Analysis of Italian mobility patterns using institutional and networked data
यह शोध पत्र इतालवी गतिशीलता पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए पारंपरिक ISTAT जनगणना सांख्यिकी के पूरक स्रोत के रूप में वेब-स्क्रेप्ड BlaBlaCar डेटा की उपयोगिता का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे संस्थागत और नेटवर्क डेटा को ग्रेविटी मॉडल के साथ संयोजित करके नियमित आवागमन और स्वैच्छिक लंबी दूरी की यात्रा प्रवृत्तियों दोनों को पकड़ा जा सकता है।
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विज्ञान की दुनिया की कल्पना एक विशाल, हलचल भरी लाइब्रेरी के रूप में करें जहाँ शोधकर्ता यह मानचित्रण करने की कोशिश कर रहे हैं कि लोग कैसे घूमते हैं। दशकों से, लाइब्रेरियन एक बहुत पुरानी, बहुत मोटी किताब पर भरोसा करते आए हैं: जनगणना। यह किताब किसी के जीवन की एक विशाल, धीमी गति वाली तस्वीर की तरह है, जो केवल हर दस साल में एक बार ली जाती है। यह हमें बताती है कि कौन कहाँ रहता है और वे काम या स्कूल के लिए कहाँ जाते हैं, लेकिन यह भारी है, इसे अपडेट करना महंगा है, और अक्सर एक अलग युग के मानचित्र को देखने जैसा महसूस होता है। लेकिन अब, एक नया प्रकार का मानचित्र उभर रहा है, जिसे सरकारी अधिकारियों द्वारा नहीं, बल्कि उन डिजिटल पदचिह्नों द्वारा बनाया गया है जो हम हर बार ऑनलाइन एक बटन क्लिक करते समय पीछे छोड़ देते हैं। यह "बिग डेटा" की दुनिया है, जहाँ वैज्ञानिक वेबसाइटों, ऐप्स और सोशल मीडिया पर हमारे द्वारा छोड़े गए निशानों को देखकर मानव गतिशीलता को समझने की कोशिश करते हैं। बड़ा सवाल यह है: क्या ये नए, तेज़ और अस्त-व्यस्त डिजिटल निशान हमें यह बताने के लिए कुछ उपयोगी बता सकते हैं कि हम कैसे यात्रा करते हैं, या वे ठोस, विश्वसनीय पुरानी किताबों की तुलना में केवल शोर का एक भ्रमित करने वाला ढेर हैं?
यह एक जासूसी कहानी है जहाँ दो शोधकर्ता, मौरों और टेरेसा, इन दोनों प्रकार के मानचित्रों को परखने का निर्णय लेते हैं। वे इटली को देख रहे हैं, जो अपनी घुमावदार सड़कों और उत्साही ड्राइवरों के लिए प्रसिद्ध देश है। तराजू के एक ओर, उनके पास ISTAT का "आधिकारिक" डेटा है, जो इतालवी राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय है। इसे "दैनिक यात्री" मानचित्र के रूप में समझें: यह लाखों लोगों को हर दिन काम या स्कूल के लिए कम दूरी तय करते हुए दिखाता है, जैसे कि एक व्यस्त चींटी कॉलोनी घोंसले और भोजन के स्रोत के बीच घूम रही हो। दूसरी ओर, उनके पास BlaBlaCar से निकाला गया डेटा है, जो एक लोकप्रिय ऐप है जहाँ लोग अजनबियों को सवारी की पेशकश करते हैं। यह "वीकेंड वांडरर" (सप्ताहांत भ्रमण करने वाला) मानचित्र है: यह लोगों को बहुत लंबी दूरी तय करते हुए दिखाता है, अक्सर मनोरंजन, छुट्टियों या परिवार से मिलने के लिए, जैसे कि आकाश में प्रवास करने वाले पक्षियों का एक झुंड।
शोधकर्ताओं ने "वेब स्क्रैपिंग" नामक एक चतुर कंप्यूटर ट्रिक का उपयोग किया ताकि एक सुपर-फास्ट, अथक रोबोट की तरह BlaBlaCar वेबसाइट पर जा सके, प्रत्येक सवारी के प्रस्ताव को पढ़ सके और विवरण सुरक्षित कर सके। फिर उन्होंने इस डिजिटल खजाने की तुलना आधिकारिक जनगणना डेटा से की। उन्होंने पाया कि इटालियंस के घूमने के तरीके में एक दिलचस्प 'दोहरा व्यक्तित्व' था। आधिकारिक डेटा अल्प, नियमित यात्राओं की दुनिया दिखाता है—ज्यादातर 50 किलोमीटर से कम—जहाँ लोग बस अपने दैनिक काम में लगे होते हैं। इसके विपरीत, BlaBlaCar डेटा लंबी दूरी के रोमांच की दुनिया को प्रकट करता है। वास्तव में, ऐप पर लगभग 90% यात्राएं 100 किलोमीटर से अधिक लंबी थीं, जिनमें से कुछ पूरे देश में फैली हुई थीं!
अध्ययन सुझाव देता है कि ये दोनों मानचित्र एक-दूसरे से लड़ नहीं रहे हैं; वे वास्तव में सबसे अच्छे दोस्त हैं जो चित्र को पूरा करते हैं। आधिकारिक डेटा देश की उबाऊ, रोजमर्रा की संरचना को समझने के लिए बेहतरीन है, जबकि ऐप डेटा यात्रा के रोमांचक, मौसमी और सहज पक्ष को पकड़ता है। जब शोधकर्ताओं ने इन गतिविधियों की भविष्यवाणी करने के लिए एक गणितीय "ग्रेविटी मॉडल" (एक फैंसी तरीका जिसका अर्थ है "बड़े शहर अधिक लोगों को आकर्षित करते हैं, लेकिन दूरी उन्हें दूर धकेलती है") का उपयोग करने की कोशिश की, तो उन्हें एक आश्चर्यजनक बात मिली। दैनिक यात्रियों के लिए, दूरी एक बड़ी बाधा थी; लोग काम के लिए दूर तक गाड़ी नहीं चलाना चाहते थे। लेकिन BlaBlaCar ड्राइवरों के लिए, दूरी उतनी मायने नहीं रखती थी। इसके बजाय, सबसे बड़ा कारक उस शहर में रहने की लागत थी जहाँ से यात्रा शुरू हुई थी। यह सुझाव देता है कि महंगे शहरों को छोड़कर कहीं और जाने वाले लोग इस ऐप के ट्रैफ़िक को चला रहे हैं, शायद वे छात्र जो घर जा रहे हैं या वे पर्यटक जो ऊँची कीमतों से बचकर निकल रहे हैं।
यह पेपर यह दावा नहीं करता कि उसने मानव यात्रा के रहस्य को हमेशा के लिए सुलझा लिया है, लेकिन यह सुझाव देता है कि पुराने जमाने के सरकारी आंकड़ों को नए जमाने के इंटरनेट डेटा के साथ मिलाने से हमें यह समझने के लिए एक बहुत अधिक स्पष्ट और रंगीन दृश्य मिलता है कि हम कैसे चलते हैं। यह दिखाता है कि जबकि हम सप्ताह के दौरान अनुमानित चींटियाँ हो सकते हैं, हम सप्ताहांत पर साहसी खोजकर्ता बन जाते हैं, और पूरी कहानी को समझने के लिए हमें दोनों प्रकार के मानचित्रों की आवश्यकता होती है।
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