с. + 32 с цв. вкл.

Lawrence T. Nichols. Science, politics and moral activism: Sorokin’s integralism reconsidered // Return of Pitirim Sorokin. International Kondratieff foundation. – Moscow, 2001. Рp. 217-237.

Sorokin P.A. «Fads and Foible» in Modern Sociology and Related Sciences. – Westport, Connecticut: Greenwood Press, Publisher. 1956. Рp. 102-130.

Sorokin P.A. Russian Sociology in Twentieth Century. – American Journal of Sociology, 1927. vol. 31. Рp. 58-59.

Sorokin P.A. Social Mobility. N.Y., 1928; Idem . Sociocultural Causality, Space and Time. – N.Y., 1947. Рp. 23-28.

Sorokin P.A. A Long Jorney. – New Haven, 1963. Рp. 340.

Мобильность людей, глобальные изменения и местное развитие

1 В течение последних десятилетий ансамбль социальных наук и различных смежных дисциплин провел углубленные исследования многочисленных характеристик миграции и ее влияния на социальные, экономические и культурные изменения как в странах назначения, так и в странах происхождения. Общая ссылка на социальные науки, а не на географию, экономику, социологию и другие науки, относящиеся к этой категории, подчеркивает сложность миграционного феномена и необходимость мультидисциплинарного подхода.В своем методологическом размышлении о мобильности Клаваль (2002) обращается к исследованиям расстояний, экономической ценности мест, социальных сетей и жизненного пути. В своей методологической эволюции эти науки преимущественно ссылались на концепцию «тяни-толкай», которая основана на эмпирических данных о внутренней и международной миграции в индустриальных и сельских обществах. На основе этой концепции люди мигрируют, когда их привлекают районы, предлагающие лучшие возможности трудоустройства, чем районы их проживания.В своей исследовательской программе Комиссия IGU по «Глобальным изменениям и мобильности людей (глобальность)» сочла это устаревшим подходом в том смысле, что в наши дни слишком упрощенно интерпретировать явление, которое больше не относится к денежным терминам или их взаимосвязям. с производственной деятельностью (Montanari, 2002). В последние несколько лет мобильность людей также проистекает из потребления, и можно наблюдать большое разнообразие потоков, основной причиной которых являются отдых, туризм и новый образ жизни, которые различаются в зависимости от возраста и места происхождения.Мобильность — это зеркало структурных изменений в постиндустриальном обществе, в котором различия между различными видами деятельности менее четко определены. Поэтому различия между местами работы, отдыха, образования и обучения более расплывчаты.

2 Изменения в характере мобильности людей произошли в основном в период между концом двадцатого и началом двадцать первого века, поддержанные процессом глобализации и его политическими, технологическими и экономическими последствиями.В политическом плане глобализация способствовала проявлению материальных и нематериальных потоков международного характера, снижению таможенных барьеров и созданию новых региональных макроэкономических структур. Отмена или сокращение внутренних и международных границ делает возможным транзит новых финансовых и торговых потоков, к которым вскоре могут добавиться потоки людей. Последние могут поощряться и быть «законными» в той мере, в какой это предполагается и желательно для конституции и для функционирования более крупных экономических регионов, и в то же время они могут быть постоянными и долгосрочными или временными и, таким образом, ограничиваться несколькими. часов или дней, оказываясь случайными или повторяющимися.Однако есть и другие потоки, которые не планируются и не желательны, обычно определяются как «незаконные» и происходят из внешних, слаборазвитых территорий. Даже эти потоки в некотором роде поощряются потребностями рынка труда, который именно из-за процессов реструктуризации демонстрирует значительный дефицит в определенных секторах производства и услуг, со спросом на рабочую силу, который, в зависимости от ситуации, может быть больше или меньше. менее квалифицированный. «Незаконные» потоки также могут быть временными или постоянными, хотя периодические временные потоки нецелесообразны из-за трудностей при пересечении границ.Основной риск и бремя для нелегальных, нелегальных или подпольных иммигрантов представляет собой пересечение границы, объективно ограничивающее временные потоки. Те, кто оказался в такой ситуации, предпочитают на время столкнуться с опасной ситуацией в принимающей стране, а не вернуться в свою страну происхождения.

3 С технологической точки зрения глобализация положительно повлияла на мобильность людей, увеличив количество быстрых, эффективных и недорогих транспортных средств.Кроме того, информационные и коммуникационные технологии достигли большого прогресса и позволили создать широкую сеть контактов как в развитых, так и в слаборазвитых странах. Это способствовало стабильным и постоянным контактам с районами и общинами происхождения. Эти новые возможности для поддержания социальных и экономических контактов, например, одинаково возможны как для немецкого пенсионера, который проводит шесть месяцев в году на испанском побережье и который хочет поддерживать контакт со своей семьей, так и, возможно, со своим личным врачом. ; и для молодого африканского рабочего, который работает в сельской местности Меццоджорно и желает поддерживать связь как со своим родным кланом, так и со своими друзьями в других промышленно развитых странах, и даже получать самую свежую информацию о лучших возможностях трудоустройства.Благодаря технологическим инновациям человеческая мобильность сегодня также может быть результатом инициативы отдельного человека или отдельной семьи или клана, но в любом случае она принадлежит сетевой системе, в которой места происхождения и прибытия представляют собой ветви более сложная система, ткань, состоящая из информационных и коммуникационных потоков. Сетевая система обеспечивает последующие и более непрерывные формы мобильности, формы, состоящие из «отгонного животноводства», регулируемого течением экономических сезонов и социальными потребностями.Последующим эффектом этой новой системы мобильности является также тот факт, что полная интеграция в принимающее общество больше не является требованием. Нет сомнений в том, что при использовании услуг и инфраструктур устанавливаются многочисленные контакты, но ссылки на «сеть» общества более последовательны и долговечны, и поэтому следует более точно ссылаться на «квазиинтеграцию» в хосте. общество. В то же время не теряется полностью контакт с обществом происхождения, информация передается быстро и непрерывно, короче говоря, нет полного отделения от общества происхождения, и поэтому было бы правильнее ссылаться на «quasi de -интеграция »от него.

4Экономические изменения, вызванные глобализацией и влияющие на мобильность людей, связаны, прежде всего, с рождением и ростом транснациональных корпораций, а также с развитием сектора услуг. Эти явления приводят к увеличению международной мобильности как внутри предприятий, так и в их смежной деятельности. СМИ, также глобализированные, играют решающую роль в выборе тех людей, которые решают изменить свое место жительства.Конечно, глобальные телевизионные сети информируют нас обо всем, что происходит в мире, отовсюду и из любой точки мира, приглашая нас преодолеть психологические и культурные барьеры. Существует также попытка интернационализировать телевизионные станции по мотивам коммерческого и экономического продвижения или культурного распространения. Эти станции распространяют информацию и общение, что также оказывается важным в противоположном смысле с точки зрения активации потоков мобильности. Интернационализация средств массовой информации также является фундаментальным инструментом для поддержания сети мобильности, упомянутой выше.

5 Мобильность населения сама по себе представляет собой один из наиболее важных каналов существующих отношений между локальным и глобальным измерениями. Места, которые когда-то были связаны друг с другом исключительно международными миграционными потоками, стали свидетелями расширения и усложнения их собственных отношений из-за различных форм человеческой мобильности, вызванных как изменениями в образе жизни и потреблении, так и экономическими и политическими событиями. Все эти формы мобильности имеют место одновременно и полностью вытеснили те потоки населения, которые были определены как экономические миграции.

6Globility стремится провести более глубокий анализ тем и исследований, относящихся к традиционным перемещениям населения, и в то же время выявить те новые формы, которые касаются новых видов деятельности, порожденных процессами глобализации, нового образа жизни, нового образа жизни. модели потребления и новые формы отдыха и туризма. В последующие годы мобильность людей может впоследствии поддерживаться за счет увеличения разрыва в темпах роста между развитыми и слаборазвитыми странами.Это произошло, в частности, при наличии явлений «неограниченности» глобализации и интернационализации, которые создали новый дисбаланс между богатыми и слаборазвитыми странами. В дополнение к этим старым и новым дисбалансам благосостояния возникли демографические диспропорции. На юге наблюдается постоянный рост населения и, следовательно, наличие рынка труда, на котором предложение значительно превышает спрос. На севере рост наблюдается в меньшем масштабе, и поэтому наиболее заметным явлением является старение населения.Это приводит к дисбалансу на рынке труда в противоположном смысле, спрос в определенных отраслях оказывается значительно выше предложения.

7 Кроме того, характеристики мобильности обусловлены следующими экономическими и социальными процессами:

• Интернационализация экономической деятельности определяет новые методы работы, в том числе временную мобильность в других производственных офисах, даже за границей, но внутри той же корпорации.Необходимость разработки новых производственных процессов и процессов развития внутри компании требует подхода, который позволяет сотрудникам участвовать в учебных мероприятиях, маркетинговых системах, конференциях и семинарах с целью повышения экономической эффективности, распространения корпоративной культуры и создания социальной среды. С другой стороны, международная деятельность способствует развитию международной культуры и осведомленности внутри компании;

• Новые формы свободного времени, отдыха и туризма считаются важными компонентами местного развития и экономической реструктуризации промышленных зон в условиях кризиса;

• Динамизм, который проявляется в трансформации производственных систем и децентрализации определенных этапов производства в областях, где рабочая сила менее квалифицирована, но более многочисленна и менее затратна;

• Изменения рабочего времени с введением новых форм еженедельной, ежемесячной или годовой гибкости, за исключением возможности достижения пенсионного возраста на пике своего физического и психологического состояния.

• На основе этих размышлений Globility рассмотрела различные вопросы, такие как: (i) каковы фундаментальные условия, которые привели к основным изменениям в масштабе и характеристиках мобильности? Как мобильность способствовала взаимосвязи между локальным и глобальным измерениями и, с другой стороны, каким образом эта взаимосвязь определяет мобильность? (ii) Каковы определяющие масштабы и характеристики новых форм мобильности (iii) Каковы социальные, экономические, экологические, культурные и политические последствия новых форм мобильности? (iv) Как новый методологический подход может облегчить интерпретацию и прогнозирование мобильности? Какое влияние новые формы мобильности могут оказать на формирование политики?

8Эти вопросы были рассмотрены в двух публикациях, в названиях которых есть вопросительные знаки: Мобильность людей в мире без границ? (Montanari, 2002), и Новая география человеческой мобильности.Тенденции неравенства? (Ishikawa, Montanari, 2003), в подтверждение проблематичности тем и результатов их исследования.

9 С семидесятых годов прошлого века, когда исчезло явление миграции, основанное на двусторонних соглашениях между государствами, становится все труднее количественно определять и, следовательно, оценивать это явление в количественном выражении. За последние несколько лет международные миграции, хотя и вызванные легко идентифицируемыми экономическими, политическими и социальными событиями, стали стихийным явлением.Используя инструменты традиционного сбора данных, можно собрать информацию только о том, сколько определенных иммигрантов решают проживать в стране, отличной от страны происхождения, и имеют «законную» возможность сделать это в течение периода, превышающего один год. . Таким образом, однако, данные собираются исключительно по менеджерам, руководителям и, возможно, также по работникам транснациональной компании, которые переехали вместе со своими семьями в страну, отличную от страны их обычного проживания, на период, превышающий один год. , и которые, очевидно, регулярно проходили регистрацию в органах власти.С другой стороны, также можно собирать данные о туристическом присутствии, то есть сегодня количество лиц, проживающих в стране, которая не является их обычной страной проживания в течение периода от одного дня до одного года, и которые проживают в стране официально. признанное размещение. В обоих случаях имеется ограниченная информация о мотивациях и характеристиках тех, кто переезжает. Например, если сотрудники такой международной компании, как указано выше, остаются только на несколько дней или неделю и останавливаются в отеле или апарт-отеле, они в любом случае будут считаться туристами.Миграционные и туристические потоки дифференцируются и поэтому регистрируются на основе определенных произвольных параметров, которые касаются пересечения границ, продолжительности пребывания в новом месте проживания и мотивации, связанной с получением заработной платы и, следовательно, выплатой налоги. Несколько десятилетий назад по этим параметрам можно было идентифицировать подавляющее большинство потоков человеческой мобильности; Однако сегодня они совершенно неадекватны для оценки этого явления. Белл и Уорд (2000) утверждают, что существуют функциональные связи между туристическими потоками и миграциями в том смысле, что оба они принадлежат одному и тому же процессу мобильности во времени и пространстве.На основе этих двух переменных они предлагают модель, на которой они позиционируют различные формы подвижности разной интенсивности и пространственной протяженности, которые частично или полностью перекрывают друг друга. Уильямс и Холл (2000) следуют той же процедуре увязки и совпадения миграций и туризма. Не новое явление, но явление, которое в последнее время приобрело большую интенсивность и распространение в связи со структурными изменениями, произошедшими в моделях производства и потребления.Большинство исследований и анализов проводится с использованием статистических данных, которые по самой своей природе больше не могут иллюстрировать феномен человеческой мобильности. Уильямс и Холл (2002) исследуют взаимные отношения между туризмом и миграцией и подчеркивают отсутствие исследований по этому вопросу, основанных на произвольных параметрах. Чтобы решить эту проблему, они предлагают модель, которая относится к экономическим и культурным механизмам по отношению к спросу, инвестициям и пространствам и которая развивается в четыре этапа и иллюстрирует, как туризм ведет к миграции и что, в свою очередь, миграции создают туризм через сетевая система, основанная на дружбе, этнической принадлежности и национальности.

10 Чтобы лучше идентифицировать это явление, мы предлагаем перейти от подхода, касающегося потоков, очень подходящего для принципа «тяни и толкай», к подходу, включающему анализ мобильности, рассматриваемой на территориальном уровне. На этом уровне можно регистрировать любую входящую или исходящую мобильность, как с качественной, так и с количественной точки зрения.

11В этой статье мы предлагаем анализировать мобильность в связи с различными фазами местного развития.В течение последнего десятилетия многие ученые в области социальных наук подчеркнули центральное положение, занимаемое территорией в процессе экономического развития, и, таким образом, вновь подчеркнули необходимость добавления переменных «пространство» и «время» к объяснительным моделям ( Гарофоли, 1999). Размышляя об эволюции концепции местного развития на основе результатов десятилетних семинаров по этой теме, Бекаттини и Сфорци (2002) ссылаются на производственный процесс, который может воспроизводить, кроме продукта, все условия его продолжения, соблюдая принципы устойчивого развития.С другой стороны, в некоторых исследованиях, разработанных в контексте проекта Globility Project, центральная роль отводится локальному измерению мобильности людей, поскольку это ветви глобальных сетей, то есть часть процесса местного развития. упомянутый Dematteis (1994). С этой точки зрения особенно очевиден случай с Балеарскими островами, для которых Сальва Томас (2002) объясняет сложный характер эволюции глобальных / локальных отношений и указывает, как интенсивность их взаимодействия является функцией их соответствующих составляющих. недвижимость

12Два основных переменных, предлагаемых для рассмотрения, — это мобильность и поездки на работу; по-прежнему считается важным, чтобы территория определяла, возможно ли для людей вернуться к своему месту жительства в течение дня или необходимо ли переночевать, и то же самое относится к эволюции транспортных средств, независимо от расстояние между изучаемой территорией и местом происхождения.Ночевка считается сильным элементом во взаимоотношениях с территорией; действительно, это предполагает наличие и использование приспособления и, следовательно, активацию различных типов ролей, касающихся жизни и использования времени. Второй уровень переменных относится к временной и постоянной мобильности, где разница основана на минимальном сроке пребывания, который можно рассматривать в порядке недель, месяцев или лет. На самом деле, если это больше, чем минимальные или максимальные временные рамки, важно ссылаться на тип жизненной программы, которую рассматривает человек, который решает переехать с одного места на другое.Следовательно, значение временного может принимать совсем другое значение. «Временный» указывает на то, что «прижиться» на территории не предполагается, а вместо этого предусмотрено возвращение к месту «обычного проживания», даже если принимаются решения, которые кажутся противоречащими этой гипотезе, такие как покупка жилья, передача семьи и т. д., то есть более низкий ранг отношений с территорией. С другой стороны, если проанализировать случай с Австралией, где в среднем люди меняют место жительства дюжину раз в течение своей жизни, становится понятно, что в этом случае будет сложно определить место «обычного проживания» и, в то же время каждый пример мобильности был бы по определению «временным», если бы ориентиром была исключительно продолжительность пребывания.Ссылаясь на случай Австралии, Тейлор и Белл (1996) выделите растущее число лиц, эмигрирующих на временной основе, которые ссылаются на «сеть мест», а не на обычное место жительства. Дополнительные переменные, предлагаемые для изучения, — это местные и региональные потоки, национальные и международные потоки, и они связаны с желанием рассмотреть местное развитие в рамках сетевой системы. В этом контексте важно рассматривать международный поток как выражение пересечения границы, как с точки зрения того, кто приносит капитал, так и от имени того, кто впоследствии участвует в реализации проекта или кто извлекает выгоду из достигнутого конечного развития.

13 В «Стадии 0» нет развития, ни эндогенного, ни экзогенного; территория существует в состоянии самодостаточного равновесия. Следует предположить, что территория не вовлечена в какую-либо форму динамической мобильности, но на протяжении многих лет она постоянно теряла свое население в результате различных форм эмиграции как в остальную часть страны, так и на международный уровень (рисунок 1).

Рисунок 1.Анализ мобильности на территориальном уровне, этапы 0-3.

Agrandir Original (jpeg, 156k)

14 «Этап 1» рассматривает планирование инициативы внешнего развития, задуманной международной организацией. Для выполнения первых фаз проекта международные менеджеры отправляются на территорию на короткие периоды и, следовательно, на временной основе, как и специализированные технические специалисты, которые отправляются на более длительные периоды, то есть на постоянная основа.Рынок жилых помещений еще не существует, и поэтому персонал должен находить жилье, возможно, даже временное, в пределах и за пределами соответствующей территории. Однако на этих этапах создаются условия для развития более качественного предложения. Предполагается, что этот район также недостаточно оборудован с точки зрения услуг и удобств по сравнению с прилегающими районами, и поэтому создаются исходящие пригородные потоки (рисунок 1).

