物理學解開交通堵塞、股市和其他複雜系統的謎團嗎？

1998年前技術顧問漢克·埃斯金髮起了一項追蹤美元鈔票的項目。通過「喬治在哪裡?」的倡議，美元被貼上了關於貨幣跟蹤項目的信息，並指示人們在上交貨幣之前，將他們的郵政編碼和在郵資帳單上找到的序列號輸入資料庫。追蹤這些美鈔是對人類旅行模式和「複雜系統」的早期研究。複雜系統通常是一個模糊的概念，整個研討會都致力於定義這個術語。但是，簡單地說，一個複雜的系統是由許多部分組成的任何東西，這些部分以這樣一種方式相互作用，以致於系統的整體行為完全依賴於相互作用，並且不同於部分的總和。

複雜的系統包括金融市場，街道網絡，甚至人類的大腦，由一個神經元系統組成，共同工作，讓一個人思考，作出決定，並執行日常任務。羅切斯特大學(University of Rochester)研究複雜系統的物理學助理教授古拉布·戈沙爾(Gourab Ghoshal)表示：當你想到人腦或股市之類的東西時，舉例來說，市場的存在僅僅是因為買賣的互動。如果只有一個交易員，就沒有市場。如果你只有一個神經元，那就沒有大腦。如今，越來越多的數字痕跡為戈沙爾和他的實驗室成員等研究人員提供了難以置信的大量數據，用於複雜系統的研究。

通過GPS定位跟蹤、Foursquare等應用程式的籤到、Twitter帖子的地理搜索，以及在某些情況下，通過手機的通話數據記錄，他們能夠比以往任何時候都更準確地發現人類移動、交通和疾病發展的模式。但可用數據的數量也意味著，新興複雜系統領域可以在沒有一些約束的情況下被淹沒。Ghoshal說：將從數以千萬計的數據點訂單變成數以百萬計的訂單，當你改變了比例，簡單的畫圖方法就不管用了，需要法律來規定數據如何交互，這就是物理學的切入點

複雜系統的物理學

在《物理報告》和《自然通訊》上發表的一系列論文中，戈沙爾和實驗室的成員們用科學來解開複雜系統和網絡。研究工作擴展到三個主要的分支：人類動力學和行為；城市系統與城市科學和社交網絡。應用物理和數學的普遍規律，他們能夠建立基礎模型，其他研究人員，如經濟學家或城市規劃者，可以在此基礎上引入更複雜的變量。戈沙爾實驗室的博士後研究員雨果·巴伯薩(Hugo Barbosa)說：物理學家和計算機科學家看待問題的方式是不同的。物理學家更感興趣的是基本規則，是普遍存在的東西，而不是總體。

他們希望了解這些模型的基本組成部分，並使這些組成部分儘可能地通用和通用。想像一下，例如，你想弄清楚人們在校園裡是怎麼走路的。解決這個問題的一種方法是收集關於校園裡每個人的所有可能數據：他們早上吃了什麼，他們在什麼時候上什麼課，他們的朋友是誰，校園裡的建築在哪裡等等。首先，收集所有這些數據幾乎是不可能的，此外，你也無法將同樣的結論應用到人們在其他校園走路的方式上，建築不同，地理位置也不同。解決這個問題的第二種方法包括使用Ghoshal和實驗室成員所使用的方法:將一個系統提煉為it基礎，並應用物理、數學和統計學。

有幾個基本因素適用於幾乎所有的情況下，人們移動。人們想要向某個方向運動(物理學家稱之為漂移速度)。他們不想撞到其他人、建築物或其他物體——這顯示了所謂的排斥力。它們可能看起來很簡單，但只要有這些基本元素，就能或多或少地重現地球上任何地方的行人行為。有很多因素在起作用，比如文化因素，但現在你有了一個基礎，包含在這些基本因素中。例如，從A點移動到B點的人數，也與距離的平方成反比，這類似於重力。流量與距離有關(你旅行的時間越長，你就越不可能去旅行)，但也與人口有關，這與質量類似。有時候，物理學家對灰塵粒子在室內運動的思考方式也同樣適用於人類。

將物理學應用於ICT數據

戈沙爾目前的研究利用信息和通信技術(ICT)數據將物理規則應用於城市系統和城市。這些數據使他的團隊能夠揭示城市組織結構的模式，以及人類活動的動態及其對土地利用、交通設計、流行病傳播、社會經濟指標和可持續性的影響。研究人員必須籤署保密協議才能使用這些數據，而且數據有隱私和加密層，所以不可能追蹤數據指向任何一個特定的人。數據可能包括推特上的地理標籤戳，顯示推特用戶地理位置的人口普查數據，顯示人們遷移到哪裡的人口普查數據，以及顯示汽車到達預定目的地的速度和司機選擇路線的GPS數據

