Куда вы отправитесь в понедельник утром? А в пятницу вечером? На какой станции метро сделаете пересадку? Поведение каждого из нас очень предсказуемо, точнее — на 93 процента. Так считают специалисты Центра исследования сложных сетевых систем при Северо-Западном университете (США), изучившие перемещения 50 тысяч человек. И провели они этот эксперимент вовсе не из любопытства.
Исследования показали, что подавляющее большинство наших поездок предсказуемы для стороннего наблюдателя. А доля действительно необычных действий составляет в среднем около семи процентов.
Специалисты не пытались изучить философские вопросы свободы воли человека, исследования проводились для решения чисто практических задач. К примеру, какой ширины должен быть "лепесток" развязки, соединяющий кольцевую автодорогу с выходящим из города шоссе? А с какой скоростью может распространиться вирус или иной возбудитель болезни? В каком количестве и на каком расстоянии друг от друга должны располагаться мачты сотовой связи? Если город в семь часов вечера накрыло снежным бураном, то куда в первую очередь необходимо направлять снегоуборочные машины?
Согласитесь, ведь даже небольшая погрешность в этих расчетах может обернуться пробками на дорогах или даже человеческими жертвами при стихийном бедствии.
Возможно, и не нужно быть оракулом или проводить дорогостоящие длительные исследования, чтобы определить, куда и когда будет устремлен основной поток населения. Конечно, то, что люди едут с утра из жилых кварталов в деловые и заводские районы, не новость. Равно как не надо проводить специальные эксперименты, чтобы предсказать поток машин в загородном направлении в пятницу вечером. Не будет открытием и то, что к вечеру воскресенья окажутся забиты дороги, ведущие от мест воскресного отдыха в сторону жилых кварталов.
Действительно, большинство ежедневных действий каждого человека однотипны и предсказуемы. Вопрос только в том, насколько велика доля рутинных перемещений, то есть какова степень стабильности основных маршрутов человека.
Часть этих вопросов решается путем наблюдений на местах, но это далеко не так просто, как может показаться на первый взгляд. К примеру, посчитать количество пассажиров, покинувших вестибюль станции метро в утренние часы, несложно, но ведь неплохо бы знать и то, откуда они приехали. А если будущая дорожная развязка займет нынешний пустырь, то как оценить ожидаемый поток машин?
Техническая возможность с высокой точностью определить траектории перемещения сотен тысяч, а то и миллионов людей, у исследователей возникла благодаря появлению мобильников.
Из базы данных оператора сотовой связи американские исследователи извлекли информацию о том, где и когда находились телефоны. Из шести миллионов записей базы случайным образом была отобрана каждая сто двадцатая. При этом личную информацию заменили на условный идентификационный номер. Таким образом, в распоряжении ученых оказалась достаточно полная картина перемещений жителей целого города.
Но тут важно, чтобы эта картина была устойчивой. Если, к примеру, значительная часть жителей будет сегодня ехать в один конец города, завтра — в другой, а послезавтра вовсе останется дома, то проку от таких данных будет немного.
Интуиция, конечно, подсказывает, что перемещения людей все же регулярны, но насколько? Ведь если выяснится, что непредсказуемо поведение десяти процентов населения, а проектировщики рассчитывали на пять, то эта двукратная разница может обернуться большими проблемами.
Проведенное учеными исследование не только показало, что лишь семь процентов всех поездок действительно непредсказуемы для стороннего наблюдателя, который не знаком лично с объектом слежки. В процессе анализа собранных данных удалось сделать некоторые неожиданные выводы.
Во-первых, по словам Чаоминга Сонга, ведущего автора исследования, ученые так и не увидели принципиальной разницы в предсказуемости поведения различных возрастных групп граждан.
Иными словами, пенсионеры ездят не туда же, куда и подростки, но по их текущему местонахождению также можно с 93-процентной уверенностью сказать, куда именно они направляются.
Во-вторых, другие факторы (пол, национальность, проживание в том или ином районе) меняли лишь рисунок передвижения, стабильность которого все равно оставалась очень высокой. И траекторию руководителей среднего звена можно просчитать ничуть не хуже, чем перемещение приезжих рабочих с овощной базы: в обоих случаях можно выделить некоторые постоянные места (дом-работа-магазин) и маршруты, их связывающие.
Это означает, что алгоритмы, ранее разработанные той же группой специалистов из Центра исследования сложных сетей, оказываются достаточно точными и вполне пригодны для использования на практике.
Летом 2009 года, например, было показано, как распространяющийся через Bluetooth-соединение вирус для мобильных телефонов сможет за неделю поразить большую часть незащищенных аппаратов в городе. Если же рассматривать не "мобильный", а биологический вирус (к примеру, грипп H1N1/09), то результат будет примерно тот же.