15 На «Этапе 2» проект начинает входить в фазу реализации, и поэтому существует потребность в рабочей силе, как для производства готовых изделий и оборудования, так и для активации производственных процессов.В целом, хотя здесь делается ссылка на развитие экзогенного характера, на этом этапе государственное учреждение, которое позволило поселению, отстаивает свои права в поиске рабочей силы с приоритетом, отдаваемым местным работникам, в конечном итоге также после периода обучения и обновление. Часто это рабочие из сельскохозяйственного сектора, без предыдущего опыта, вряд ли подходящие, а зачастую и не желающие работать в качестве сотрудников компании, которые в конечном итоге работают в секторах, которые предлагают преимущественно ручную работу.К этому добавляется рабочая сила, прибывающая из более широкой области в пределах национальной территории. Наличие специализированных рабочих мест способствует возвращению работников, которые ранее эмигрировали за границу или в другие районы страны. Тем временем активизируется другой процесс, который приводит к замене рабочей силы, направляемой в зону для первых фаз проекта. Вместе с этими формами постоянной мобильности активируются различные формы временной мобильности. Например, сезонные рабочие нанимаются для выполнения определенных видов деятельности внутри компании или за ее пределами.Кроме того, инициируется поток руководителей и менеджеров из других филиалов группы, расположенных как на территории страны, так и за рубежом. Чтобы удовлетворить эти новые потребности, создается новый отель или апартаменты или адаптируются существующие помещения. Более высокая заработная плата, гарантированная как для тех, кто работает в компании, так и для тех, кто работает в смежных секторах, а также внедрение новых привычек и образа жизни создают, среди прочего, предпосылки для использования свободного времени в рекреационных целях и для периодов отпусков, которые необходимо использовать одновременно. на территории страны и за рубежом.Район все еще недостаточно оборудован, и поэтому существует вероятность того, что пригородные потоки будут направляться в периферийные районы, которые в конечном итоге имеют лучшие школы, медицинские и деловые услуги (диаграмма 1).

16 «Этап 3» исследует период расширения, в котором присутствуют новые производственные фазы и, таким образом, замещение специализированной рабочей силы и менеджеров, которые переехали в зону как на длительные, так и на короткие периоды. Тем временем появляются первые случаи регулирования со стороны местных сообществ, которые требуют более высокого уровня участия в тех решениях, которые подразумевают значительное влияние на территорию.Увеличивается количество запросов на трудоустройство со стороны местной рабочей силы, которая в настоящее время является безработной, поскольку она все более ускоренными темпами отказалась от секторов традиционной деятельности для реструктуризации рынка труда, связанной с предыдущими этапами развития. Тем временем в этом районе начался процесс адаптации своих услуг и сооружений, и поэтому наблюдается растущее снижение потребности в использовании тех, что находятся в периферийных районах (рис. 1).

17 «Этап 4» рассматривает укрепление производственного сектора и одновременное инициирование политики посредничества с местными властями для согласованного развития.За экзогенным развитием определенных производственных ситуаций следует социальное, культурное и экономическое развитие всей территории с помощью стратегий и инструментов, типичных для подхода «снизу вверх». Найти необходимую рабочую силу в этом районе уже невозможно, поэтому необходимо обратиться к специализированному персоналу, набранному как на национальном, так и на международном уровне. Кроме того, начинаются первые потоки рабочих из слаборазвитых стран, как «обычных» иммигрантов, которые будут работать в основных компаниях, так и «нелегальных» иммигрантов, которые будут преимущественно использоваться в смежных сферах деятельности, услугах и неформальных условиях. .Последние также могут иметь постоянный характер — продленные во времени переводы на работу, которые предположительно надеются на последующую «регуляризацию» и, в конечном итоге, на перегруппировку семьи. Однако они также могут носить временный характер — переезд на короткие периоды времени для преимущественно сезонных занятий — цель которых — вернуться домой, как только они накопят достаточно, или, что чаще, дальнейшая мобильность в другие районы или страны. В настоящее время этот район эволюционировал, достигнув уровня качества в области размещения, апарт-отелей и услуг.Он становится точкой отсчета для жителей близлежащих населенных пунктов, и обратный ход начинает проявляться в явлении преимущественно выездных поездок на работу, которое наблюдалось на предыдущем этапе. Однако сама по себе зона также становится туристической достопримечательностью, особенно если в ней есть природные и культурные ценности. Однако даже без этого активизируется первоначальный туристический поток, связанный с типологией «Посещение друзей и родственников» (VFR) (рис. 2).

Рисунок 2.Анализ мобильности на территориальном уровне, этапы 4-6.

Agrandir Original (jpeg, 188 Кб)

18 «Этап 5» предполагает преодоление периода стагнации и кризиса, обусловленного как локальными факторами, так и фазой международной рецессии. Повторяющимися целями этого этапа являются политика партнерства, производственная децентрализация, переход от производства к творческому планированию, реализация процессов и инновационной политики, снижение воздействия на окружающую среду, политика восстановления окружающей среды, извлечение культурных ресурсов. , повышение качества жизни и политика развития малых и средних предприятий (МСП).Для достижения этих целей вводятся новаторские меры по реструктуризации производства, учитывающие особенности общества и территории. Кроме того, гордость за территорию также поощряется благодаря тесному сотрудничеству между государственными властями и частными игроками (Cooke and Morgan, 1998). На основе новых отношений, основанных на преимущественно эндогенном развитии, как это определено Гарофоли (1992), территория продвигается не только как производственный капитал, но и как актив потребления посредством туризма.На этапе реструктуризации вероятно сокращение рабочих мест, что, однако, затронет, прежде всего, менее специализированные кадры. Предполагается, что персонал этого типа будет вытеснен в периферийные районы. В остальных случаях произойдет обширная замена руководителей и менеджеров, что приведет к возникновению как входящих, так и исходящих потоков. В результате конкретной отраслевой политики, такой как улучшение инфраструктуры и имиджа территории, в настоящее время создаются как международные, так и национальные туристические потоки, которые не следует путать с теми, которые уже были зарегистрированы на предыдущих этапах, но, прежде всего, связаны с краткосрочными туристическими потоками. срочная работа и консультационная деятельность.Район также укрепляется на местном уровне и, таким образом, привлекает потоки пассажиров, которые приезжают в этот район для выполнения множества разнообразных мероприятий. Считается, что всеобщее благополучие позволяет сформировать постоянный туристический поток как в национальные, так и в международные регионы. Такой поток также может иметь местный характер, как элемент поездок в менее оборудованные и менее населенные прилегающие районы, но именно по этому мотиву, востребованному для их рекреационной деятельности (рис. 2).

19 «Этап 6» относится к области, которая к настоящему времени консолидировала свою продуктивную зрелость и где доминируют высокие технологии и бизнес-услуги. Многое было инвестировано в секторы исследований и разработок, но для достижения этих уровней необходимо было стремиться к широкому процессу вовлечения основных игроков и социальных групп через политику управления, поддерживаемую интенсивной деятельностью по информированию, обучению и непрерывной деятельности. образование. Таким образом, качество применяется не только к предприятиям, но и к территории, согласно обобщению, разработанному Хантом (1995).В этих условиях территория сама по себе становится точкой интереса и притяжения для новых предприятий, новых видов деятельности и новых потоков товаров и услуг. Следует обратить внимание на внедрение тех или иных культурных предложений и других форм привлечения, которые определяют создание нишевых туристических потоков. На этом этапе потоки кажутся все более беспорядочными, их направление нелегко предсказать или оправдать, а их мотивы, по-видимому, иррациональны. Тейлор (1997) указывает принципы этого явления в американизации, модернизации и глобализации общества, то есть как часть явления, которое должно способствовать формированию полностью гомогенизированного мира.На самом деле этот однородный и иногда неинтересный процесс на глобальном уровне предполагает вариации и особенности на локальном уровне. В этом смысле глобальный и локальный уровни не противоречат друг другу, но составляют часть одной и той же системы, в которой локальное измерение стремится восстановить свою собственную диалектическую идентичность. В этом контексте Урри (2000) ссылается на социологию флюидов, которые сталкиваются с сетями, образуя «гетерогенную, неравномерную и непредсказуемую мобильность» (рис. 2).

20 За три года своей деятельности проект Globility, в котором участвовали коллеги с юга и севера земного шара, организовал множество семинаров, чтобы обсудить, как человеческая мобильность изменилась в связи с происходящими процессами глобализации.Предпосылка проекта заключается в том, что в технологических, экономических и социальных преобразованиях, которые определили глобализацию, существует основа для больших преобразований в типе, качестве и количестве потоков населения. К сожалению, основная часть исследований, справочных параметров, а также сбора и доступности статистических данных по-прежнему связана с интерпретационным аспектом, который относится к ситуации, которая уже была преодолена. К настоящему времени Globility опубликовала около пятидесяти статей и планов по публикации, прямо или косвенно, столько же по завершении первого этапа своей работы.

21 С новыми формами мобильности невозможно определить единый пункт отправления или прибытия; по большей части они касаются маршрутов, на которых есть несколько пунктов отправления и прибытия; в этих условиях не имеет большого значения размышлять об определениях и различиях тех типов мобильности, которые до сих пор были наиболее повторяющимися. Направление и интенсивность мобильности, безусловно, можно определить, но это не обязательно так в случае ее конечного пункта назначения.Эта мобильность все чаще принимает форму жидкости, которая течет более или менее быстро в зависимости от степени экономической, социальной и культурной «вязкости» территорий, которые она пересекает.

22 Территория устанавливает отношения в глобальном масштабе через сеть материальных и нематериальных потоков, частью которых она является. Человеческая мобильность одновременно является объектом и субъектом этих потоков и вносит значительный вклад со своими многочисленными особенностями и характеристиками в местное развитие.С этой точки зрения местный масштаб становится решающим аспектом мобильности людей и может представлять собой важный элемент наблюдения и анализа. Действительно, местный масштаб позволяет изолировать, анализировать и изучать различные формы мобильности, а также определять подходящую политику вмешательства там, где это необходимо. Используя эти принципы, был проведен предварительный анализ мобильности людей по отношению к различным фазам местного развития, чтобы определить, как маршрут миграции трансформируется во множество потоков, оправданных, по крайней мере, частично процессами производства и потребления. и, наконец, становится хаотической массой, характеристики которой не имеют большого научного значения и не способствуют более глубокому пониманию этого явления.Если местный масштаб является наиболее подходящим для определения характеристик новых форм мобильности и для определения необходимой политики вмешательства, каковы могут быть его социальные, экономические, экологические и культурные последствия? Более того, если это наиболее подходящая точка наблюдения, каковы могут быть последствия новых методов анализа для развития? А политические последствия?

23Globility — это проект, направленный на решение сложных проблем, и неизбежно, что эмпирические данные приведут к определению новых проблем и неопределенностей.Однако это, в свою очередь, стимулирует реализацию нового глубокого эмпирического анализа, и цикл продолжается и начинается снова.

Подвижность человека: движущая сила движения вперед

Десять лет назад отправка открытки домой была такой же распространенной практикой, как упаковка зубной щетки для путешественника. Теперь это пережиток, жертва цифрового мира. То, как мы движемся, всегда было динамичным явлением, на которое влияли внешние события — или, как показал 2020 год, то, как мы не движемся.

Реальность сегодняшней миграции, ее первопричины и то, что необходимо изменить, составляют ключевые темы нового отчета «Человеческая мобильность, общие возможности: обзор Доклада о человеческом развитии за 2009 год и перспективы на будущее», представленного в этом месяце на виртуальном мероприятие с Администратором ПРООН Ахимом Штайнером и Генеральным директором МОМ и координатором Сети ООН по миграции Антониу Виторино.

Дискуссии о миграции часто вызывают ожесточенные споры с людьми, стремящимися к эмоциям, а не фактам. Однако, поскольку большая часть мира находится на временной изоляции, все согласны с тем, что мобильность людей является жизненно важной темой в обсуждениях планов восстановления после COVID-19.

Сосредоточение внимания на фактах, а не на страхах — одна из целей нового отчета. Свидетельства, представленные в новаторском Докладе о человеческом развитии за 2009 год о мобильности и развитии человека, показали, что при правильном управлении миграция способствует экономическому росту, сокращает неравенство и объединяет различные общества.

Данные, представленные в книге «Мобильность человека, общие возможности», подтверждают, что мобильность человека может привести к тройной победе: для самого мигранта, для страны, в которую он приехал, и для места, которое он покинул.

Сами мигранты и их семьи первыми получают выгоду от переезда. «Они могут за час заработать столько же, сколько зарабатывают дома за день», — сказала одна из соавторов отчетов, Кэтлин Ньюленд, на презентации. Детская смертность снижена вдвое. Мигрирующие женщины часто расширяют свой выбор работы и образования.

Врачи и медсестры-мигранты лечили наших больных, а сельскохозяйственные рабочие держали еду на наших столах во время пандемии COVID-19. В целом мигранты вносят непропорционально высокий вклад в экономику и общество в странах, в которые они переезжают.

В Соединенных Штатах, например, иммигранты почти в два раза чаще, чем граждане американского происхождения, открывают свой бизнес, а половина всех американских начинающих компаний стоимостью 1 миллиард долларов США — так называемые единороги — имеют как минимум одного иммигранта. основатель.

Выигрывают и страны происхождения. В 2019 году объем денежных переводов в развивающиеся страны достиг рекордного уровня в 554 миллиарда долларов. Эти ресурсы поддерживают питание, образование, здоровье и многое другое для 800 миллионов человек во всем мире. Деньги, которые эмигранты отправляют домой, намного превышают суммы денег, отправляемых за границу.

Тем не менее, преимущества мобильности людей для развития не гарантированы, и путь мигрантов отнюдь не легкий. Достаточно посмотреть новости, чтобы понять, что при плохом управлении последствиями миграции могут стать человеческие трагедии.Положительные результаты зависят от наличия благоприятных социальных, культурных, политических и экономических структур.

Человеческая мобильность, общие возможности показывает, что в общих интересах расширять правовые пути, гарантировать права и доступ к услугам, способствовать интеграции и социальной сплоченности, сокращать транзакционные издержки, связанные с денежными переводами, и вовлекать диаспоры в инициативы в области развития.

По мере того, как прогресс в человеческом развитии останавливается перед лицом пандемии и растет количество доказательств преимуществ мобильности людей, возникает вопрос: почему все больше правительств не раскатывают ковер для мигрантов, а не поднимают подъемный мост?

«Воспользуется ли международное сообщество возможностью, которую предоставляет COVID-19, для лучшего развития», — пишет г-н.Штайнер в предисловии к новому отчету: «Или поддаться искушению воздвигнуть новые препятствия, ограничивая пути для общих возможностей?»

Это вопрос, лежащий в основе нового отчета. Ответы на открытке.

Для получения дополнительной информации посетите сайт humanmobility.undp.org.

Блог HDialogue — это платформа для дебатов и дискуссий. Сообщения отражают взгляды соответствующих авторов в их личном качестве, а не точку зрения ПРООН / УДРЧ.

ОДЧР поощряет размышления о вкладе HDialogue.Офис публикует комментарии, которые поддерживают конструктивный диалог о вариантах политики для продвижения человеческого развития и сформулированы с уважением к другим, потенциально отличающимся взглядам. Офис оставляет за собой право содержать материалы, которые могут вызвать разногласия.

Мобильность людей и распространение инноваций в древние времена: подход стохастического агентного моделирования | EPJ Data Science

В этом разделе мы представим новую технику для моделирования внедренной ABM, где агенты перемещаются диффузно в ландшафте пригодности, взаимодействуя с другими агентами и передавая инновации.Эти два процесса взаимосвязаны: процесс распространения инновации происходит во временной сети, которая задается позиционными движениями агентов. Кроме того, процесс распространения, который влияет на сетевые изменения, и процесс распространения развиваются в аналогичных временных масштабах, что делает точную дискретизацию обоих процессов важным требованием для получения точных результатов.

Поскольку наша модель непрерывна во времени и пространстве, нам нужно найти хорошую схему аппроксимации, которая, с одной стороны, минимизирует ошибку, которую мы делаем при моделировании, а с другой стороны, является эффективной с вычислительной точки зрения.Это важно для моделей реального мира, в которых мы часто имеем дело с большим количеством агентов, и из-за стохастичности модели нам необходимо многократно повторять моделирование, чтобы получить разумный прогноз результата. Для моделирования движений агентов мы дискретизируем процесс диффузии с помощью схемы Эйлера – Маруямы [40, 41], см. Разд. 3.1. Однако, чтобы смоделировать всю систему, нам необходимо адаптировать и объединить моделирование для совместного процесса, то есть для процесса распространения, а также для процесса распространения.С этой целью в разд. 3.2 мы представим схему дискретного по времени синхронного обновления, а в разд. 3.3 мы представим новую схему, основанную на событиях. Наконец, мы проиллюстрируем подходы к моделированию на двух игрушечных примерах в Разделах. 3.4 и 3.5.

Моделирование миграции агентов

Движение агентов может быть соответствующим образом смоделировано с использованием хорошо известной схемы Эйлера – Маруямы [40, 41] для дискретизации уравнения (2). Затем на каждом временном шаге позиции агентов обновляются в соответствии с

$$ X (t + \ Delta t) = X (t) — \ nabla (\ tilde {V} + U) \ bigl (X (t) \ bigr) \ Delta t + \ sigma \ xi \ sqrt { \ Delta t}, $$

(6)

, где ξ взято из стандартного нормального распределения в \ (\ mathbb {R} ^ {2n} \).Чтобы схема Эйлера-Маруямы была согласованной, временной шаг Δ t должен быть выбран достаточно малым, сохраняя в то же время вычислительные затраты в допустимых пределах. Кроме того, из-за ξ каждое новое моделирование процесса диффузии будет отличаться от предыдущих, и для получения надежных результатов необходимо проводить достаточно много моделирования Монте-Карло.

В нашей модели, поскольку сеть взаимодействия зависит от позиций, нам также потребуется обновить сеть взаимодействия, которая напрямую влияет на процесс распространения.Таким образом, для моделирования всей системы нам необходимо ввести метод совместного моделирования, который будет учитывать свойства обоих процессов.

Совместное моделирование: синхронное дискретное по времени обновление

Для дискретного по времени моделирования необходимо выбрать размер временного шага Δ t , и состояние системы может изменяться только на каждом дискретном временном шаге \ (t_ {m} = m \ Delta t \), где движения агента рассчитываются по (6).

Непрерывный во времени процесс распределения, см. (5), затем настраивается на дискретные временные шаги, т.е.е. вместо того, чтобы события адаптации происходили с определенной скоростью, они происходят на каждом временном шаге с определенной вероятностью. Точнее, вероятность для агента k в момент времени \ (t_ {m} \) принять нововведение в течение следующего временного интервала \ ([t_ {m}, t_ {m} + \ Delta t) \) установлена. быть

$$ p_ {k} (t_ {m}) = 1- \ exp \ bigl (- \ lambda_ {k} (t_ {m}) \ Delta t \ bigr). $$

Ясно, что если \ (\ lambda_ {k} (t_ {m}) = 0 \), то эта вероятность равна нулю. Адаптация к зависящим от времени скоростям расширения уже включена в эту дискретизацию.Поскольку мы проверяем вероятность событий на каждом дискретном временном шаге, когда ставки меняются со временем, вероятности также будут автоматически обновляться.

Важно отметить, что эта схема моделирования дает хорошее приближение истинного непрерывного во времени и непрерывного в пространстве процесса только для Δ t , приближающегося к нулю [45]. Однако проверка каждого возможного события адаптации на каждом небольшом временном шаге вычислительно неэффективна, так как многие события не произойдут и будут отклонены.С другой стороны, при больших значениях Δ t взаимодействия агентов могут быть пропущены.