包括最短的距離、更少的交通、更漂亮的風景等等。物理學博士生蘇倫德拉·哈扎裡(Surendra Hazarie)進行的一個項目利用這些數據來研究城市的種族隔離模式，包括收入、種族或其他特徵。通過觀察不同地區城市人口流動的方式，可以研究這些人口在重要方面的分布方式，也許較富裕的社區傾向於把自己封閉起來，諸如此類。Ghoshal和團隊的其他成員使用ICT數據來開發特定的指標，定義城市居民如何在城市中導航。例如，他們的「內在度指標」顯示，當人們在城市中穿行時，他們傾向於被社會經濟中心所吸引。

研究人員發現，貧困因素與城市的社會經濟發展水平、基礎設施建設水平、死亡率和死亡率密切相關。高水平的貧困往往伴隨著低水平的發展，因為城市在發展的過程中只有一個城市中心。相反，發達城市有多個社會經濟中心，城市貧困程度往往較低或統計意義不顯著。這種『吸引力』的存在與否，可以作為一個城市發展的歷史指標。僅僅通過觀察一個城市的居民樣本，一個城市就能告訴你很多關於這個城市的組織以及它是如何發展，至少從基礎設施的角度來看是這樣。另一個度量標準是「中間性中心性」，成為中心就是在很多事情之間。

舉個例子，如果在一個位於許多路線之間的區域，比如羅切斯特附近的布萊頓的「十二角區」，或者華盛頓特區的一個交通圈-中間會有更高的中心性。與直覺相反，隨著聯繫的增加——無論是通過更多的道路、自行車道，還是大腦中的神經元——人與信息的流動形成了一種空間依賴性，交通擁堵朝著城市中心發展。這就意味著，比起僅僅修建更多的道路，建設多種交通方式的多式聯運系統更有利於大都市地區發展。

跨學科合作

像「內」和「間」這樣的因素可以通過給城市規劃者提供世界上任何地方都可以使用積木來幫助他們了解情況。然而，巴伯薩表示，最終目標並不是徹底改造現有的城市或建築。更重要的是如何利用這些知識，例如，提高交通信號燈的同步，如果發生事故，將人流分流到城市的不同區域？如何促進和促進減少種族隔離？如何才能幫助預防疾病在現有機場或醫院的傳播？為此，戈沙爾和實驗室成員與大學各個學科的研究人員合作。克裡斯汀·布希·馬歇爾(Kristen Bush Marshall)是醫學中心醫學教授馬丁·贊德(Martin Zand)實驗室的博士後助理，曾與戈沙爾合作進行複雜系統研究。

馬歇爾利用電子健康記錄中的匿名合併數據來構建醫院行動網路。利用這些網絡，她希望為艱難梭菌在醫院病房的傳播制定一個「風險指標」。理解人和地點之間的聯繫，並通過網絡中心分析這些關係，有助於預測模型以傳統統計方法無法實現的方式進行預測。網絡科學改變了我們看待病人在醫院活動的方式，並幫助我們開發工具來改善病人的預後，減少感染的傳播。Ghoshal和團隊還與Asaro-Biggar(1992年)計算機科學家庭助理教授Ehsan Hoque以及他的人類計算交互小組合作，利用Hoque的公共演講工具RocSpeak，分析執行特定任務團隊的效率和組成。

未來其他項目包括繪製疾病的後續影響圖，比如伊波拉危機後非洲人口的流動，或者敘利亞衝突對跨境流動的影響。應用物理原理和涉及不同領域研究可以提供重要的見解，Ghoshal說我們達到了一個重要的裡程碑：現在全球超過一半的人口居住在城市中心，預計這一趨勢將以指數形式繼續下去。了解是什麼讓城市系統運轉，以及如何讓它們可持續發展，或許是21世紀最重要的問題之一。解決這一複雜問題的唯一方法是將工具、交易和來自不同研究背景的見解結合起來。

博科園-科學科普｜研究/來自: 羅徹斯特大學

參考期刊文獻:《Physics Reports》,《Nature Communications》

DOI: 10.1016/j.physrep.2018.01.001

DOI: 10.1038/s41467-017-02374-7

博科園-傳遞宇宙科學之美