我们日常生活使用手机的活动数据， 行业和学术界研究人员都饶有兴致的盯着。移动电话公司发现，他们正蹲在一个金矿面前,这座金矿就是用户的通话记录 。在移动行业日益增多的学术界的研究人员，处理大型数据库，数据库显示电话和短信时间和地点，这些信息透露出人们的生活习惯，公众活动参与率，甚至重大的社 会趋势。
 呼叫中心： 这个网络显示比利时大概两百万的手机用户六个月的通话呼叫。每个点代表一组人之间的相连，颜色代表他们使用的语言。荷兰语（绿色）和法语（红色）社交网络是泾渭分明，之间只有一小撮在布鲁塞尔的用户群联系. 如果你是AT＆T的用户，并且去年3月15日和5月15日在洛杉矶和纽约之间附近，你的数据有百分之五的可能被Cáceres和他的同事们用于本公司的用户出行习惯的研究。研究人员在891邮政编码区从数十万用户中积累了数以百万计的通话记录，覆盖纽约的每一个市镇，新泽西州10个县，以及洛杉矶，奥兰治，并在加利福尼亚州文图拉县。 这些数据集有呼叫详细记录或CDR(采集手机数据源标准)。CDR是语音或短信通讯而生成的。除其他外，它显示了呼叫方和被叫的次数，类型和连接的持续时间，以及最重要的是，所连接的发射塔的独立ID。 这样CDR生成的时候，AT＆T公司的工作人员就知道呼叫电话所在的半径一英里的位置，从而能够确定每个手机每天的出行离家的距离。该小组发现，平均来说曼哈顿的人们大部分时间生活在2.5英里的范围，而洛杉矶则是5英里。 “但我们也发现，看看那些出门最远的人，纽约人范围更远，相比洛杉矶的29英里他们是69英里”Cáceres说。 Cáceres希望与城市规划师合作，因为他们不得与做昂贵和有限的统计调查，搜集有关资料。 “这种类型的数据可以帮助他们决定如何投入资源，例如，如果他们想知道在哪里建立一个新的火车或地铁站，”Cáceres说。 AT＆T正在和剑桥，麻省理工提出合作，这个月的早些时候，AT&T 在网络科学已经是NetSci协会的一员。 如果你是AT＆T的用户，并且去年3月15日和5月15日在洛杉矶和纽约之间附近，你的数据有百分之五的可能被Cáceres和他的同事们用于本公司的用户出行习惯的研究。研究人员在891邮政编码区从数十万用户中积累了数以百万计的通话记录，覆盖纽约的每一个市镇，新泽西州10个县，以及洛杉矶，奥兰治，并在加利福尼亚州文图拉县。 这些数据集有呼叫详细记录或CDR(采集手机数据源标准)。CDR是语音或短信通讯连接而生成的。除其他信息外，它显示了呼叫方和被叫的号码，类型和连接的持续时间，以及最重要的是——所连接的发射塔的独立ID。 这样CDR生成的时候，AT＆T公司的工作人员就知道呼叫电话所在的半径一英里的位置，从而能够确定每个手机每天的出行离家的距离。该小组发现，平均来说曼哈顿的人们大部分时间生活在2.5英里的范围，而洛杉矶则是5英里。 “但我们也发现，那些出门较远的人，纽约人范围更远，在工作日相比洛杉矶的29英里他们是69英里” Cáceres说。 Cáceres希望与城市规划师合作，因为他们不得与做昂贵和有限的统计调查，搜集有关资料。 “这种类型的数据可以帮助他们决定如何投入资源，例如，如果他们想知道在哪里建立一个新的火车或地铁站，”Cáceres说。 AT＆T正在和剑桥，麻省理工提出合作，这个月的早些时候，AT&T 在网络科学已经是NetSci协会的一员。 现在，Cáceres的小组正在寻求合作而不是商业化。但是，手机网络正在思考对他们的数据转成收益，Jean Bolot说，他是网络运营商Sprint的研究员。这意味着一个“双面”的经营模式，他们不仅为最终用户，而且也通过其他企业合作获得盈利。 “这是在电信领域的新的，但在其他领域已有先例 - 比如Google。”他说。 因为几乎每个人都有手机，数据的规模巨大得是其他来源无法比拟的。移动性模式，例如，可用于调整属性或广告牌的广告价格。 “几乎所有在这个星球上的商人现在已经在考虑这个了。” Bolot 说。 另一项研究，由麻省理工学院科学家Francesco Calabrese和同事提出，从大波士顿约一百万部手机相关位置的追踪得出了一些公共活动（如棒球赛）的列表，显示人们如何前往参加这些活动。 “我们可以部分的预测人们是否参与将要来临的活动”，该小组的一份工作报告这样阐述，这说明将来有可能为特别活动提供准确的交通预测。 在这方面的研究已经有突破，发展出新的算法可以有效地处理数以不大量的链接组成的大型网络，Vincent Blondel说，他组织剑桥研讨会，是布鲁塞尔附近鲁汶天主教大学应用数学教授。 Blondel的研究包括两百万比利时手机用户之间连接的分析。据透露，该国法语和荷语人口几乎很少电话和短信联系。 “这很有趣，因为已经有讨论比利时分裂成两个国家”Blondel说。 在这方面的研究通常是看重群体信息，而不是个人。然而有关如何保护用户隐私仍然存在存在，Blondel说。从CDR中去掉用户姓名和号码是一个标准做法，但关联到地点和通话时间，配合其他数据库还是可以帮助识别出个人。而在麻省理工学院的研究，团队可以通过定位晚上10点到上午07点出现最多的位置而推断出用户最可能的家庭位置，另外他们也将用户按照邮编区号分组。 “我觉得科学界负起采集有用的数据和保护隐私之间平衡的责任”Blondel表示，他正在研究使用模糊数据技术的效果，而不是使用来自数据库的xx的位置信息或者通话的具体时间信息。 原文： 编译： |
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