Еще одним побочным продуктом такого дискретного по времени моделирования является то, что события адаптации могут происходить синхронно, то есть в одном временном шаге, и влияние одновременных событий друг на друга игнорируется. В моделях с непрерывным временем это бывает редко, поскольку агенты, скорее всего, обновляют свое инновационное состояние в разное время и, таким образом, немедленно влияют на скорость других агентов.

Чтобы обойти эти проблемы, мы представим наш новый алгоритм моделирования на основе событий, который позволяет событиям адаптации происходить непрерывно во времени.

Совместное моделирование: подход, основанный на событиях

Эффективный подход к моделированию непрерывных во времени случайных процессов заключается в использовании алгоритма Гиллеспи [62], также часто называемого алгоритмом стохастического моделирования (SSA). Моделирование с непрерывным временем, основанное на алгоритме Гиллеспи, является статистически точным, и его можно моделировать быстрее, чем моделирование с дискретным временем [45]. Этот алгоритм был первоначально разработан для моделирования химических реакций, и он был обобщен для различных систем, среди которых моделирование процессов распространения в статических сетях [63, 64].

На языке распространения инноваций алгоритм Гиллеспи состоит из следующих двух шагов:

1. (я)

   определение времени ожидания τ до следующего события адаптации,

2. (ii)

   , определяющий, какой агент будет внедрять нововведение в следующий раз.

Время ожидания τ между двумя событиями выводится из экспоненциального распределения с общей скоростью адаптации \ (\ Lambda (t) = \ sum_ {k \ in \ mathcal {I} (t)} \ lambda_ {k}) (t) \). Агент l выбирается случайным образом с вероятностью \ (\ frac {\ lambda_ {l} (t)} {\ Lambda (t)} \) для события адаптации. Следуя этой схеме, алгоритм Гиллеспи производит статистически правильную эволюцию событий в непрерывном времени без отклонения некоторых событий.{**}} \ Lambda (t) \, dt \) задано \ (\ alpha \ sim \ mbox {Exp} (1) \). Но для скоростей, которые не являются постоянными между событиями адаптации, интегральное уравнение решить сложнее. В нашем алгоритме это делается итеративно, как предлагается в подходе Темпорала Гиллеспи [42], с параллелями также с методами адаптивного моделирования, рассматриваемыми в других областях исследований, см., Например, [65].

Чтобы уловить процессы распространения и распространения, наш новый инструмент моделирования объединяет (i) дискретизацию процесса миграции Эйлера-Маруямы с (ii) алгоритмом Гиллеспи для непрерывного во времени распространения инновации, см. Рис. .{**} + 2 \ Delta t \) и т. Д.

Псевдокод для нашего совместного алгоритма затем читается как Алгоритм 1.

Алгоритм 1

Совместное моделирование на основе событий

Как обсуждалось выше, наш совместный алгоритм строит на подходе Temporal Gillespie [42], но он также позволяет обновлять сеть с меньшими временными шагами, то есть сразу после распространяющегося события, принимая во внимание текущую ситуацию для дальнейшего развития системы. Эта адаптация более точна для нашей модели, где сеть постоянно меняется во времени по мере того, как выполняется больше обновлений сети.Более того, благодаря немедленному обновлению сети после каждого события адаптации, алгоритм также подходит для систем, в которых распространение нововведений влияет на перемещение агентов. Например, можно установить больше связей с агентами, принявшими нововведение. Такие системы, в которых и сеть, и процессы распространения могут влиять друг на друга, часто можно увидеть в реальных примерах, и они моделируются так называемыми адаптивными сетями [66].

Числовой пример: ландшафт пригодности одной скважины

Для иллюстрации и сравнения двух подходов к моделированию мы рассмотрим простой пример модели с \ (n = 20 \) агентами, движущимися в одной скважине, заданный формулой

$$ V (x, y) = 10 \ bigl (x ^ {2} + y ^ {2} \ bigr).$$

Ландшафт содержит один минимум в точке \ ((0,0) \), который для агентов соответствует наиболее привлекательной точке ландшафта пригодности. Для простоты потенциал притяжения-отталкивания не учитывается, т.е. \ (U_ {k} = 0 \) для всех агентов k . В результате процесса диффузии позиции агентов будут сгруппированы вокруг минимума. Чтобы изучить распространение инновации среди агентов, один случайно выбранный агент получает нововведение в момент времени \ (t = 0 \).Со скоростью \ (\ gamma = 10 \) инновация распространяется на других агентов по краям развивающейся во времени сети контактов.

Затем мы сравниваем два подхода к совместному моделированию, то есть синхронное обновление и моделирование на основе событий. Из-за стохастической природы нашей модели нам необходимо многократно моделировать, чтобы давать осмысленные утверждения, здесь мы усредняем более 2000 реализаций. Изменяя Δ t для временных шагов Эйлера – Маруямы, мы также меняем фиксированные интервалы времени, через которые сеть обновляется.В этом примере сеть необходимо обновлять, по крайней мере, каждые \ (\ Delta t = 0,002 \), чтобы получить разумное приближение движения агентов и результирующей сети, развивающейся во времени. Учитывая эволюционирующую во времени сеть, для любого Δ t подход к моделированию на основе событий обеспечивает статистически точное время событий, тогда как схема синхронного обновления является хорошим приближением процесса расширения только для малых Δ t [45]. Таким образом, для сравнения двух комбинированных подходов мы используем схему синхронного обновления с \ (\ Delta t = 0.{2}) \) со скоростью растекания \ (\ gamma = 10 \). В качестве начального условия при \ (t = 0 \) один случайно выбранный агент находится в состоянии 1. Для ансамбля из 2000 реализаций мы строим график средней доли приверженцев инновации в зависимости от времени и сравниваем результаты для схемы синхронного обновления. (для \ (\ Delta t = 0,0001 \) и \ (\ Delta t = 0,002 \)), а также для схемы моделирования на основе событий (для \ (\ Delta t = 0,002 \)). Симуляция синхронного обновления с большими временными шагами отличается от симуляции с малым размером временного шага, в то время как симуляция на основе событий остается точной даже для \ (\ Delta t = 0.002 \)

В этом примере мы подтвердили, что подход, основанный на событиях, более точен, чем схема синхронного обновления для того же размера шага, но также и в других случаях [42, 45] из-за немедленного реакция алгоритма моделирования на события адаптации в событийном подходе. Помимо точности схемы, основанной на событиях, мы также можем учитывать вычислительные затраты. В общем, время моделирования для дискретизации процесса диффузии одинаково для обоих подходов моделирования, если выбраны одинаковые размеры временного шага.Однако, если мы рассматриваем обновления сети как заданные, то время моделирования для основанного на событиях моделирования процесса распространения оказалось на несколько порядков быстрее, чем для схемы синхронного обновления [42]. Выигрыш в вычислениях, особенно в случае больших систем со многими агентами и в случае разреженных связей между агентами, высок. Это также режим, в котором наш пример из реального мира в разд. 4 дано.

Числовой пример: ландшафт пригодности двойной скважины

Чтобы дать второй пример для иллюстрации интересных динамических закономерностей, мы снова рассматриваем ландшафт пригодности, показанный на рис.{2}. $$

Этот ландшафт состоит из двух привлекательных областей, сосредоточенных вокруг двух локальных минимумов \ ((- 1,0) \) и \ ((1,0) \) и барьера между ними. Процесс диффузии агента в этом ландшафте демонстрирует метастабильное поведение, то есть агенты остаются в течение длительного времени вблизи центра одной из скважин, редко переходя в другую скважину.

Обладая этим ландшафтом пригодности, мы можем изучить систему из \ (n = 30 \) агентов, которые распространяют инновации со скоростью \ (\ gamma = 10 \) при приближении ближе, чем \ (r = 1 \).Потенциалом притяжения-отталкивания для простоты пренебрегаем. В качестве начального условия в момент времени \ (t = 0 \) один случайно выбранный агент получит нововведение, в то время как все остальные агенты находятся в состоянии нововведения 0. По мере продвижения времени моделирования все больше и больше агентов будут принимать нововведение, см. Рис. 4 для нескольких временных снимков связанного процесса. Агенты притягиваются к центрам двух скважин, и поэтому их позиции будут сгруппированы рядом с двумя скважинами. Связи между агентами в основном будут существовать для агентов в одном колодце.Таким образом, распространение инноваций внутри скважин будет быстрым, поскольку смешивание агентов внутри скважин происходит в короткие сроки. Переход агента из одной скважины в другую — редкое событие с экспоненциальным временем ожидания в большем масштабе времени, поэтому распространение инноваций между скважинами будет медленнее. Таким образом, метастабильность процесса распространения вызывает метастабильность в процессе распространения, когда система остается в течение длительного времени в состоянии, когда все агенты в одной скважине приняли нововведение, в то время как в другой скважине нет последователей.{2} \), а радиус взаимодействия равен \ (r = 1 \). В первом ряду временные снимки одной реализации процесса подчеркивают его метастабильность. Благодаря быстрому перемешиванию в колодце первого последователя инновация быстро распространяется в первой лунке. Напротив, переключение между двумя скважинами — редкое событие, что приводит к большому промежутку времени для распространения инновации от одной скважины к другой. С другой стороны, когда нововведение достигнет второй скважины, оно будет быстро распространяться. Метастабильность процесса распространения также подтверждается графиком эволюции доли усыновителей.50 реализаций (выделены серым цветом) из ансамбля из 2000 симуляций с событийным подходом для \ (\ Delta t = 0,002 \) показывают быстрое распространение внутри скважин и экспоненциальное время ожидания, когда инновация перескочит с одной хорошо к другому

Этот пример ландшафта очень прост по сравнению с реальным примером в Разд. 4, который имеет ландшафт пригодности, содержащий множество колодцев и барьеров, но метастабильное поведение быстрого распространения внутри привлекательных областей и медленного распространения между областями также применимо и там.

Характеристики моделей мобильности человека, выявленные с помощью высокочастотных данных о местоположении мобильного телефона | EPJ Data Science

Эмпирическая модель мобильности человека в короткие сроки. Мы начнем наш анализ с построения сети мобильности типичного пользователя мобильного телефона на рис. 1a. Каждый узел — это местоположение, определяемое областью географического положения вышки сотовой связи. Сеть состоит только из узлов, которые посетил и оставался пользователем более 3 минут, при этом размер узла пропорционален частоте его посещения.Два узла соединяются ссылкой, если пользователь хотя бы раз проехал между двумя точками. Чтобы понять закономерности мобильности в данных с высоким временным разрешением, мы перетасовываем траекторию типичных пользователей, случайным образом переупорядочивая последовательность их посещенных местоположений. Таким образом, сохраняется частота посещения пользователями определенных мест. Схема мобильности, построенная на основе перетасованной траектории типичного пользователя на рис. 1a, проиллюстрирована на рис. 1b. Очевидная разница наблюдается при сравнении рис.1a и 1b, предполагая, что сохранение частоты посещения местоположений не может воспроизвести сети мобильности, полученные с помощью высокочастотного набора данных. Аналогичные результаты реальной и перетасованной траекторий трех других случайно выбранных пользователей показаны на рис. S3 SI.

Рисунок 1

Сравнение статистических свойств мобильности человека в реальных и перетасованных данных. Иллюстрация для сравнения ( a ) реальной и ( b ) произвольной траектории движения типичного пользователя сотового телефона.Здесь каждый узел — это место, которое посетил пользователь, причем размер узла пропорционален частоте его посещений. Ссылка отображается, когда пользователь хотя бы раз проехал между двумя локациями. Перетасованные данные получаются путем случайного изменения порядка посещенных местоположений. Таким образом, частота посещения каждого местоположения пользователем сохраняется, а траектория движения рандомизируется. {\ mathrm {total}} \).Прямоугольник на стандартных коробчатых диаграммах отмечен зеленым, если линия \ (y = x \) находится между 10% и 91% в каждой ячейке, и красным в противном случае. ( g — h ) Сравнение статистических свойств реальных данных и перемешанных данных на коллективном уровне в терминах распределений ( g ) количества соседних местоположений каждого местоположения, \ (P (k_ {i}) \) (см., например, ( a )) и ( h ) распределение потока населения между каждыми двумя местоположениями, \ (P (F_ {ij}) \)

Для того, чтобы Чтобы количественно оценить статистическую разницу между моделями мобильности на реальных и перетасованных траекториях, мы рассматриваем четыре показателя для количественной оценки траекторий людей.{\ mathrm {pair}} \) в перетасованных данных значительно больше, чем в реальных данных. Это связано с тем, что для каждого человека существует несколько мест с большой частотой посещения (например, дом или офис), в перетасованных данных пользователи привлекаются обратно в эти места, независимо от расстояния от текущего местоположения, перед посещением других мест. {\ mathrm {pair}} \), i.е. гораздо меньше транзитных пар, чем в перетасованных данных.

Второй показатель, который мы исследовали, — это разброс, измеряемый дисперсией \ (Var _ {\ alpha} \), среди частот использования транзитных пар пользователей α (т. Е. Весов каналов в сети мобильности). Как показано на рис. 1d, большой символ \ (Var _ {\ alpha} \) указывает, что индивидуум α неоднократно использует небольшое количество маршрутов и иногда путешествует по другим маршрутам. Можно видеть, что значения \ (Var _ {\ alpha} \) больше в реальных данных, чем в перетасованных данных, что означает, что пользователи в реальных данных чаще перемещаются между меньшим количеством пар местоположений.{\ mathrm {total}} \) — важный показатель, отражающий географические особенности мобильности человека. Все приведенные выше результаты предполагают, что, хотя перетасованные траектории людей сохранили частоту посещения локаций, паттерны из перетасованных данных значительно отличаются от таковых в реальных данных.

Мы продолжаем исследовать влияние перетасовки на модели мобильности людей на коллективном уровне. Для каждого местоположения мы вычисляем количество различных местоположений, в которые путешествуют пользователи.Эта величина, по существу, представляет собой количество ссылок, которые местоположение и имеет в мобильной сети, обозначенное как \ (k_ {i} \). Соответствующее распределение показано на рис. 1ж. Мы видим, что оба распределения \ (P (k_ {i}) \) реальных и перетасованных данных напоминают распределения со степенным хвостом, но их показатели явно различаются, причем хвост, полученный из реальных данных, очень велик. короче. Показатели степени равны -1,27 для реальных данных и -1,05 для перетасованных данных, полученных при подгонке по степенному закону к хвосту распределений, начиная с \ (k_ {i} = 50 \).Мы видим аналогичную разницу, когда сравниваем поток населения \ (F_ {ij} \) между каждой парой местоположений ij в реальных данных и перетасованных данных на рис. {\ mathrm {stay}}) \) для всех пользователей.{stay} = 6 \) (часы). Ступенчатая глава предполагает, что продолжительность пребывания в разных местах неоднородна, и существует большое количество мест с относительно короткой продолжительностью каждого пребывания. Обратите внимание, что эти значения длительности достаточно велики, например более 3 минут (типичное время для пользователей, чтобы выйти за пределы диапазона излучения вышки сотовой связи в несколько сотен метров) и не являются проходными местами. С другой стороны, небольшой пик на хвосте в основном связан с продолжительностью, когда пользователи остаются или спят дома.{\ mathrm {stay}} \) для всех пользователей. ( b ) Среднее количество посещенных мест как функция от T . Фактически, порог T можно рассматривать как параметр, контролирующий разрешение данных. Более высокий порог T определяет менее посещаемые местоположения и, таким образом, соответствует более низкому разрешению данных. ( c — f ) Разница между реальными данными и перетасованными данными в терминах ( c ) общего количества пройденных пар местоположений \ (n _ {\ alpha} ^ {\ mathrm {pair}} \), ( d ) дисперсия \ (Var _ {\ alpha} \) пройденной частоты пар местоположений, ( e ) пройденное расстояние \ (d _ {\ alpha} ^ {\ mathrm {loop}} \) из максимальный цикл ( f ) общее пройденное расстояние \ (d _ {\ alpha} ^ {\ mathrm {total}} \) как функция порогового значения T .На вставках к каждому рисунку показаны средние значения соответствующей метрики при различных порогах. Показатели степенного закона γ распределений ( g ) количества соседних местоположений из каждого местоположения и ( h ) потока населения между каждыми двумя местоположениями в реальных данных и перемешанных данных как функция порога Т . В обоих ( g ) и ( h ) существует большая разница между показателями реальных и перемешанных данных, когда порог T мал, и разница становится незначительной, когда порог большой

As видно из рис.{\ mathrm {stay}} T . Можно видеть, что количество посещенных местоположений уменьшается с увеличением T в степенной форме с показателем -0,73, что означает, что чем ниже временное разрешение данных, тем более значительная часть посещенных местоположений не учитывается в анализы. В самом деле, многие скрытые паттерны мобильности в коротком временном масштабе могли не учитываться в существующих исследованиях, основанных на наборах данных о мобильности с низким временным разрешением.{\ mathrm {total}} \) при различных порогах удаления данных T . Разница измеряется долей пользователей, у которых значения показателей в перетасованных данных больше, чем в реальных данных, за исключением \ (Var _ {\ alpha} \). Поскольку перемешивание данных имеет тенденцию уменьшать разброс частоты пройденных пар, разница в \ (Var _ {\ alpha} \) вычисляется как доля пользователя α с \ (Var _ {\ alpha} \) в перетасованных данных меньше, чем в реальных данных. Примечательно, что при низком временном разрешении (т.е. T большой), наши результаты показывают только небольшую разницу между реальными и перетасованными данными с точки зрения этих четырех показателей на индивидуальном уровне. В качестве более низкого временного разрешения, которое соответствует меньшему количеству каналов в сети, важно проверить, не является ли наблюдаемая небольшая разница артефактом процесса перетасовки, который не может изменить структуру сети в этих небольших сетях. На рис. S5 в SI показано, что, когда T велико (например, даже для \ (T = 150 \)), существует несколько узлов, и процесс перетасовки все еще может изменить структуру сети.Кроме того, мы генерируем случайную сеть с тем же количеством узлов и той же последовательностью степеней, что и реальная сеть для каждого порога T . Мы обнаружили, что разница в сети до и после перетасовки почти постоянна по отношению к T , учитывая, что исходная сеть генерируется случайным образом. Для сравнения, различия между реальной и перетасованной сетью намного выше и уменьшаются по сравнению с T , указывая на то, что разница между исходной и перетасованной реальной сетью не является артефактом увеличения T (см.рис.S5 и примечание 3 в SI).

