你剛剛打電話給誰？

 

你有發現手機的通話紀錄永遠是那幾通嗎？在偌大的世界裡，你有發現，當你有想說的話、或是想分享的事情，對象永遠只有那幾個人？

現在越來越多人相信，人只會傾向於跟特定幾個人或是相似的人溝通，而這個現象會限制住社會網路的資訊及思想的流動。這些研究結果即將被阿爾托大學的研究組，刊登在本週的國家科學院。

透過研究小組開發的計算方法，並將此方法，應用到大量且不記名的移動電話數據，而獲得這些結果。資料是從手機電信業者的計費系統取得，其中包含定時的數百萬筆手機電話紀錄、年齡、性別、匿名使用者的資費類型等詳細資料。

相關研究指出，人類溝通具有複雜的結構模型。有研究者研究通訊型態是如何受到不同的個人資料的影響，像是，性別以及年齡。研究者建造了一個虛無模型，節點之間是由不同的顏色所連接，且會反應互動頻率。透過虛無模型，我們可以輕易的預測到一個顯著的模型，但是此模型不易在，只統計加權互動頻率的網絡中觀察到，此模型也必須將時間列入考慮。研究者發現，在這個龐大數據的手機通信紀錄模型中，存有性別差異，以及時間同質性(temporal homophily)(暫譯，尚無中文對應)。人們的溝通有可能超出，僅以平均互動頻率較高為基礎的模型範圍。研究者也發現，不同的密集程度的節點網絡，也會有不同的時間模型，這研究發現也同時受到互動頻率的影響。

 

研究小組根據統計分析精確的撥電話時間，作為他們的計算方法。研究者由此可以立即得到從哪裡撥打電話到哪裡的綜合類型圖表（像是，A打電話給B，隨即，誰打電話給C），電話另一端的人也越來越有相似的年齡、相同性別以及為共同朋友或是特定的朋友的趨勢。這圖表所使出的訊息，遠比只有以數字為根據的資料，可以觀察到更多的資訊。

這計算方法屬於跨領域科學中的計算社會科學，而近期跨領域科學也日趨重要。在跨領域科學中，常透過從海量數據中挖掘訊息的量化方法，來得知人類行為。此方法不會專注在個人，而是致力於了解一大群人行為的共同點。這與作為以情報為目的，挖掘訊息以及資料收集大大的不同，而近幾年，此方法也吸引了不少的目光。更重要的是，此方法的數據，永遠具有匿名性！

此方法的發展應用並不僅限於研究人與人之間的溝通，在大腦研究等領域，同樣的具有潛力。雖然現在尚未有大腦研究使用此方法的先例，但筆者認為：有可能是以此方法建立神經傳遞的模型，但是此方法有待開發在不同的專業領域上。

 


研究方法相關延伸：Graph



外電：People Tend to Communicate With Similar People, Even More Than Previously Thought
原始文獻：L. Kovanen, K. Kaski, J. Kertesz, J. Saramaki. Temporal motifs reveal homophily, gender-specific patterns, and group talk in call sequences. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013; DOI: 10.1073/pnas.1307941110
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