Аналогичные результаты можно наблюдать, сравнивая степенные распределения на рис. 1g и 1h при разных временных разрешениях. Рисунки 2g и 2h показывают, что разница между показателями распределений на фиг. 1g и 1h, полученные из реальных и перетасованных данных, имеют большие значения, когда порог T мал, а затем становятся незначительными, когда T велико. Другое важное наблюдение на рис. 2h состоит в том, что величина экспоненты распределения потока увеличивается с T , указывая на то, что максимальный поток между местоположениями выше в случаях с большим порогом.Другими словами, использование наборов данных с низким временным разрешением приведет к недооценке потока между местоположениями. Кроме того, мы изучаем мотивы в траекториях путешествий человека [39] на рис. S6 и S7 (см. Обсуждение в примечании 4 SI). Подробное сравнение мотивов путешествий человека в реальных данных и перетасованных данных показывает, что процесс перетасовки существенно не меняет распределение мотивов, когда T велико, но разница между распределением мотивов в реальных данных и перетасованными данными составляет существенное, когда T маленькое.

Предпочтение, зависящее от происхождения, при следующем посещении. Чтобы понять причины, лежащие в основе наблюдаемой разницы между реальными данными и перетасованными случаями, мы сравниваем их матрицы, записывающие частоту перемещения типичного пользователя между каждой парой местоположений. Матрицы вычисляются с временным разрешением T = 3 мин и показаны в виде тепловых карт на рис. 3a и 3b соответственно для реальных данных и перетасованных данных. Некоторые большие значения можно увидеть на тепловой карте реальных данных, что говорит о том, что пользователи имеют тенденцию многократно перемещаться между небольшим количеством пар местоположений.Однако это предпочтение переходов или, что то же самое, предпочтение переданных пар местоположений не может быть зафиксировано в перетасованных данных.

Рисунок 3

Поведение мобильности в зависимости от источника. Тепловые карты, которые показывают матрицы частоты перемещения типичного пользователя из одного места в другое в ( a ) реальных данных и ( b ) перемешанных данных выбранного типичного пользователя. Вероятность посещения местоположения в ( c ) реальных данных и ( d ) перетасованных данных выбранным типичным пользователем из определенных местоположений.{*}} \) в реальных и перетасованных данных

Мы дополнительно исследуем вероятность того, что выбранный типичный пользователь посетит разные места, начиная с разных источников на рис. 3c. Различные местоположения проиндексированы на горизонтальной оси, каждая синяя кривая соответствует вероятности посещения других местоположений из определенного источника; черная пунктирная кривая соответствует общему распределению вероятности посещения. По сравнению с черной пунктирной кривой, разные синие кривые имеют пики в разных местах, предполагая, что следующее место, которое посещает пользователь, не всегда является наиболее часто посещаемым, а вместо этого сильно зависит от его текущего местоположения.{*}} \) в реальных данных меньше, чем в перетасованных данных, что снова указывает на зависящее от источника предпочтение мест, которые необходимо посетить.

Модели с интегрированными данными. Используя исчерпывающий набор данных о местоположении сотового телефона и основываясь на наших предыдущих выводах, мы переходим к изучению основных механизмов, лежащих в основе моделей мобильности человека. {\ mathrm {IPR}} (t) \ propto f _ {\ alpha: j} (t), \ end {align} $$

(1)

, где \ (f _ {\ alpha: j} (t) \) — эмпирическая частота, когда местоположение j посещается человеком α до момента времени t .{\ mathrm {total}} \) на рис. 4g, за исключением конкретного человека, многие моделируемые траектории длиннее, чем их аналоги в эмпирических данных, что может быть результатом переходов между более удаленными точками в моделировании, как на рис. 4б. Эти результаты означают, что механизма ПИС недостаточно для объяснения моделей мобильности людей. Поскольку данные IPR не зависят от происхождения, можно ожидать, что переходы, зависящие от происхождения, действительно имеют решающее значение для объяснения моделей мобильности.

Рисунок 4

Количественное сравнение модели IPT с тремя репрезентативными моделями. ( a ) Траектория движения типичного пользователя в ( a ) реальных данных, а также имитированных ( b ) моделью IPR, ( c ) моделью PPT, ( d ) Модель PIPR и ( e ) модель IPT. {\ mathrm {total}} \) каждого пользователя α между реальными данными и смоделированными данными с помощью ( g ) модели IPR, ( h ) модель PPT, ( i ) модель PIPR и ( j ) модель IPT

Хотя модель предпочтительного возвращения чрезмерно упрощена в объяснении передвижения людей, мы затем исследуем значение происхождения: зависимые переходы в объяснении моделей мобильности.Поскольку индивидуальную частоту перехода между двумя местоположениями сложно смоделировать, во многих существующих исследованиях используется только средняя частота перехода по населению. Связанные модели для прогнозирования средней частоты переходов по населению включают модель гравитации [40], модель излучения [6], модель возможностей, взвешенную по численности населения [22] и так далее. Мы называем это механизмом предпочтительного перехода населения (PPT), вероятность перехода которого \ (p _ {\ alpha: i \ rightarrow j} (t) \) определяется выражением

$$ \ begin {align} p _ {\ alpha: i \ rightarrow j} ^ {\ mathrm {PPT}} (t) \ propto f_ {i \ rightarrow j} (t), \ end {выравнивается} $$

(2)

где \ (f_ {i \ rightarrow j} (t) \) — эмпирическая частота, с которой население перемещается из местоположения i в j до времени t .{\ mathrm {total}} \) для большинства людей в эмпирических данных. Эти результаты означают, что люди путешествуют для выполнения определенных целей, для которых короткие расстояния не являются главным соображением. Хотя это не удивительно, результаты показывают, что механизма PPT недостаточно для объяснения индивидуальных паттернов мобильности.

В недавней работе [18] предлагается модель, сочетающая эффект памяти и конкуренцию, вызванную популяциями, для моделирования мобильности людей между локациями на основе только их населения.{\ mathrm {PIPR}} (t) \ propto f _ {\ alpha: j} \ times f_ {i \ rightarrow j} (t). \ end {align} $$

(3)

Эта модель фактически является упрощенной версией модели, предложенной в исх. [18], где коллективная мобильность между местоположениями, предсказываемая распределением популярности, заменяется вероятностью преимущественного перехода населения. Как показано на фиг. 4d и 4i, хотя траектория и общее пройденное расстояние больше похожи на эмпирические данные, чем просто IPR или PPT, они все же отличаются от реальных данных, поскольку они существенно недооценивают \ (d _ {\ alpha} ^ {\ mathrm {total }} \) в данных о мобильности человека с высоким временным разрешением. {\ mathrm {IPT}} (t) \ propto f _ {\ alpha: i \ rightarrow j} (t), \ end {выровнено } $$

(4)

, где \ (f _ {\ alpha: i \ rightarrow j} (t) \) — эмпирическая частота, с которой человек α перемещается из местоположения i в j до времени t .{\ mathrm {total}} \) каждого человека показывает более линейную связь с их аналогами в реальных данных по сравнению с тремя вышеупомянутыми моделями (см. рис. 4g, 4h и 4i соответственно). Эти результаты означают, что механизм IPT превосходит другие факторы преференциального возвращения или конкуренции населения в отслеживании траекторий мобильности людей с высоким временным разрешением.

При моделировании четырех моделей (например, IPR, PPT, PIPR, IPT, см. Таблицу 1) мы строим начальные конфигурации этих моделей из реальных данных.В частности, \ (f _ {\ alpha: j} (t) \) в IPR, \ (f_ {i \ rightarrow j} (t) \) в PPT, \ (f _ {\ alpha: i \ rightarrow j} (t ) \) в IPT устанавливаются значения, извлеченные из эмпирических данных. Векторы \ (f _ {\ alpha: j} (t) \) для каждого пользователя α в IPR и матрицы \ (f _ {\ alpha: i \ rightarrow j} (t) \) для каждого пользователя Затем α в IPT обновляются во время моделирования. В модели IPT \ (f _ {\ alpha: i \ rightarrow j} (t) \) увеличивается на 1, если индивидуальный α перемещается из местоположения i в j во время моделирования.Точно так же в модели IPR \ (f _ {\ alpha: j} (t) \) увеличивается на 1, если индивидуум α посещает местоположение j во время моделирования. Мы останавливаем моделирование для человека α после того, как он / она завершит такое же количество путешествий, как и в его / ее реальных данных, в течение 14 дней.

Таблица 1 Сокращения для изученных моделей мобильности человека

Замечательным преимуществом современных моделей мобильности человека является то, что они могут воспроизводить коллективную мобильность человека путем агрегирования смоделированных траекторий индивидуальной мобильности [18].Одним из важных показателей, который обычно используется для изучения этой особенности, является распределение \ (P (F_ {ij}) \) потока между местоположениями. На рисунке 4f представлены соответственно подогнанные кривые степенного распределения потока, генерируемые моделями IPR, PPT, PIPR и IPT (см. Исходные распределения на рисунке S8 в SI). Мы сравниваем эти соответствия с реальными данными (в высоком разрешении, порог продолжительности пребывания \ (T = 3 \) минут) и перетасованными данными. Показатели с относительными ошибками: \ (- 1,81 \ pm 0,03 \) (Реальные данные), \ (- 1.91 \ pm 0,04 \) (данные в случайном порядке), \ (- 2,02 \ pm 0,04 \) (IPR), \ (- 1,38 \ pm 0,02 \) (PPT), \ (- 1,89 \ pm 0,03 \) (PIPR), \ (- 1,81 \ pm 0,03 \) (IPT). Относительные ошибки — это разница между максимальным и минимальным показателями степени, полученная путем изменения аппроксимирующих кривых в пределах 95% доверительного интервала (см. Рис. S8 в SI для визуализации зоны 95% доверительных интервалов). {4} \) люди перемещаются на с шагов (с M и s , взятые случайным образом из [2, 350] и [50, 800] соответственно).Все \ (f _ {\ alpha: i \ rightarrow j} (t) \) в модели IPT и \ (f _ {\ alpha: j} (t) \) в модели IPR для индивидуального α установлены как то же самое маленькое значение изначально (т.е. \ (f _ {\ alpha: i \ rightarrow j} (t) = 1 \) и \ (f _ {\ alpha: j} (t) = 1 \) для простоты), а затем обновлено во время процесса (подробности см. в примечании 5 SI). Результаты показывают, что IPT превосходит IPR в воспроизведении наблюдаемых паттернов мобильности в реальных данных, даже без начальной памяти из эмпирических данных, см. Рис.S11. В частности, смоделированные данные из IPT имеют меньшее количество уникальных путей и большую дисперсию частоты использования путей, чем соответствующие перетасованные данные, что указывает на то, что отдельные лица в IPT склонны повторно использовать небольшое количество путей. Взятые вместе, модель IPT, интегрированная с величинами, извлеченными из всеобъемлющего набора данных о местоположении сотового телефона, может хорошо воспроизводить модели мобильности человека с высоким временным распределением, которое другие модели не могут уловить.

Мобильность человека в РКИК ООН

Как ведущее межправительственное агентство по миграции, Международная организация по миграции (МОМ) находится в авангарде оперативных, исследовательских, политических и пропагандистских усилий, направленных на то, чтобы экологическая миграция стала центральным элементом национальных, региональных и международных проблем.Работая в тесном сотрудничестве со своими государствами-членами, наблюдателями и партнерами, работа МОМ по миграции, окружающей среде и изменению климата (MECC) значительно расширилась за последние пять лет. Чтобы углубить взаимодействие МОМ с этой тематической областью, в организации был создан «Отдел миграции, окружающей среды и изменения климата» (MECC). Подразделение MECC — это специализированная институциональная структура, которой поручено руководить работой МОМ в области миграции, окружающей среды и изменения климата. Для получения дополнительной информации см. Публикации МОМ и Миграция, окружающая среда и изменение климата и публикации МОМ.

Рамочная конвенция Организации Объединенных Наций об изменении климата (РКИК ООН) впервые признала растущее значение мобильности людей с адаптацией Канкунских рамок адаптации 2010 года. Когда Парижское соглашение 2015 г. было принято во время двадцать первой конференции сторон в Париже (COP21), климатические мигранты, наконец, стали заметными на более широкой международной политической арене. МОМ активно участвует в процессе РКИК ООН после COP14 в Познани в 2008 году, выступая за признание аспектов миграции и перемещения в политических дискуссиях по изменению климата.За прошедшие годы МОМ подала более сорока официальных документов в РКИК ООН, а также организовала параллельные мероприятия и пресс-конференции на каждой Конференции Сторон и внесла свой вклад в их проведение. МОМ также предоставляет технические консультации участникам переговоров, председателям практикующих сообществ и Секретариату РКИК ООН. Сотрудничество с другими межправительственными организациями и заинтересованными сторонами гражданского общества было ключевым моментом для МОМ на протяжении всех этих усилий.

В 2016 году МОМ организовала первую техническую встречу с Исполнительным комитетом (ExCom) РКИК ООН Варшавского международного механизма (WIM) в Касабланке, Марокко.В центре внимания встречи были потери и ущерб, связанные с миграцией, перемещением и мобильностью людей в контексте изменения климата. В 2017 году МОМ присоединилась к Целевой группе по перемещению населения, созданной при Исполнительном комитете WIM. В рамках этого потенциала МОМ возглавляет несколько мероприятий Целевой группы, связанных с политикой, практикой и исследованиями. В мае 2018 года, совместно с PDD и от имени Исполнительного комитета WIM, МОМ организовала встречу заинтересованных сторон Целевой группы по перемещению, «Рекомендации по комплексным подходам к предотвращению, минимизации и решению проблемы перемещения, связанной с неблагоприятными последствиями изменения климата.Для получения дополнительной информации о взаимодействии МОМ с РКИК ООН см. «Материалы РКИК ООН».

Ключевые сообщения о миграции и изменении климата
Изменение климата — причина мобильности человека	Мобильность людей — стратегия адаптации к изменению климата	Политика в области изменения климата должна учитывать мобильность человека
Экологические и климатические факторы являются как движущими, так и притягивающими факторами миграции, на них влияют экономические, социальные, политические и демографические аспекты.Все эти различные аспекты вместе определяют устойчивость и уязвимость сообщества и человека. Стратегии мобильности мигрантов по своей сути не являются «положительными» или «отрицательными». Мобильность может спасти жизни, повысить устойчивость и снизить риски, а также сделать людей уязвимыми и подвергнуть их новым рискам. Говорить о миграции в контексте изменения климата означает придавать человеческое лицо дебатам об изменении климата. Больше внимания следует уделять самим мигрантам, их семьям и сообществам, пониманию их стратегий, проблем, с которыми они сталкиваются, и доступных им вариантов мобильности.	Отдельные лица и сообщества используют миграцию для адаптации к изменяющимся условиям окружающей среды. В некоторых контекстах миграция может представлять собой важную и позитивную стратегию адаптации, которая может быть поддержана политическими действиями. Вопросы мобильности людей должны учитываться в национальных планах адаптации и стратегиях адаптации. Вклад мигрантов и диаспор, например, посредством денежных переводов, передачи знаний и инвестиций, может служить целям адаптации.Можно облегчить роль миграции как стратегии адаптации к изменению климата.	Процесс РКИК ООН должен продолжать включать вопросы мобильности людей в свои переговоры. После крупных достижений в Канкуне в 2010 году (решение 1.CP / 16, пункт 14 (f)) и в Дохе в 2012 году (решение о потерях и повреждениях, 3.CP / 18, пункт 7 (a) (vi)), переговоры в рамках РКИК ООН следует продолжать учитывать и прогресс в вопросе мобильности людей в связи с изменением климата. Политики должны быть наделены полномочиями на национальном, местном, региональном и международном уровнях, чтобы иметь возможность решать сложную взаимосвязь миграции, окружающей среды и климата. Климат и миграция требуют общих ответных мер политики.

Парижское соглашение COP21: ступенька для климатических мигрантов

Надвигающаяся буря климатической миграции

Не забывайте о миграции при разработке политики в отношении изменения климата

«Климатические мигранты» признаны в Парижском проекте соглашения

Парижское соглашение рассматривает изменение климата как фактор массовой миграции

Срочные меры, необходимые для решения проблемы экологической миграции

Не позволяйте парижским переговорам по климату игнорировать людей, перемещенных из-за глобального потепления

Обеспечение безопасности человека и минимизация конфликтов, связанных с вынужденной миграцией в Тихоокеанском регионе

Перед лицом реальности массовой миграции в Азиатско-Тихоокеанском регионе

Мир не может игнорировать массы людей, ставших бездомными в результате бедствий на фоне потепления на планете

Связь изменения климата и миграции в Бангладеш

Изменение климата может привести к перемещению миллионов людей

МОМ, ICIMOD изучат влияние трудовой миграции и денежных переводов на адаптацию к изменению климата

Запоздалые мысли о миграции с Кирибати, вызванной климатом, встреча

Исследование призывает Организацию Объединенных Наций уточнить правовой статус экологических мигрантов

Климатическая миграция и инвалидность

Миграция, вызванная климатом, перемещение по-прежнему не решено

Переход почвы в песок

Увеличенная миграция

Бангладеш продвигает изменение климата как глобальную повестку дня в области развития

Драма мигрантов, климат

COP21: países insulares alerttan sobre desplazados por cambio climático

Desplazados climáticos: ¿La próxima gran cris migratoria?

Клима и миграция: Suas Hoffnung auf ein besseres Leben

Land unter im Pazifik: Inselstaaten rufen um Hilfe в Париже

Следите за нами, чтобы узнавать последние новости о мобильности людей и изменении климата

NIMH »Мобильность человека и ВИЧ

Обзор

Эта программа поддерживает исследования влияния мобильности людей на результаты профилактики и лечения людей, находящихся в группе риска или живущих с ВИЧ.Под мобильностью людей в широком смысле понимается перемещение людей, как отдельных лиц или групп, в пространстве и времени и включает, среди прочего, мобильность средств к существованию, перемещение, изменчивость домашних хозяйств, миграцию из сельских районов в города и недобровольную мобильность, такую ​​как торговля людьми в целях сексуальной эксплуатации или принудительный труд. Цель этой программы — улучшить наше понимание того, как мобильность людей влияет (не) на участие в каскаде профилактики и ухода в связи с ВИЧ, и разработать стратегии для решения этих проблем. Численность перемещенного населения в мире находится на рекордно высоком уровне, торговля людьми становится все более глобальной проблемой, а миграционное давление для многих возрастает, особенно для тех, кто живет в условиях ограниченных ресурсов.Мобильность может нарушить работу здравоохранения, поставить под угрозу здоровье людей, живущих с заболеванием, и помешать усилиям по сдерживанию и лечению инфекционных заболеваний, таких как ВИЧ. Эта программа направлена ​​на разработку, тестирование и реализацию мероприятий для улучшения результатов в отношении ВИЧ у людей, находящихся в переходном периоде или недавно переселившихся в новое, временное или постоянное жилье. Это включает в себя такие группы населения, как те, кто переехал из-за изменчивости домашнего хозяйства, мобильности средств к существованию, возможностей сезонной работы, бедности и бездомности, а также тех, кто был перемещен в качестве беженцев, лиц, получивших убежище, или внутренне перемещенных лиц из-за различных социально-политических и природных условий. События.

Цели исследования

• Поощрять эпидемиологические исследования для выявления моделей передачи ВИЧ среди мобильных групп населения, определения показателей заболеваемости и распространенности, а также изучения / моделирования динамических моделей показателей ВИЧ в пространстве и времени в мобильных группах населения. Исследования должны проводиться при участии заинтересованных сторон и с учетом этических, юридических и социальных проблем, связанных с выявлением вспышек ВИЧ среди мобильного населения.
• Разработать стратегии по предоставлению профилактических услуг для мобильных групп населения, подверженных высокому риску заражения ВИЧ
• Разработать стратегии по привлечению к лечению людей, живущих с ВИЧ, среди мобильного населения
• Поддержка исследований для понимания социальных и структурных детерминант здоровья, связанных с мобильностью, которые влияют на психическое здоровье и исходы в связи с ВИЧ
• Разработка и тестирование новаторских условий ухода и стратегий для внедрения научно обоснованной практики в профилактике, лечении и поддержке психического здоровья ВИЧ / СПИДа для мобильных групп населения

Контакт

Холли Кэмпбелл-Розен, Ph.D.
5601 Fishers Lane, комната 9G31B
Rockville, MD 20852
240-627-3316, [email protected]

границ | Как большие данные быстро отслеживают исследования мобильности человека и уроки экологии движения животных

Введение

Передвижение диких животных всегда очаровывало людей. Миграции животных были важными вехами для человеческого общества, от прибытия или отбытия перелетных птиц, сигнализирующих о смене времен года, до охотников-собирателей, отслеживающих передвижение стада через степи и саванны, и рыбаков после бега лосося и роста рыбных запасов между кормлением и кормлением. рассадники.Миграции животных также были неотъемлемой частью развития человеческой культуры, о чем свидетельствуют рисунки, нарисованные тысячи лет назад на стенах пещер. Сегодня изучение экологии движения животных, не относящихся к человеку (далее — животных), является хорошо известной областью науки (Nathan, 2008), охватывающей сплоченное исследовательское сообщество со специальными изданиями (например, Movement Ecology, http: // link.springer.com/journal/40462 и Animal Biotelemetry https://link.springer.com/journal/40317) и симпозиумы, в основном посвященные движению животных (https: // www.bio-logging.net/Symposium/).

Несмотря на наш давний интерес, описание моделей передвижения некоторых животных, особенно птиц, и водных видов, таких как морские млекопитающие и рыбы, вызвало множество проблем, в основном потому, что эти животные живут в среде, где люди не могут легко следовать их пути. Сегодня эти проблемы решаются за счет разработки сложных технологий телеметрии, которые позволяют исследователям удаленно определять местонахождение и отслеживать животных. За последние 30 лет такие телеметрические исследования позволили получить представление о невидимой в противном случае жизни животных, населяющих небо, леса и открытые океаны далеко за пределами нашего поля зрения.

Учитывая усилия, которые были затрачены на описание моделей передвижения животных в течение почти двух столетий (рис. 1), несколько иронично, что люди стали объектом исследований по отслеживанию только совсем недавно (Brockmann et al., 2006; Eagle and Pentland, 2006; Gonzalez et al., 2008) (рисунок 1). Исследования слежения за людьми стали возможными благодаря развитию Интернета в сочетании с технологическими инновациями, такими как смартфоны и носимые устройства (например, умные часы и фитнес-трекеры), которые позволили получить огромные и легко доступные данные о мобильности людей с географической привязкой и данные о человеческой деятельности, например как мониторинг сердечного ритма, занятия спортом и отслеживание сна (de Arriba-Pérez et al., 2016). Эти большие наборы данных, составляющие по объему «большие данные», в настоящее время анализируются для описания моделей передвижения человека (Simini et al., 2012, 2013), особенностей (например, сна, стресса и активности) (de Arriba-Pérez et al., 2016) и взаимодействия (Simini et al., 2012, 2013; Meekan et al., 2017) со степенью детализации, непосредственности и точности, которые ранее были невозможны ни для одного вида животных (Meekan et al., 2017 ). Более того, такие исследования впервые охарактеризовали модели передвижения людей в глобальном масштабе (например,г., Brockmann et al., 2006; Gonzalez et al., 2008).

Рисунок 1 . Хронология технологических достижений в движении животных и мобильности человека. На временной шкале показаны технологические достижения в исследованиях передвижения животных и мобильности человека с 1900 года по настоящее время. Всплывающие спутниковые архивные метки (PSAT) — это регистраторы данных, позволяющие передавать собранные данные через спутник, разработанный для жаберных животных, которые мало времени проводят на поверхности. Инициатива международного сотрудничества в области исследования животных с использованием космического пространства (ICARUS) — это новая антенна для слежения за животными на Международной космической станции, которая позволит меньшим меткам отправлять данные обратно через низкоорбитальный спутник.Долларовая купюра представляет собой первую опубликованную статью о мобильности людей, в которой отслеживаются записи о долларовых купюрах в Соединенных Штатах в качестве показателя передвижения людей (Brockmann et al., 2006). GPS = глобальная система позиционирования. Перепечатано из Trends in Ecology and Evolution (см. Meekan et al., 2017) с разрешения Elsevier.

Быстрое распространение телеметрии для изучения диких животных означает, что подходов к пониманию движений с использованием больших данных теперь могут быть расширены за пределы человеческих субъектов.Совместные исследовательские инициативы, такие как программа Tagging of Pacific Pelagics (TOPP) (http://www.gtopp.org/), и онлайн-репозитории, такие как Ocean Tracking Network (OTN) (http://oceantrackingnetwork.org/), Movebank (Wikelski and Kays, 2010), ZoaTrack (Dwyer et al., 2015) и Birdlife International (http://www.birdlife.org/) (полный список репозиториев см. Campbell et al., 2016) вместе документируют перемещения от десятков до сотен тысяч диких животных по различным таксонам, охватывающим все континенты и биомы (Hussey et al., 2015; Kays et al., 2015). Такие наборы данных теперь дают возможность перенести аналитические подходы к большим данным, разработанные в области мобильности человека, в экологию перемещения животных. Как уже отмечалось для области экологии в целом (Hampton et al., 2013), анализов больших данных, анализов могут способствовать значительному прогрессу в нашем понимании экологии передвижения животных, включая понимание, оспаривающее пределы существующих теоретических основ. путем поиска и описания универсальных паттернов, коллективного поведения и эмерджентных свойств как в наземных, так и в морских экосистемах.

Здесь мы показываем, как достижения в исследованиях мобильности человека, подкрепленные анализом больших данных, (Blondel et al., 2015), могут быть использованы для ускорения прогресса и получения нового представления о глобальных моделях передвижения животных. Ключевым требованием для этой задачи будет создание глобальных баз данных с открытым доступом для отслеживания животных. Это не только улучшит наше понимание экологии движения животных, но и предоставит возможность привлечь исследователей из более широкого научного сообщества, включая физиков, математиков, специалистов по компьютерам и визуализации, а также тех, кто интересуется сложными системами.

Технологии как движущая сила развития слежения за животными и людьми

Возникновение современных исследований передвижения животных можно проследить до развития кольцевых полос в 1900-х годах (Bairlein, 2001) и телеметрии радиопередатчиков в 1950-х годах (LeMunyan et al., 1959) (Рисунок 1). На первой итерации последнего метода радиосигналы, излучаемые передатчиками, установленными на животных, обнаруживались приемниками, которые переносили исследователи или устанавливали на платформах, так что помеченные животные могли быть обнаружены путем триангуляции сигналов от нескольких приемников.Таким образом, программы слежения были ограничены дальностью действия приемников (25–35 км; прямая видимость). Запуск спутниковой сети ARGOS (спутник передовых исследований и глобального наблюдения) в конце 1970-х годов решил эту проблему, поскольку приемники были размещены на спутниках, находящихся на околоземной орбите, а к 1980-м годам животные впервые отслеживались с помощью спутниковых передатчиков (Schweinsburg and Ли, 1982) (рисунок 1). В последующие годы спутниковая телеметрия быстро прогрессировала за счет миниатюризации электроники, увеличения емкости аккумуляторов и интеграции глобальной системы позиционирования (GPS), что позволило оценивать положение с гораздо меньшей ошибкой (Dujon et al., 2014) и более быстрое получение спутниковых данных. Сегодня эти спутниковые метки прикреплены к целому ряду наземных и морских животных и послужили катализатором открытий (Hussey et al., 2015; Kays et al., 2015). Хотя понимание того, куда направляются животные, было основным направлением телеметрических исследований, расширенные метки теперь включают датчики, которые сообщают информацию о поведении, физиологическом статусе (см. Brown et al., 2013) и условиях окружающей среды, с которыми сталкивается животное во время своих перемещений (см. Biuw et al. al., 2007). В то же время были разработаны методы телеметрии для отслеживания водных организмов, таких как рыбы, которые не возвращаются на поверхность, чтобы дышать. Поскольку радиосигналы быстро ослабляются водой, часть этой технологии сосредоточена на использовании меток, излучающих сонары, которые размещаются на животных либо снаружи, либо внутри. Сигналы от тегов обнаруживаются и записываются на приемных станциях, которые теперь распространяются по сетям через части мирового океана (см. Http: // oceantrackingnetwork.org /; Cooke et al., 2011; Hoenner et al., 2018).

Телеметрия впервые была использована в морской среде, поскольку океан является границей для наблюдения человека за морскими животными (Boyd et al., 2004). Например, первые регистраторы глубины и времени были прикреплены к тюленям Уэдделла (Kooyman, 1965), и из области морской биологии продолжают поступать инновации, такие как многосенсорная метка «ежедневный дневник» (Wilson et al., 2008) и другие. технологические разработки, такие как метка CTD-SRDL, которая производит выборку океанографических переменных, с которыми сталкиваются помеченные животные, одновременно с мониторингом их перемещений (Fedak, 2004).

В отличие от долгой истории передвижения животных, одно из первых исследований индивидуальной мобильности человека было проведено еще в 2006 году и отслеживало модели передвижения 100 студентов Массачусетского технологического института на основе местоположения вышек сотовой связи, с которых они звонили по мобильным телефонам. сделано (Eagle, Pentland, 2006). Первое общеконтинентальное исследование мобильности людей было опубликовано в том же году (Brockmann et al., 2006) и использовало краудсорсинговый подход, когда люди добровольно сообщали о местонахождении помеченных 1-долларовых банкнот в Соединенных Штатах (см. Whereresgeorge.com). Однако появление смартфонов (портативных технологий с возможностью геолокации) стало важной вехой, которая позволила исследователям изучать мобильность человека в действительно глобальных масштабах и с беспрецедентной детализацией. Встроенное GPS-отслеживание в смартфонах вместе с данными, предоставляемыми геолокационными публикациями в Интернете в виде текста или фотографий через Twitter и платформу обмена фотографиями Flickr, карты общественного транспорта и кредитные карты теперь предоставляют прямые данные с высоким разрешением о местонахождении людей, траекториях движения, мнениях и взаимодействия, что позволяет исследователям разрабатывать и проверять модели мобильности людей в различных пространственных масштабах (например,г., от города к стране, Simini et al., 2012). Важность социальных взаимодействий для людей создала нашу готовность носить с собой собственные теги (например, смартфоны), оплачивать связанные с этим расходы и документировать нашу деятельность через социальные сети, что способствует быстрому распространению данных о мобильности людей. Количество подключенных к Интернету электронных устройств, используемых в настоящее время, таких как смартфоны и планшеты, оценивается в диапазоне от 8 до 10 миллиардов, то есть больше, чем все человеческое население планеты (Cisco, 2015).Таким образом, несмотря на относительно короткую историю исследований мобильности человека по сравнению с перемещением животных, исследования мобильности человека в последнее время начали соответствовать или превосходить количество публикаций в области перемещения животных сегодня (рис. 2). Они также впервые позволяют отслеживать большинство особей одного очень многочисленного вида — людей.

Рисунок 2 . Сравнение результатов исследований передвижения животных и мобильности человека. Ежегодные публикации по исследованиям перемещения диких животных (черный цвет) и исследованию мобильности человека (белый цвет).Данные из ISI ^® Web of Knowledge, доступ к которым был получен 1 июня 2015 г., с использованием — «слежение за животными» ИЛИ «перемещение животных» ИЛИ «телеметрия животных» и — «слежение за людьми» ИЛИ «мобильность человека» в качестве поисковых запросов с 1945 года. по 2014 г. Результаты поиска по исследованиям мобильности человека были проверены на предмет исследований, связанных с биомеханикой мобильности человека, и они были удалены.

Поскольку расселение людей можно было отслеживать на уровне отдельных особей (Brockmann et al., 2006; Eagle and Pentland, 2006), было обнаружено, что наши траектории аналогичны траекториям таких животных, как альбатросы (Viswanathan et al., 1996), обезьяны (Ramos-Fernández et al., 2004) и ряд морских хищников (Sims et al., 2008). Все эти исследования показали, что траектории аппроксимируются полетом Леви — случайным блужданием, размер шага которого соответствует степенному распределению ( y = x ^−k ) с показателем k <2. Хотя существование полетов Леви в данных о перемещениях животных и людей остается спорным (Reynolds, 2008; Edwards, 2011; Petrovskii et al., 2011; Gautestad and Mysterud, 2013; Pyke, 2015), наша основная точка зрения просто заключается в том, что как рассеивающие агенты, как люди, так и животные, большую часть времени путешествуют только на короткие расстояния, но иногда путешествуют на очень большие расстояния.Другие сходства включают коллективное движение пешеходов, демонстрирующих синхронизацию (Helbing and Molnár, 1995; Vicsek et al., 1995), подобное стаям птиц (Cavagna et al., 2015), стадам копытных и косякам рыб (Toner and Tu, 1998; Vicsek, Zafeiris, 2012). Учитывая, что сейчас мы достигаем ситуаций, когда описания перемещений как людей, так и животных богаты данными, и мы признаем потенциальное сходство между их формой и лежащими в основе мотивациями (Meekan et al., 2017), сейчас подходящее время для изучения и проверки. и применять методы, используемые для крупномасштабного анализа (например,g., в региональном и глобальном масштабе) данные о перемещении людей и животных.

Только за последнее десятилетие на животных было установлено более 700 000 спутниковых передатчиков, связанных с ARGOS (рис. 3). Эти устройства являются основной платформой, которую в настоящее время используют экологи движения животных (по крайней мере, в морских системах для млекопитающих, птиц и рептилий; Hussey et al., 2015), а также передают данные для расчета координат GPS для меток, оснащенных GPS. технология. Хотя это составляет лишь небольшую часть от числа подключенных к Интернету электронных устройств, которые используются для отслеживания людей (т.е., что в настоящее время превышает количество людей на планете), результаты развертывания спутниковых тегов на животных теперь также приближаются к статусу больших данных (Рисунок 3). Учитывая, что обычное слежение за спутниками имеет 30-летнюю историю и что эти итоговые значения не включают устройства, не связанные с Argos (например, радио и акустическую телеметрию (основная технология для костистых рыб) и устройства для биологических исследований), мы по консервативным оценкам С начала этой области исследований было выполнено более миллиона развертываний спутниковых меток на животных, и эти развертывания имеют глобальный охват (Kays et al., 2015). Однако лишь небольшая часть этих данных находится в онлайн-базах данных и еще меньше — в базах данных, которые являются общедоступными. Например, в обзоре литературы за период с 2000 по 2012 год только в Австралазии устройства телеметрии животных (включая все типы) были развернуты на 12 656 животных, и только у 9% из них данные хранились в доступном для обнаружения виде (Campbell et al. , 2007).

Рисунок 3 . Количество развернутых спутниковых передатчиков ARGOS.Временной ряд количества спутниковых передатчиков ARGOS, развернутых с 2004 по 2014 год (данные предоставлены CLS ARGOS).

Как экология движения может извлечь выгоду из больших данных

?

Серьезной проблемой для экологии передвижения животных является стоимость устройств слежения. В зависимости от количества датчиков, установленных на привязанной к спутнику метке, большинство из них стоит в пределах 1000–10 000 долларов США, а время спутниковой связи является дополнительной платой. Высокая стоимость инструментов обычно приводит к небольшому количеству помеченных животных, при этом размеры выборки еще больше уменьшаются из-за потери меток и неспособности некоторых меток сообщать данные о местоположении (Hays et al., 2007). В сочетании с логистикой, связанной с отловом организмов-мишеней, неудивительно, что многие исследователи неохотно делятся данными. Однако одним из последствий малых размеров выборки является то, что наборы данных отслеживания обычно содержат большое количество вариаций в перемещениях между видами, особями, полами, участками и сезонами, что еще больше затрудняет идентификацию общих закономерностей. Объединение наборов данных между исследованиями посредством формирования групп синтеза и репозиториев с открытым доступом может предоставить исследователям возможность избежать ограничений малых размеров выборки и перенести анализ от локального к более крупным пространственным и временным масштабам и от конкретного к общему в их приложении. в поле.Прогресс в изучении мобильности людей показывает, что это создаст четыре ключевые возможности для использования подходов к работе с большими данными, подходов, которые мы описываем ниже; (1) идентификация эмерджентных свойств в движении животных, (2) анализ сетей движения и поведения животных, (3) разработка алгоритмов машинного обучения для понимания и описания закономерностей на основе «больших» данных о перемещениях животных и (4) передовые методы визуализации. для сложных наборов данных о движении. Мы не пытаемся анализировать все методологические разработки в каждой из областей мобильности человека и передвижения животных, а вместо этого сосредотачиваемся на этих четырех конкретных областях, которые, по нашему мнению, могут дать новое ценное понимание передвижения животных.

Выявление новых моделей движения животных

Одновременный анализ множества человеческих траекторий выявил новые модели человеческой организации на разных уровнях, от сообществ до сообществ как в децентрализованной, так и в централизованной (сложной, стратифицированной) формах. Первоначально модели мобильности людей объяснялись с помощью гравитационной модели (Stouffer, 1940; Zipf, 1946), в которой поток людей между двумя местами считался пропорциональным важности источника (отправной точки) и пункта назначения с точки зрения численности населения. валовой внутренний продукт и др., и распадался с расстоянием между локациями. С тех пор эта концепция была заменена более сложными моделями излучения, которые описывают потоки людей между разными местами, но в дополнение к важности источника и места назначения также учитывают важность пути, используемого для перемещения между этими местами. Одним из преимуществ этого последнего подхода является то, что он не содержит настраиваемых параметров. Вместо этого он делает основное предположение, что люди перемещаются, чтобы получить доступ к ресурсам.В случае людей наиболее очевидным «ресурсом» является занятость (Simini et al., 2012, 2013). Размер населения использовался в качестве меры «качества» ресурсов, поскольку районы с более высокой численностью населения (например, города), как правило, предлагают более широкие возможности для трудоустройства. Преимущество таких моделей заключается в том, что они могут прогнозировать схемы передвижения и транспорта даже в тех районах, где такие данные не собираются на регулярной основе, поскольку они полагаются только на плотность населения (Simini et al., 2012).

Животные, как и люди, передвигаются как в малых, так и в больших масштабах (т.е., у них есть суточные и сезонные движения). Например, у многих животных есть большие расстояния между местами размножения и кормовыми угодьями, и миграция между ними обычно осуществляется ежегодно. Движение в пределах нерестилищ и кормодобывающих угодий включает в себя более мелкие ежедневные перемещения, похожие на привычные для человека способы передвижения, такие как перемещение родителей, ухаживающих за детенышами, в течение одного или нескольких дней; так называемое кормление в центральном месте, когда молодняк остается на нерестилище, а родитель получает ресурсы для своего питания.Однако у нас нет аналогичных прогностических моделей для животных, возможно, по двум основным причинам: во-первых, большинство исследований еще не сместились с акцента на отдельные траектории или траектории небольшой группы животных (за некоторыми заметными исключениями, такими как Block et al., 2011; Raymond et al., 2015; Sequeira et al., В печати) для исследования, которое изучает паттерны коллективного движения вида или целых популяций. Во-вторых, ключевые ресурсы, которые определяют модели передвижения животных, в значительной степени скрыты от человека-наблюдателя (Getz and Saltz, 2008).Еда часто считается основным двигателем, но ресурсы могут также включать убежища или товарищей для воспроизводства, вопросы, которые также имеют отношение к перемещению людей. Если предположить, что пища действительно является основным источником движения животных, большие наборы данных могут позволить сформулировать модель излучения. Как упоминалось выше, плотность населения местности берется за показатель качества ресурсов, поэтому для животных это могут быть существующие прокси плотности добычи, такие как, например, хлорофилл-а. Функции выбора шага (Fortin et al., 2005) и функции выбора ресурсов (Manly et al., 2007) также могут иметь значение для определения ключевых ресурсов. Эти функции ранее использовались с данными телеметрии в качестве входных данных (Schick et al., 2008) и полезны в экологии животных, поскольку они дают представление о механизмах, лежащих в основе распределения животных (Cagnacci et al., 2010), путем сопоставления используемых ресурсов / среды обитания. против имеющихся. Затем, что касается людей, подход с использованием радиационной модели с «большими» данными о животных будет способен предсказывать потоки животных в местах, где нет наблюдений, — информация, которая была бы чрезвычайно полезна для управления сохранением.

Датчики

для оценки поведения и документирования внутреннего и внешнего состояния животных теперь также предоставляют средства для определения и количественной оценки контекста и движущих сил движения животных (см. Обзор Brown et al., 2013). Например, тег «ежедневный дневник» (https://wildlifecomputers.com/our-tags/daily-diary/) содержит трехосный акселерометр, предоставляющий данные с высоким разрешением (32 секунды ⁻¹ ) о движении на трех оси (тангаж, крен и курс). Там, где предыдущая работа сопоставляла поведение с сигналами акселерометра, такая информация позволяет связать движения с конкретным поведением, начиная с кормления, сна, бега и т. Д.производят характерные модели ускорения (см. Nielsen et al., 2010). Действительно, прогресс в выводе паттернов человеческих движений из данных акселерометра продвинулся до такой степени, что их можно использовать для вывода определенных жестов (Liu et al., 2009) и паттернов походки, позволяющих индивидуальное распознавание (Mantyjarvi et al., 2005). Точно так же тег CTD-SRDL регистрирует местоположение и профили ныряния морских позвоночных. Когда животное ныряет, метка производит замеры водной толщи на предмет проводимости, температуры и глубины.Животные, несущие эти метки, фактически становятся автономными пробоотборниками окружающей среды (Costa et al., 2003), собирающими большие массивы данных как о физических и биологических условиях, в которых они находятся (Fedak, 2004), так и об их собственном физиологическом состоянии по траекториям их движения (Biuw et al. , 2007). Эти типы тегов и создаваемые ими контекстные наборы данных служат эталоном для исследований передвижения животных, и их использование станет более распространенным в будущем по мере совершенствования технологий и снижения затрат.Технологические достижения, вероятно, будут включать в себя увеличение количества данных, которые могут быть записаны (и потенциально переданы), и миниаитюризацию, при этом последняя позволит целому ряду более мелких животных стать мишенями для мечения. Например, инициатива ICARUS (http://icarusinitiative.org/) работает над установкой новой антенны слежения за животными на Международной космической станции, которая позволила бы меньшим меткам (в настоящее время 5 г) отправлять данные обратно через низкоорбитальный спутник. , что позволяет помечать очень маленьких птиц и даже крупных насекомых.

Анализ сетей передвижения и поведения животных

Ежедневно город является одним из важнейших масштабов организации передвижения людей. Геолокализованные данные с телефонов показывают, что большая часть путешествий происходит между домом и рабочим местом, а маршруты, направляющие поток людей между этими местами, являются ключевой особенностью города (Louail et al., 2015). Анализ моделей передвижения показал, что города являются полицентричными, а не одноцентрическими, с несколькими сосуществующими центрами (Kloosterman and Musterd, 2001; Roth et al., 2011), информация, имеющая большое значение для городского планирования. Учитывая, что многие животные также перемещаются, например, из мест размножения и / или убежищ к местам добычи пищи, использование аналогичного аналитического подхода, включая анализ проживания в сочетании с матрицами происхождения-назначения (Louail et al., 2015), позволит учесть пространственные свойства животных. эти потоки передвижения животных должны быть раскрыты по-новому. Такой подход к анализу использования среды обитания популяциями животных мог бы дополнить существующие методы, такие как переключение моделей в пространстве состояний, которые определяют поведенческое состояние (т.е., миграция или добыча пищи) (Jonsen et al., 2013), чтобы можно было сравнивать миграционные потоки видов из различных мест размножения. Эти сравнения могут выявить группы риска, в которых расстояние или время в пути на работу увеличиваются с течением времени, возможно, в результате изменения окружающей среды. Упомянутые выше модели в пространстве состояний являются распространенным и очень полезным подходом для анализа данных слежения за животными. Они не только делают выводы о поведенческом состоянии, но и оценивают параметры своих распределений и, что важно, также предоставляют информацию о неопределенности оценок местоположения, поскольку они могут быть подвержены серьезным ошибкам (Patterson et al., 2008), в отличие от данных слежения за людьми. Кроме того, они по сути учитывают внутреннюю автокорреляцию, присутствующую в данных о перемещениях животных. Несмотря на то, что это не является общей чертой сетевых моделей, они разрабатываются для того, чтобы учитывать память и, таким образом, косвенно иметь дело с автокорреляцией (Сальников и др., 2016). Несмотря на то, что были достигнуты некоторые успехи в методах, позволяющих делать выводы на уровне популяции из пространства состояний и других иерархических моделей (Hooten et al., 2016; Jonsen, 2016), они не широко используются для этой цели, возможно, из-за их дополнительной сложности и вычислительной нагрузки. (Hooten et al., 2017). Однако здесь могут помочь такие достижения в программном обеспечении, как STAN, C ++, Template Model Builder (TMB) и Integrated Nested Laplace Approximation (INLA), а также использование облачных вычислений с использованием таких платформ, как Amazon Web Services и другие.

В более крупном пространственном масштабе (100 км) степень соответствия моделей человеческой деятельности административным границам была исследована путем применения алгоритмов определения топологического сообщества к общенациональным телефонным сетям (Соболевский и др., 2013) и закономерности в обращении банкнот (Thiemann et al., 2010). В этих исследованиях обычно сообщается о плохом совпадении административных границ с фактическими географическими границами, рассчитанными на основе данных о мобильности людей. Для людей экономические и социальные последствия плохо определенных границ и размеров административных регионов очевидны. Но такие алгоритмы обнаружения сообществ также имеют очевидную применимость к данным отслеживания животных, особенно в случае высокомобильных мигрирующих видов, поскольку их ареал, вероятно, будет охватывать различные политические юрисдикции, режимы управления и потенциальные угрозы (Dallimer and Strange, 2015).Одной из наиболее распространенных целей анализа данных слежения за животными является определение биологически важных районов, таких как те, которые используются для размножения и кормления, а также миграционные коридоры, поскольку эти районы часто являются центром сохранения видов и управления ими. Обычными подходами к этой задаче являются анализ домашнего диапазона (например, плотность ядра; Worton, 1989) и пространственно явный анализ времени в области (Hemson et al., 2005). Однако оба испытывают трудности с определением критических, но редко используемых областей, например, миграционных коридоров.Хотя в экологии передвижения животных существуют более продвинутые методы, позволяющие справиться с этими ограничениями, такие как броуновский (Horne et al., 2007) и предвзятые мосты (Benhamou, 2011), эти методы применяются на индивидуальных траекториях, и для масштабирования до уровня популяции требуется репрезентативный выборка отдельных треков и вторичный анализ (например, наложение домашних диапазонов в программном обеспечении ГИС, использование случайных эффектов для параметров). Алгоритмы обнаружения сообществ, используемые для представления моделей использования космоса человеком, могут быть идеальными для этой задачи, поскольку они не подвержены таким же ограничениям и, что важно, они также могут определять, как подгруппы населения могут быть связаны в более крупных пространственных масштабах (Rodríguez et al., 2017). Опять же, мощность этих алгоритмов основана на использовании массивных данных, которые исследуют перемещения сотен особей в экосистемах (например, Rodríguez et al., 2017), подход, который все еще относительно редко встречается в исследованиях на животных. В более широком масштабе такой анализ поможет развитию эффективного сохранения и управления через социально-политические границы. В человеческих обществах алгоритмы выявления сообществ также помогли понять такие процессы, как распространение возникающих инфекционных заболеваний (Colizza et al., 2006). Сочетание мобильности людей (авиаперелеты и ежедневные поездки на работу) и демографических данных позволило разработать модели всемирного распространения эпидемических заболеваний (Balcan et al., 2009), которые были подтверждены эмпирическими данными эпиднадзора и вирусологических исследований. источники (Tizzoni et al., 2012). Точно так же алгоритмы выявления сообществ могут предоставить информацию для управления вспышками заболеваний у животных, особенно у мигрирующих видов (например, Russell et al., 2005).Действительно, данные о людях и животных могут частично совпадать в ситуациях, когда миграции животных могут усилить глобальное распространение патогенов (Altizer et al., 2011), например, зоонозных патогенов, таких как вирус Эбола у летучих мышей (Leroy et al. , 2009).

Помимо болезней, распространение идей, мнений и инноваций также можно отслеживать в обществе, используя данные, которые теперь доступны через социальные сети. Например, геолокационные сообщения, размещенные в твиттере (твиты), позволили исследователям измерить общее счастье и настроение людей (Mitchell et al., 2013) и охарактеризовать мировые закономерности в лингвистической географии (Mocanu et al., 2013). Доступность таких наборов данных открыла огромный потенциал для изучения человеческого поведения и социальных тенденций почти в реальном времени в очень больших пространственных масштабах (1000 км) (Mocanu et al., 2013). Развитие технологий мечения вскоре может также позволить проводить поведенческий анализ животных, в том числе передачу инфекции от отдельных особей в культуре. Например, понимание влияния социальных взаимодействий животных на экологию передвижения было выделено как ключевой вопрос исследования (Hays et al., 2016). Данные с меток приближения, регистрирующие близость и продолжительность встреч между помеченными животными и полученные посредством загрузки в сети радиоприемников (см. Rutz et al., 2012) или акустических (Holland et al., 2009; Lidgard et al., 2014), может использоваться для отображения топологий сети. Такие карты позволят изобразить социальные взаимодействия между животными и показать, как культурная информация распространяется и диверсифицируется в сообществах диких животных (Rutz et al., 2012). В настоящее время ограничения технологии ограничивают использование этих меток животными, которые живут небольшими группами (по 10 особей) и перемещаются на ограниченные расстояния (10 км), но миниатюризация технологии и снижение затрат означают, что этот подход станет становится все более популярным и может в конечном итоге привести к применению технологии для всего местного населения (Krause et al., 2013). В свою очередь, это позволит понять социальную структуру на уровне популяций (Krause et al., 2013). В зависимости от того, как мы определяем встречу или ассоциацию между людьми, к этим данным может применяться сетевой подход для выявления ассоциаций между сообществами и видами и внутри них, таких как отношения хищник-жертва. Эта цель считается следующим важным шагом в экологии перемещения животных (Hussey et al., 2015; Kays et al., 2015).

Разработка алгоритмов машинного обучения для понимания и характеристики закономерностей на основе данных о перемещениях «больших» животных

Преимущество подходов « больших данных, » заключается в расширении возможностей применения алгоритмов машинного обучения для обучения на основе данных с целью формулирования прогнозов или классификации объектов анализа.Такие методы уже широко используются при изучении передвижения животных, особенно там, где цель состояла в том, чтобы разделить набор входных данных на группы. Некоторые примеры включают категоризацию различного поведения в профилях ныряющих водных животных с помощью регистраторов времени и глубины (Schreer, Testa, 1995; Schreer et al., 2001; Thums et al., 2008) и данных акселерометрии (Watanabe et al., 2005). ; Sakamoto et al., 2009; Nielsen et al., 2010; Nathan et al., 2012). Сопоставимые приложения существуют в исследованиях человеческого поведения, классифицированных с использованием данных с акселерометров в носимых устройствах и смартфонах (Casale et al., 2011; Квапис и др., 2011). Однако мощность подходов машинного обучения резко возрастает с увеличением объема доступных данных, которые для людей стали на порядки больше, чем для любых других видов животных.

Вышеупомянутые методы представляют собой контролируемые методы машинного обучения, в которых основное внимание уделяется прогнозированию на основе известных свойств, полученных из данных обучения. Машинное обучение также может быть неконтролируемым, когда основное внимание уделяется поиску некоторой структуры во входных данных или обнаружению скрытых закономерностей в данных.Скрытые марковские модели являются примерами одного класса алгоритмов неконтролируемого машинного обучения, обычно используемых для прогнозирования или классификации будущих состояний на основе данных отслеживания животных и людей (например, Ashbrook and Starner, 2003). Например, в случае животных такие состояния включают в себя пространственное положение и режим поведения, такой как миграция или поиск пищи (Patterson et al., 2008). Подход потенциального использования для передвижения животных заключается в том, что оценка плотности ядра использовалась для оценки вероятности того, что человек будет находиться в данном месте в определенное время в будущем, с использованием как пространственной, так и временной информации с помощью нескольких функций ядра, полученных со смартфона. данные (Do et al., 2015). Хотя подходы машинного обучения уже используются в исследованиях передвижения животных, они обычно ограничиваются известной проблемой небольшого размера выборки. Объединение данных между исследованиями может предоставить информацию, необходимую для применения этих методов, требующих обработки большого количества данных, для изучения закономерностей в масштабах населения и сообщества. Необходимы успехи в работе с наборами данных (см. Brown et al., 2013), предоставляемыми датчиками ускорения и магнитометра, которые теперь соединены с GPS в метках животных, которые дают возможность получить ценную информацию о связях между состоянием животных и их поведением. , движение и окружающая среда (Goto et al., 2017). Этот процесс уже начался в исследованиях мобильности человека, когда алгоритмы машинного обучения, применяемые к данным с мобильных устройств, настраивают свои услуги в соответствии с потребностями и обстоятельствами каждого человека и для многих людей, чтобы получить индивидуальные оценки состояния (Jordan and Mitchell, 2015). Родственный подход к машинному обучению, известный как подход «обратной задачи», вычисляет причинные факторы на основе набора наблюдений. Например, данные временных рядов, записанные с помощью GPS-логгеров высокого разрешения, прикрепленных к морским птицам, использовались для понимания того, как окружающая среда влияет на движение, путем одновременной оценки принятия навигационных решений (направление животного) и влияния внешних факторов (океанские ветры) на характер их полета. (Гото и др., 2017). Эти подходы, применяемые к наборам больших данных, позволят понять процесс принятия навигационных решений по целому ряду видов и целому ряду факторов окружающей среды, таких как ветер, течения и другие океанографические факторы.

Расширенные методы визуализации для сложных наборов данных о движении

Визуализация данных о мобильности человека является серьезной проблемой, поскольку требует доступа к соответствующим вычислительным инструментам для отображения больших объемов данных о местоположении и данных датчиков, а также связанных с ними атрибутов физической и биологической среды.Эта проблема особенно остро стоит при изучении общественных сетей мобильности людей (Giannotti et al., 2011). Например, передовые аналитические подходы дают ряд вспомогательных инструментов для визуализации и анализа массивных наборов данных о человеческих траекториях с целью классификации мест как дома, работы или мест социальной активности (Андриенко и др., 2015) и выявления горячих точек других видов деятельности. (Шен и др., 2015). Некоторые из этих продвинутых инструментов теперь доступны бесплатно и могут быть использованы для более глубокого понимания закономерностей передвижения животных.Например, программное обеспечение, такое как Wireless Rope, было разработано для обеспечения динамической визуализации в реальном времени устройств, подключенных по каналам связи Bluetooth (Nicolai et al., 2006). В свою очередь, это позволяет исследовать взаимодействия между субъектами, несущими эти устройства. Точно так же MAPMOLTY (MAPping MObility loyaLTY) — это веб-инструмент визуализации, который использует данные о мобильности человека и набор точек интереса для вычисления ряда количественных показателей, которые показывают лояльность людей к этим точкам и отображают такие отношения на карта (de Lira et al., 2014). ImMens также поддерживает интерактивное визуальное исследование больших наборов данных, включая географическую информацию (Liu et al., 2013), в то время как GLEAMviz (Van den Broeck et al., 2011) предлагает среду для моделирования моделей распространения болезней в сочетании с интегрированными моделями мобильности люди. Использование последней программы не ограничивается только изучением болезней, но может применяться к перемещению животных. Все эти инструменты визуализации (см. Также: http://www.creativebloq.com/design-tools/data-visualization-712402), разработанные для визуализации и анализа данных о перемещениях людей, предлагают экологам возможность разобраться во все более крупных и сложных наборах данных. обеспечивается как датчиками, содержащимися в современных устройствах слежения, так и растущими наборами данных, которые пометили множество особей и видов на различных этапах жизненного цикла.

Проблемы

Big Data Подход к отслеживанию животных

Хотя был достигнут значительный прогресс в синтезе некоторых более крупных наборов данных отслеживания животных (например, TOPP, Block et al., 2011; Sequeira et al., В печати), по большей части эти данные не актуальны. в репозиториях, открытых для широкого научного сообщества, даже после публикации. Отсутствие легкого доступа усложняет и затрудняет любые попытки поиска общих закономерностей в движении животных и документирования крупномасштабных схем передвижения.Это серьезное препятствие для исследований хорошо известно (Campbell et al., 2007; Rutz and Hays, 2009; Hays, 2014; Hussey et al., 2015; Kays et al., 2015), и были предприняты некоторые попытки исправить это. , в частности, через такие инициативы, как Movebank (Wikelski and Kays, 2010) (полный список репозиториев см. в Campbell et al., 2016), однако они не предоставляют открытый доступ к данным. Кроме того, эти средства обработки данных почти всегда сосредоточены на одной группе животных (в случае Movebank — птицах) и, таким образом, представляют лишь небольшую часть существующих данных.Следовательно, возможность поиска и изучения общих закономерностей и основополагающих принципов передвижения животных ограничивается таксонами, содержащимися в базе данных. Очевидно, что открытый доступ к данным отслеживания представляет собой серьезное препятствие на пути к развитию экологии перемещения животных и к осознанию полной ценности вложений времени и денег, которые многие тысячи отдельных исследователей и организаций вложили в сбор этих данных за последнее время. десятилетия. Развитие культуры для хранения данных в репозиториях данных с открытым доступом в качестве ресурса для исследовательского сообщества, как это сейчас происходит во многих областях биологии, таких как генетика (Mount, 2004), должно быть важнейшим приоритетом для всех грантовых агентств. , государственные учреждения и коммерческие организации, инвестирующие в исследования такого типа.В настоящее время наблюдается некоторый прогресс в этом вопросе: журналы, которые являются основными источниками этого типа исследований, настаивают на том, чтобы наборы данных, на которых основаны результаты, также публиковались в Интернете (например, Nature), в основном благодаря усилиям по преодолению текущего кризиса воспроизводимость результатов. Хотя такие инициативы, как Movebank, могут сдвинуть поле деятельности в сторону модели открытого доступа, таким глобальным универсальным хранилищем может быть трудно управлять в долгосрочной перспективе, и, возможно, региональными хранилищами данных, такими как ZoaTrack (Dwyer et al., 2015), возможно, будет проще реализовать (Campbell et al., 2007). В последнем случае данные становятся открытыми после начального периода моратория. Такой подход также оказался успешным для базы данных слежения за животными Комплексной системы морских наблюдений (ИМОС) (http://imos.org.au/facilities/animaltracking/). Наборы данных открытого доступа должны быть связаны с соответствующими стандартизованными метаданными, предоставляющими важную контекстную информацию о данных отслеживания (Campbell et al., 2016). Например, подробные сведения о сезоне, поле и статусе зрелости отслеживаемого животного, а также сведения о типе метки и ее программе (например,g., рабочие циклы и т. д.). Также важна необходимость включения подробностей обработки данных и предоставления доступа к необработанным наборам данных. Такие ограничения нетривиальны, и для баз данных потребуется тщательное рассмотрение того, как стандартизировать сбор таких данных, чтобы обеспечить контекст, необходимый для облегчения анализа больших данных, не обременяя владельцев данных. Кэмпбелл и др. (2016) предоставляет подробную информацию о стандартах отчетности, которые должны быть внедрены для данных, собранных с помощью устройств телеметрии на животных.Однако такие проблемы характерны не только для экологии, и здесь может помочь стандартизованное машиночитаемое программное обеспечение для метаданных (например, Morpho) (Hampton et al., 2013). Hampton et al. (2013) предоставляют информативный список действий для экологов, чтобы их данные были пригодны для будущего анализа больших данных, а Raffaelli et al. (2014) предоставляют уроки, которые следует извлечь из предыдущих попыток анализа и организации больших данных для экологии. Базы данных с открытым доступом в сочетании с доступностью суперкомпьютерных ресурсов через сервисы облачных вычислений, такие как веб-сервисы Amazon и другие, сделают анализ больших данных более доступным для более широкого сообщества исследователей.

Объем доступных цифровых данных и легкость, с которой их можно собирать практически по любому аспекту человеческой деятельности, переместили исследования с теории и гипотез на основу, основанную на данных. Эти подходы не обязательно несовместимы (Smalheiser, 2002) и не должны представлять угрозу для изучения экологии передвижения животных. Большие данные могут использоваться для формулирования новых гипотез, которые нельзя было проверить в прошлом из-за недостатка данных или концептуальных ограничений, налагаемых доминирующими парадигмами.Важно отметить, что анализ больших данных может выявить закономерности и взаимосвязи в данных, что приведет к обнаружению ранее неизвестных или, возможно, даже предполагаемых форм поведения, — вероятно, ситуация, когда многие из изучаемых нами животных имеют сенсорные системы, столь расходящиеся с нашими, и, следовательно, могут воспринимать окружающую среду способом, очень отличным от нашего опыта (например, эхолокация животных).

Дорожная карта

На основании исследований мобильности человека мы определили ряд подходов, которые могут ускорить развитие исследований передвижения животных.Для достижения тех же темпов прогресса, которые достигаются исследованиями мобильности людей, крайне важно, чтобы уже существующие данные собирались в центральных хранилищах и предоставлялись исследователям в свободном доступе. Совместное использование данных может быть достигнуто за счет сотрудничества исследователей из разных регионов и предметных областей, а также за счет спонсоров (правительства, НПО и т. Д.) И научных журналов, настаивающих на том, чтобы данные, подтверждающие публикации, загружались в общедоступные репозитории вместе с соответствующими метаданными.Эта инициатива получила широкую поддержку со стороны исследовательского сообщества, интересующегося движением животных. Это также привлечет сообщества, которые стимулировали развитие исследований мобильности людей, в частности компьютерных специалистов и специалистов по обработке данных, а также ученых, работающих в рамках парадигмы сложных систем, чтобы помочь продвинуть вперед область движения животных.

Помимо понимания закономерностей передвижения животных, которое может быть получено в результате передачи аналитических методов между исследовательскими сообществами, занимающимися мобильностью человека и перемещением животных, интеграция перемещения людей и животных поможет предоставить более эффективные варианты сохранения и управления, поскольку они критически зависят от взаимодействия между людьми и дикой природой.Это необходимо, поскольку модели мобильности людей напрямую связаны со многими антропогенными угрозами, с которыми сталкиваются популяции животных во всем мире (Meekan et al., 2017). Например, убийства на дорогах (Clevenger et al., 2003) и столкновения с кораблями (Elvin and Taggart, 2008; Silber et al., 2015) создают серьезные риски для сохранения многих животных во всем мире, а инфраструктура, используемая для поддержки мобильность людей, включая железнодорожные пути и дороги, города и гавани, также фрагментирует среду обитания животных (van Bohemen, 1998).Действительно, для выявления возможных взаимодействий между людьми и животными и лучшего информирования о стратегиях сохранения, данные о присутствии человека в окружающей среде также необходимо интегрировать с данными отслеживания животных. Подобно тому, как данные о мобильности людей были фундаментальной основой таких разработок, как «умные города», где электронные разработки использовались для улучшения процесса принятия решений путем вовлечения граждан в демократическую деятельность (Паскалева, 2009), данные о перемещении животных могут потенциально помочь создание «умной среды», в которой лучшее понимание моделей передвижения людей и диких животных поможет планированию сохранения и управления как в интерактивном, так и в долгосрочном плане (Meekan et al., 2017).

Возможность ускорить прогресс в экологии перемещения животных на основе подходов, используемых в исследованиях мобильности человека, потребует развития поддерживающей инфраструктуры и сообществ. После того, как данные с контролем качества станут доступны за счет использования открытых репозиториев, можно написать код анализа, разработанный на открытых платформах, таких как R (R Core Team, 2017), а также веб-ресурсы визуализации и аналитики для оценки новых показателей, описывающих движение. узоры.Эти разработки будут катализировать прогресс, позволяя искать общие или аналогичные механизмы, которые описывают способы, которыми животные перемещаются и используют свою среду, а также выявлять воздействия и нарушения моделей передвижения животных как естественными, так и антропогенными угрозами и телесвязями в перемещении животных. в глобальном масштабе. Что наиболее важно, поскольку животные воспринимают окружающую среду через сенсорные системы, которые часто сильно отличаются от сенсорных систем человека, анализ больших данных дает возможность искать и идентифицировать закономерности в наборах данных о перемещениях животных, для которых мы фактически «слепы», но все же может иметь решающее значение для организации экологии и поведения этих видов.

При исследовании мобильности человека первоначально использовались аналитические методы, разработанные для изучения мобильности животных (Viswanathan et al., 1996). В настоящее время этот процесс начал двигаться по полному кругу за счет применения новых методов, разработанных или применяемых для анализа и визуализации больших наборов данных о мобильности человека на моделях животных. Во многих отношениях данные, которые теперь доступны по последним поколениям меток животных, очень похожи на данные, записанные интеллектуальными устройствами, которые сейчас носят люди.Новые умные часы включают в себя акселерометр, термометр, монитор сердечного ритма, альтиметр, барометр, компас, хронограф, мобильный телефон и GPS-навигацию, а также набор датчиков, почти идентичный тем, которые используются в тегах «ежедневного дневника», используемых для выявления поведения животных, например, при поиске пищи. , отдыхая и мигрируя. Значение возможности пассивного получения данных о привычках миллионов пользователей с помощью этих новых технологий уже признано (Kwapisz et al., 2011). Возможно, основное различие между метками, отслеживающими животных, и интеллектуальными устройствами, которые теперь отслеживают людей, заключается в том, что животных нужно ловить и удерживать, чтобы установить метку, тогда как люди носят такие устройства добровольно и обычно платят за такую ​​привилегию.Конвергенция этих технологий подчеркивает возможности перекрестного оплодотворения и сотрудничества между областями исследований движения животных и мобильности человека. Учитывая озабоченность по поводу будущего сохранения крупных диких животных, перекрестное оплодотворение и сотрудничество, предлагаемые здесь, не только необходимы для ускорения научных достижений, но, в конечном счете, необходимы для эффективного сохранения и выживания многих животных, поскольку основные угрозы их существованию сейчас в значительной степени антропогенные.

Авторские взносы

CD по задумке. MT, AMMS, CD и VE получили начальное финансирование, чтобы собрать группу для разработки рукописи. MT руководил написанием статьи с участием всех авторов.

Финансирование

AMMS был поддержан грантом ARC DE170100841 и стипендией IOMRC (UWA, AIMS, CSIRO). JF-G и VE были поддержаны Agencia Estatal de Investigación (AEI, Испания) и Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) в рамках проекта SPASIMM (FIS2016-80067-P AEI / FEDER, UE) и за счет финансирования исследований со стороны KAUST.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Редактор обработки заявил о прошлом соавторстве с некоторыми из авторов.

Список литературы

Андриенко Н., Андриенко Г., Фукс Г., Янковский П. (2015). Масштабируемое интерактивное обнаружение семантики места на основе следов мобильности человека с соблюдением конфиденциальности. Информ. Визуальный . 15, 117–153. DOI: 10.1177 / 1473871615581216

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эшбрук Д. и Старнер Т. (2003). Использование GPS для определения важных местоположений и прогнозирования движения нескольких пользователей. чел. Ubiquit. Вычислить . 7, 275–286. DOI: 10.1007 / s00779-003-0240-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Балкан, Д., Колицца, В., Гонсалвес, Б., Ху, Х., Рамаско, Дж. Дж., И Веспиньяни, А. (2009). Мультимасштабные сети мобильности и пространственное распространение инфекционных заболеваний. Proc. Natl. Акад. Sci. США 106, 21484–21489. DOI: 10.1073 / pnas.0

0106

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Biuw, M., Boehme, L., Guinet, C., Hindell, M.A., Costa, D., Charrassin, J.-B., et al. (2007). Вариации в поведении и состоянии высшего хищника Южного океана относительно океанографических условий на месте . Proc. Natl. Акад. Sci. США 104, 13705–13710. DOI: 10.1073 / pnas.0701121104

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блок, Б.A., Jonsen, I.D., Jorgensen, S.J., Winship, A.J., Shaffer, S.A., Bograd, S.J. и др. (2011). Отслеживание перемещений высших морских хищников в динамичном океане. Природа 475, 86–90. DOI: 10.1038 / nature10082

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блондель В. Д., Декайпер А. и Крингс Г. (2015). Обзор результатов анализа наборов данных мобильных телефонов. EPJ Data Science . 4:10. DOI: 10.1140 / epjds / s13688-015-0046-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бойд, И.Л., Като, А., Роперт-Кудерт, Ю. (2004). Наука о биологическом каротаже: зондирование за пределами границ. Мемуары Национального института полярных исследований. Спецвыпуск. 58, 1–14.

Google Scholar

Браун Д., Кейс Р., Викельски М., Уилсон Р. и Климли А. (2013). Наблюдение за невидимым посредством ускоренной регистрации поведения животных. Anim. Биотелеметрия 1:20. DOI: 10.1186 / 2050-3385-1-20

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Каньяччи, Ф., Бойтани, Л., Пауэлл, Р. А., Бойс, М. С. (2010). Экология животных встречается с радиотелеметрией на основе GPS: идеальный шторм возможностей и проблем. Philos. Пер. R. Soc. B Biol. Sci . 365, 2157–2162. DOI: 10.1098 / rstb.2010.0107

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кэмпбелл, Х. А., Бейер, Х. Л., Деннис, Т. Э., Дуайер, Р. Г., Форестер, Дж. Д., Фукуда, Ю. и др. (2007). В поисках своего пути: о совместном использовании и повторном использовании данных телеметрии животных в Австралазии. Sci. Tot. Environ. 534, 79–84. DOI: 10.1016 / j.scitotenv.2015.01.089

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кэмпбелл, Х.А., Урбано, Ф., Дэвидсон, С., Деттки, Х., Каньяччи, Ф. (2016). Призыв к стандартам представления данных, собранных с помощью электронных устройств, переносимых животными. Anim. Биотелеметрия 4: 1. DOI: 10.1186 / s40317-015-0096-x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Казале П., Пуйоль О. и Радева П.(2011). «Распознавание человеческой активности по данным акселерометра с использованием носимого устройства», в Pattern Recognition and Impage Analysis , ред. J. Vitrià, J. Sanches и M. Hernández (Берлин; Гейдельберг: Springer), 289–296. DOI: 10.1007 / 978-3-642-21257-4_36

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Каванья А., Джардина И., Григера Т. С., Джелич А., Левин Д., Рамасвами С. и др. (2015). Бесшумные стаи: ограничения на распространение сигнала по биологическим группам. Phys.Rev. Lett . 114: 218101. DOI: 10.1103 / PhysRevLett.114.218101

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Cisco (2015 г.). Индекс Cisco Visual Networking Index: обновление глобального прогноза трафика мобильных данных на 2014–2019 гг. Официальный документ .

Клевенджер А., Хрущ Б. и Гансон К. Э. (2003). Пространственные закономерности и факторы, влияющие на скопления мелких позвоночных животных, погибших на дорогах. Biol. Консерв. 109, 15–26. DOI: 10.1016 / S0006-3207 (02) 00127-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Колицца, В., Баррат А., Бартелеми М. и Веспиньяни А. (2006). Моделирование глобальных эпидемий: стохастическая динамика и предсказуемость. Бык. Математика. Биол. 68, 1893–1921. DOI: 10.1007 / s11538-006-9077-9

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кук, С. Дж., Айверсон, С. Дж., Стоксбери, М. Дж. У., Хинч, С. Г., Фиск, А. Т., ВандерЗвааг, Д. Л. и др. (2011). Сеть слежения за океаном в Канаде: сетевой подход к решению критических проблем в области рыболовства и управления ресурсами с последствиями для управления океаном. Рыболовство 36, 583–592. DOI: 10.1080 / 03632415.2011.633464

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коста Д. П., Клинк Дж., Хофман Э., Бернс Дж. М., Федак М. А. и Крокер Д. Е. (2003). Морские млекопитающие как датчики океана. Integr. Комп. Биол. 43: 920.

де Арриба-Перес, Ф., Каейро-Родригес, М., и Сантос-Гаго, Дж. М. (2016). Сбор и обработка данных с носимых на запястье устройств в гетерогенных и многопользовательских сценариях. Датчики 16: 1538. DOI: 10.3390 / s16091538

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

де Лира, В., Ринзивилло, С., Таймс, В., Ренсо, К., и Тедеско, П. (2014). «MAPMOLTY: веб-инструмент для определения лояльности мест на основе данных мобильного краудсорсинга», в Web Engineering. Конспект лекций по информатике , ред. С. Кастелейн, Г. Росси и М. Винклер (Cham: Springer International Publishing), 528–531. DOI: 10.1007 / 978-3-319-08245-5_43

CrossRef Полный текст | Google Scholar

До, Т.М. Т., Дусс, О., Миеттинен, М., Гатица-Перес, Д. (2015). Вероятностный метод ядра для прогнозирования мобильности человека с помощью смартфонов. Pervasive Mob. Comput. 20, 13–28. DOI: 10.1016 / j.pmcj.2014.09.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Dujon, A.M., Lindstrom, R.T., и Hays, G.C. (2014). Точность местоположений Fastloc-GPS и их значение для отслеживания животных. Methods Ecol. Evol . 5, 1162–1169. DOI: 10.1111 / 2041-210X.12286

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дуайер, Р.Г., Кэмпбелл, Х. А., Брукинг, К., Бримблкомб, У., Хантер, Дж., Уоттс, М. Е. и др. (2015). Открытая веб-система для анализа, обмена и анализа данных слежения за животными. Anim. Биотелеметрия 3: 1. DOI: 10.1186 / s40317-014-0021-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Игл, Н., Пентленд, А. (2006). Анализ реальности: определение сложных социальных систем. чел. Вездесущность . 10, 255–268. DOI: 10.1007 / s00779-005-0046-3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эльвин, С.С., и Таггарт, К. Т. (2008). Южные киты и суда в канадских водах. Мар. Политика 32, 379–386. DOI: 10.1016 / j.marpol.2007.08.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Федак, М. (2004). Морские животные как платформы для сбора океанографических проб: беспроигрышная ситуация для биологии и оперативной океанографии. Mem. Natl. Inst. Polar Res., Spec. Выпуск 58, 133–147.

Google Scholar

Фортин, Д., Бейер, Х. Л., Бойс, М.С., Смит, Д. В., Дюшен, Т., и Мао, Дж. С. (2005). Волки влияют на движения лосей: поведение формирует трофический каскад в национальном парке Йеллоустоун. Экология 86, 1320–1330. DOI: 10.1890 / 04-0953

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гаутестад, А. О., Мистеруд, А. (2013). Гипотеза о поисках пищи в полете Леви: забвение памяти может привести к ложной проверке броуновского движения. Mov. Экол . 1: 9. DOI: 10.1186 / 2051-3933-1-9

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Getz, W.М., и Сальц, Д. (2008). Фреймворк для создания и анализа траекторий движения на экологических ландшафтах. Proc. Natl. Акад. Sci . 105, 19066–19071. DOI: 10.1073 / pnas.0801732105

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джаннотти, Ф., Нанни, М., Педрески, Д., Пинелли, Ф., Ренсо, К., Ринзивилло, С., и др. (2011). Раскрытие сложности человеческой мобильности путем запроса и извлечения огромных данных о траектории. VLDB J . 20, 695–719. DOI: 10.1007 / s00778-011-0244-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гото Ю., Йода К. и Сато К. (2017). Асимметрия, скрытая в следах птиц, показывает ветер, направление и способность ориентироваться над океаном. Sci. Adv . 3: e1700097. DOI: 10.1126 / sciadv.1700097

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хэмптон, С. Е., Штрассер, К. А., Тьюксбери, Дж. Дж., Грэм, В. К., Бадден, А. Е., Батчеллер, А. Л. и др. (2013). Большие данные и будущее экологии. Фронт. Ecol. Environ. 11, 156–162. DOI: 10.1890 / 120103

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хейс, Г. К. (2014). Харизматичная морская мега-фауна: недавние открытия и вызовы будущего. J. Exp. Mar. Biol. Экол . 450, 1–5. DOI: 10.1016 / j.jembe.2013.10.015

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хейс, Г. К., Брэдшоу, К. Дж. А., Джеймс, М. К., Ловелл, П., и Симс, Д. У. (2007). Почему спутниковые метки Argos, прикрепленные к морским животным, перестают передавать? Дж.Exp. Mar. Biol. Экол . 349, 52–60. DOI: 10.1016 / j.jembe.2007.04.016

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хейс, Г. К., Феррейра, Л. К., Секейра, А. М. М., Микан, М. Г., Дуарте, К. М., Бейли, Х. и др. (2016). Ключевые вопросы экологии передвижений морской мегафауны. Trends Ecol. Evol. 31, 463–475. DOI: 10.1016 / j.tree.2016.02.015

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хемсон, Г., Джонсон, П., Саут, А., Кенвард, Р., Рипли Р. и Макдональд Д. (2005). Ядра — это горчица? Данные из воротников глобальной системы позиционирования (GPS) указывают на проблемы для анализа базового диапазона ядра с перекрестной проверкой методом наименьших квадратов. J. Anim. Экол . 74, 455–463. DOI: 10.1111 / j.1365-2656.2005.00944.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Hoenner, X., Huveneers, C., Steckenreuter, A., Simpfendorfer, C., Tattersall, K., Jaine, F., et al. (2018). База данных акустического слежения в континентальном масштабе Австралии и ее автоматизированный процесс контроля качества. Sci. Данные 5: 170206. DOI: 10.1038 / sdata.2017.206

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Холланд, К. Н., Мейер, К. Г., и Дагорн, Л. С. (2009). Телеметрия между животными: результат первого использования акустических меток «визитная карточка». Опасность. Виды Res. 10, 287–293. DOI: 10.3354 / esr00226

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хутен, М. Б., Будерман, Ф. Э., Брост, Б. М., Хэнкс, Э. М., и Иван, Дж.С. (2016). Иерархические модели передвижения животных для вывода на уровне популяции. Environmetrics 27, 322–333. DOI: 10.1002 / env.2402

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хутен, М. Б., Джонсон, Д. С., Мак-Клинток, Б. Т., и Моралес, Дж. М. (2017). Движение животных; Статистические модели для данных телеметрии . Бока-Ратон, Флорида: CRC Press.

Google Scholar

Хасси, Н. Э., Кессель, С. Т., Ареструп, К., Кук, С. Дж., Коули, П. Д., Фиск, А. Т. и др. (2015). Телеметрия водных животных: панорамное окно в подводный мир. Наука 348: 1255642. DOI: 10.1126 / science.1255642

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Йонсен, И. Д., Бассон, М., Бестли, С., Бравингтон, М. В., Паттерсон, Т. А., Педерсен, М. В. и др. (2013). Модели пространства состояний для биорегистраторов: методологическая дорожная карта. Deep Sea Res. II 88–89, 34–46. DOI: 10.1016 / j.dsr2.2012.07.008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Клоостерман, Р.К., и Мустерд, С. (2001). Полицентрический городской регион: к повестке дня исследований. Городской конный завод . 38, 623–633. DOI: 10.1080 / 00420980120035259

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Койман, Г. Л. (1965). Методы, используемые для измерения водолазных способностей тюленей Уэдделла. Polar Rec . 12, 391–394. DOI: 10.1017 / S003224740005484X

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Краузе, Дж., Краузе, С., Арлингхаус, Р., Псоракис, И., Робертс, С., и Рутц, К. (2013). Анализ реальности социальных систем животных. Trends Ecol. Evol. 28, 541–551. DOI: 10.1016 / j.tree.2013.06.002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Квапис, Дж. Р., Вайс, Г. М., и Мур, С. А. (2011). Распознавание активности с помощью акселерометров сотовых телефонов. SIGKDD Explor. Newsl . 12, 74–82. DOI: 10.1145 / 1964897.1964918

CrossRef Полный текст | Google Scholar

ЛеМунян, К.Д., Уайт, В., Ниберг, Э., и Кристиан, Дж. Дж. (1959). Дизайн миниатюрного радиопередатчика для использования в исследованиях на животных. J. Wildl. Управлять. 23, 107–110. DOI: 10.2307 / 3797755

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лерой, Э. М., Эпельбоин, А., Мондонж, В., Пуррут, X., Гонсалес, Ж.-П., Муйембе-Тамфум, Ж.-Дж. и др. (2009). Вспышка лихорадки Эбола среди людей в результате прямого контакта с летучими мышами в Луэбо, Демократическая Республика Конго, 2007 г. Зон, передаваемый переносчиками. Дис. 9, 723–728.DOI: 10.1089 / vbz.2008.0167

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лидгард, Д. К., Боуэн, В. Д., Йонсен, И. Д., и Айверсон, С. Дж. (2014). Акустические приемопередатчики, переносимые хищниками, и GPS-слежение выявляют пространственно-временные закономерности встреч с акустически помеченной рыбой в открытом океане. Mar. Ecol. Прог. Сер. 501, 157–168. DOI: 10.3354 / meps10670

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю Дж., Чжун Л., Викрамасурия Дж., и Васудеван, В. (2009). uWave: персонализированное распознавание жестов на основе акселерометра и его приложения. Pervasive Mob. Comput. 5, 657–675. DOI: 10.1016 / j.pmcj.2009.07.007

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю З., Цзян Б. и Хир Дж. (2013). imMens: визуальный запрос больших данных в реальном времени. Компьютерный график. Форум 32, 421–430. DOI: 10.1111 / cgf.12129

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Луай Т., Ленорман М., Picornell, M., García Cant, ú, O., Herranz, R., Frias-Martinez, E., et al. (2015). Раскрытие пространственной структуры сетей мобильности. Нат. Commun. 6: 6007. DOI: 10.1038 / ncomms7007

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мэнли, Б. Ф. Л., Макдональд, Л., Томас, Д. Л., Макдональд, Т. Л., и Эриксон, В. (2007). Выбор ресурсов животными: статистический дизайн и анализ для полевых исследований . Дордрехт: научные и деловые СМИ Springer.

Google Scholar

Мантиярви, Дж., Линдхольм, М., Вильдджиунайте, Э., Макела, С. М., и Айлисто, Х. А. (ред.). (2005). «Идентификация пользователей портативных устройств по модели походки с помощью акселерометров», в протоколах (ICASSP ‘05) Международная конференция IEEE по акустике, речи и обработке сигналов (Филадельфия, Пенсильвания). DOI: 10.1109 / ICASSP.2005.1415569

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Микан, М. Г., Дуарте, К. М., Фернандес-Грасиа, Дж., Thums, M., Sequeira, A.MM, Harcourt, R., et al. (2017). Экология мобильности человека. Trends Ecol. Evol. 32, 198–210. DOI: 10.1016 / j.tree.2016.12.006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Митчелл Л., Франк М. Р., Харрис К. Д., Доддс П. С. и Данфорт К. М. (2013). География счастья: соединение настроений и высказываний в Твиттере, демографии и объективных характеристик места. PLoS ONE 8: e64417. DOI: 10.1371 / journal.pone.0064417

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мокану Д., Барончелли А., Перра Н., Гонсалвес Б., Чжан К. и Веспиньяни А. (2013). Твиттер Бабеля: отображение языков мира с помощью платформ микроблогов. PLoS ONE 8: e61981. DOI: 10.1371 / journal.pone.0061981

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Маунт, Д. В. (2004). Биоинформатика: анализ последовательности и генома .Колд-Спринг-Харбор, Нью-Йорк: Лаборатория Колд-Спринг-Харбор.

Натан Р., Шпигель О., Фортманн-Роу С., Харел Р., Викельски М. и Гетц В. М. (2012). Использование данных трехосного ускорения для определения поведенческих режимов животных, находящихся на свободном выгуле: общие концепции и инструменты, проиллюстрированные для грифов-стервятников. J. Exp. Биол. 215, 986–996. DOI: 10.1242 / jeb.058602

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Николай Т., Ёнеки Э., Беренс Н., и Кенн, Х. (2006). «Изучение социального контекста с помощью беспроводного троса», в На пути к значимым интернет-системам 2006: Семинары OTM 2006: Международные семинары и плакаты Конфедерации OTM, AWeSOMe, CAMS, COMINF, IS, KSinBIT, MIOS-CIAO, MONET, OnToContent, ORM, PerSys, Консорциум докторантов Академии OTM, RDDS, SWWS и SeBGIS 2006, Монпелье , ред. Р. Меерсман, З. Тари и П. Эрреро (Берлин; Гейдельберг: Springer), 874–883.

Google Scholar

Нильсен, Л.Р., Педерсен, А. Р., Херскин, М. С., и Мунксгаард, Л. (2010). Количественная оценка поведения молочных коров при ходьбе и стоянии с использованием скользящего среднего значения на основе данных акселерометра. Заявл. Anim. Behav. Sci. 127, 12–19. DOI: 10.1016 / j.applanim.2010.08.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Паскалева К.А. (2009). Включение умного города: прогресс электронного управления городами в Европе. Внутр. J. Innov. Рег. Dev . 1, 405–422. DOI: 10.1504 / IJIRD.2009.02273

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Паттерсон, Т. А., Томас, Л., Уилкокс, К., Оваскайнен, О., и Маттиопулос, Дж. (2008). Модели движения отдельных животных в пространстве состояний. Trends Ecol. Evol. 23, 87–94. DOI: 10.1016 / j.tree.2007.10.009

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Петровский С., Машанова А., Янсен В. А. (2011). Различия в индивидуальном поведении при ходьбе создают впечатление полета Леви. Proc. Natl. Акад. Sci. США . 108, 8704–8707. DOI: 10.1073 / pnas.1015208108

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пайк, Г. Х. (2015). Понимание движений организмов: пора отказаться от гипотезы Леви о добыче корма. Methods Ecol. Evol . 6, 1–16. DOI: 10.1111 / 2041-210X.12298

CrossRef Полный текст | Google Scholar

R Основная команда (2017). R: Язык и среда для статистических вычислений .Вена: Фонд R для статистических вычислений.

Рафаэлли Д., Баллок Дж., Синдерби С., Дюранс И., Эммет Б., Харрис Дж. И др. (2014). Программы исследования больших данных и экосистем. Adv. Ecol. Res . 51, 41–77. DOI: 10.1016 / B978-0-08-099970-8.00004-X

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рамос-Фернандес, Г., Матеос, Дж. Л., Мирамонтес, О., Кочо, Г., Ларральде, Х., и Аяла-Ороско, Б. (2004). Образцы ходьбы Леви в поисках пищи обезьянами-пауками ( Ateles geoffroyi ). Behav. Ecol. Sociobiol. 55, 223–230. DOI: 10.1007 / s00265-003-0700-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Раймонд Б., Ли М.-А., Паттерсон Т., Эндрюс-Гофф В., Шарплс Р., Чаррассен Ж.-Б. и др. (2015). Важная морская среда обитания у восточной Антарктиды, выявленная в результате двух десятилетий отслеживания многовидовых хищников. Экография 38, 121–129. DOI: 10.1111 / ecog.01021

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Родригес, Х.П., Фернандес-Грасиа, Дж., Тумс, М., Хинделл, М. А., Секейра, А. М., Микан, М. Г. и др. (2017). Анализ больших данных позволяет выявить закономерности и движущие факторы перемещений южных морских слонов. Sci. Отчет 7: 112. DOI: 10.1038 / s41598-017-00165-0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рот К., Канг С. М., Бэтти М. и Бартелеми М. (2011). Структура городских движений: полицентричная активность и запутанные иерархические потоки. PLoS ONE 6: e15923.DOI: 10.1371 / journal.pone.0015923

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рассел К. А., Смит Д. Л., Чайлдс Дж. Э. и Реал Л. А. (2005). Прогнозирующая пространственная динамика и стратегическое планирование появления енотовидного бешенства в Огайо. PLoS Biol. 3: e88. DOI: 10.1371 / journal.pbio.0030088

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Руц, К., Бернс, З. Т., Джеймс, Р., Исмар, С. М., Берт, Дж., Отис, Б. и др.(2012). Автоматическое отображение социальных сетей в диких птицах. Curr. Биол. 22, R669 – R671. DOI: 10.1016 / j.cub.2012.06.037

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сакамото, К. К., Сато, К., Исидзука, М., Ватануки, Ю., Такахаши, А., Даунт, Ф., и др. (2009). Можно ли автоматически создавать этограммы с использованием данных об ускорении тела птиц, находящихся на свободном выгуле? PLOS ONE . 4: e5379. DOI: 10.1371 / journal.pone.0005379

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шик Р.С., Луари, С. Р., Колчеро, Ф., Бест, Б. Д., Бустани, А., Конде, Д. А. и др. (2008). Понимание данных о движении и процессов движения: текущие и новые направления. Ecol. Lett . 11, 1338–1350. DOI: 10.1111 / j.1461-0248.2008.01249.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шреер, Дж. Ф., и Теста, Дж. У. (1995). Статистическая классификация водолазного поведения. мар. Мамм. Sci . 11, 85–93. DOI: 10.1111 / j.1748-7692.1995.tb00277.х

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шрир, Дж. Ф., Ковач, К. М., и Хайнс, Р. Дж. О. (2001). Сравнительные схемы ныряния ластоногих и морских птиц. Ecol. Monogr. 71, 137–162. DOI: 10.1890 / 0012-9615 (2001) 071 [0137: CDPOPA] 2.0.CO; 2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Швайнсбург, Р. Э., и Ли, Л. Дж. (1982). Движение четырех белых медведей в проливе Ланкастер-Саунд, Северо-Западные территории, под наблюдением спутникового наблюдения. Арктика 35, 504–511.DOI: 10.14430 / arctic2357

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Секейра А., Родригес Дж., Эгуилус В., Харкорт Р., Хинделл М., Симс Д. и др. (под давлением). Конвергенция моделей движения морской мегафауны в прибрежных открытых океанах. Proc. Nat. Акад. Sci . DOI: 10.20350 / digitalCSIC / 8525

CrossRef Полный текст

Шен, Ю., Чжао, Л., и Фань, Дж. (2015). Анализ и визуализация для рекомендаций маршрута на основе горячих точек с использованием краткосрочных GPS-следов такси. Информация 6: 134. DOI: 10.3390 / info6020134

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Зильбер, Г. К., Адамс, Дж. Д., Асаро, М. Дж., Коул, Т. В., Мур, К. С., Уорд-Гейгер, Л. И. и др. (2015). Правильная система обязательных судовых сообщений о ките: ретроспектива. PeerJ . 3: e866. DOI: 10.7717 / peerj.866

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Симс, Д. У., Саутхолл, Э. Дж., Хамфрис, Н. Э., Хейс, Г. К., Брэдшоу, К.Дж. А., Питчфорд, Дж. У. и др. (2008). Законы масштабирования поискового поведения морских хищников. Природа 451, 1098–1102. DOI: 10.1038 / nature06518

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Соболевский, С., Селл, М., Кампари, Р., Курон, Т., Смреда, З., и Ратти, К. (2013). Выделение географических регионов с сетями человеческих взаимодействий в обширном наборе стран. PLoS ONE 8: e81707. DOI: 10.1371 / journal.pone.0081707

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тумс, М., Брэдшоу, К. Дж., И Хинделл, М. А. (2008). Подтвержденный подход к классификации погружений с учителем у ныряющих позвоночных. J. Exp. Mar. Biol. Экол . 363, 75–83. DOI: 10.1016 / j.jembe.2008.06.024

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тиццони, М., Бахарди, П., Полетто, К., Рамаско, Дж., Балкан, Д., Гонсалвес, Б. и др. (2012). Численный прогноз глобального распространения эпидемии в режиме реального времени: пример 2009 A / h2N1pdm. BMC Med. 10: 165. DOI: 10.1186 / 1741-7015-10-165

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тонер, J., и Ту, Ю. (1998). Отары, стада и школы: количественная теория стада. Phys. Ред. E 58, 4828–4858. DOI: 10.1103 / PhysRevE.58.4828

CrossRef Полный текст | Google Scholar

ван Бохемен, Х. Д. (1998). Фрагментация среды обитания, инфраструктура и экологическая инженерия. Ecol. Англ. 11, 199–207.

Google Scholar

Ван ден Брок, В., Джоаннини, К., Гонсалвес, Б., Кваджотто, М., Колицца, В., и Веспиньяни, А. (2011).Вычислительный инструмент GLEaMviz — общедоступное программное обеспечение для изучения реалистичных сценариев распространения эпидемии в глобальном масштабе. BMC Infect. Дис. 11:37. DOI: 10.1186 / 1471-2334-11-37

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Vicsek, T., Czirók, A., Ben-Jacob, E., Cohen, I., and Shochet, O. (1995). Новый тип фазового перехода в системе самодвижущихся частиц. Phys. Rev. Lett . 75, 1226–1229. DOI: 10.1103 / PhysRevLett.75.1226

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вишванатан Г. М., Афанасьев В., Булдырев С. В., Мерфи Э. Дж., Принс П. А. и Стэнли Х. Э. (1996). Шаблоны поиска полета странствующих альбатросов Леви. Природа 381, 413–415. DOI: 10.1038 / 381413a0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ватанабэ С., Идзава М., Като А., Роперт-Кудерт Ю. и Наито Ю. (2005). Новый метод детального наблюдения за поведением наземных животных: исследование домашней кошки. Заявл. Anim. Behav. Sci. 94, 117–131. DOI: 10.1016 / j.applanim.2005.01.010

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Викельски М. и Кейс Р. (2010). Movebank: Архив, анализ и обмен данными о перемещении животных . Электронное издание во всемирной паутине. Доступно в Интернете по адресу: https://www.movebank.org/

Уилсон, Р. П., Шепард, Э. Л. С., и Либш, Н. (2008). Вникание в интимные подробности жизни животных: ведение ежедневного дневника о животных. Опасность. Виды Res. 4, 123–137. DOI: 10.3354 / esr00064

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уортон, Б. Дж. (1989). Методы ядра для оценки распределения использования в домашних исследованиях. Экология 70, 164–168. DOI: 10.2307 / 1938423

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ципф, Г. К. (1946). Гипотеза P1 P2 / D: о междугородном перемещении людей. Am. Социол. Ред. 11, 677–686. DOI: 10.2307 / 2087063

CrossRef Полный текст | Google Scholar

.