In 1998 lanceerde voormalig tech-consultant Hank Eskin een campagne om dollarbiljetten te volgen. Via de "Waar is George?" initiatief, dollars werden gestempeld met berichten over het valutavolgproject, en mensen kregen de opdracht om hun postcode en het serienummer op de afgestempelde rekeningen in een database in te voeren, voordat u de valuta overhandigt.

Het volgen van deze dollarbiljetten was een vroege studie van menselijke reispatronen en 'complexe systemen'.

Een complex systeem is een vaak vaag begrip; hele seminars zijn gewijd aan het definiëren van de term. Maar, simpel gezegd, een complex systeem is alles dat is samengesteld uit vele delen die op zo'n manier samenwerken dat het algehele gedrag van het systeem volledig afhankelijk is van de interactie en iets anders is dan een som van de delen. Complexe systemen omvatten financiële markten, straat netwerken, en zelfs het menselijk brein, bestaande uit een systeem van neuronen die samenwerken om een ​​persoon te laten denken, beslissingen nemen, en het uitvoeren van dagelijkse taken.

"Als je denkt aan dingen als het menselijk brein of de aandelenmarkt, de markt, bijvoorbeeld, bestaat alleen vanwege de interactie van kopen en handelen, " zegt Gourab Ghoshal, een assistent-professor natuurkunde aan de Universiteit van Rochester, die complexe systemen bestudeert. "Als je één handelaar hebt, er is geen markt. Als je maar één neuron hebt, er is geen brein."

Vandaag, de toenemende beschikbaarheid van digitale sporen levert onderzoekers als Ghoshal en de leden van zijn lab een ongelooflijke hoeveelheid data op voor complex systeemonderzoek. Met behulp van GPS-locatietracking, check-ins op apps zoals Foursquare, geocachen van Twitter-berichten, en, onder bepaalde omstandigheden, oproepgegevensrecords van mobiele telefoons, ze kunnen patronen vinden in menselijke mobiliteit, verkeer, en ziekteprogressies met grotere nauwkeurigheid en precisie dan ooit tevoren. Maar de hoeveelheid beschikbare gegevens betekent ook dat het snelgroeiende veld van complexe systemen zonder enige beperkingen kan worden overspoeld.

"Je gaat van orders van tientallen en honderden datapunten naar orders van miljoenen en miljarden, " zegt Ghoshal. "Als je deze schaalverandering hebt, de eenvoudige manieren om diagrammen te tekenen werken niet; je hebt wetten nodig om te bepalen hoe de gegevens met elkaar omgaan."

Dat is waar de natuurkunde in beeld komt.

De fysica van complexe systemen

In een reeks artikelen in Physics Reports en Natuurcommunicatie , Ghoshal en leden van zijn lab gebruikten wetenschap om complexe systemen en netwerken te ontwarren. Hun werk strekt zich uit tot drie hoofdtakken:menselijke dynamiek en gedrag; stedelijke systemen en stadswetenschap; en sociale netwerken. Door de universele regels van natuurkunde en wiskunde toe te passen, ze zijn in staat fundamentele modellen te bouwen waarop andere onderzoekers, zoals economen of stadsplanners, complexere variabelen kunnen introduceren.

"Er zijn verschillen tussen de manier waarop een natuurkundige naar een probleem kijkt in vergelijking met een computerwetenschapper, " zegt Hugo Barbosa, een postdoctoraal onderzoeker in het laboratorium van Ghoshal, wiens doctoraat in de informatica is. "Natuurkundigen zijn meer geïnteresseerd in de fundamentele regels, de dingen die universeel zijn, ongeacht de bevolking. Ze willen de basiscomponenten van die modellen begrijpen en die componenten zo algemeen en universeel mogelijk maken."

Stel je voor, bijvoorbeeld, je wilt weten hoe mensen lopen op een campus. Een manier om dit probleem aan te pakken zou zijn om alle mogelijke gegevens te verzamelen over elke persoon op de campus:wat ze die ochtend aten, welke lessen ze hebben op welke tijden, wie hun vrienden zijn, waar de gebouwen op de campus staan, enzovoort.

"Het zou, Allereerst, vrijwel onmogelijk zijn om al deze gegevens te verzamelen, "Ghoshal zegt, "Bovendien zou je dezelfde conclusies niet kunnen toepassen op de manier waarop mensen op andere campussen lopen. De gebouwen zijn anders, de geografie is anders."

Een tweede manier om het probleem aan te pakken, is het gebruik van de methoden die Ghoshal en zijn laboratoriumleden gebruiken:een systeem tot de basis herleiden en natuurkunde toepassen, wiskunde, en statistieken.

Er zijn een paar essentiële factoren die van toepassing zijn op bijna alle gevallen waarin mensen zich verplaatsen. Mensen willen in een bepaalde richting bewegen (wat natuurkundigen driftsnelheid noemen). Ze willen geen andere mensen tegenkomen, of in gebouwen of andere objecten - wat demonstreert wat bekend staat als weerzinwekkend potentieel.

Ze lijken misschien eenvoudig, maar met alleen deze basiselementen, "Ik kan het voetgangersgedrag van mensen overal ter wereld min of meer reproduceren, "Ghoshal zegt. "Er zijn veel dingen die meespelen, zoals culturele factoren, maar nu heb je een fundament om op te bouwen, vervat in deze essentiële factoren."

Het aantal mensen dat van locatie A naar locatie B verhuist, bijvoorbeeld, blijkt ook omgekeerd evenredig te zijn met de afstand in het kwadraat, wat vergelijkbaar is met een zwaartekracht. De stroom is afhankelijk van de afstand (hoe langer je moet reizen, hoe kleiner de kans dat u reist), maar is ook een functie van de bevolking, wat verwant is aan massa, zegt Ghoshal. "Soms, de manier waarop natuurkundigen denken over stofdeeltjes die in een kamer bewegen, kan op dezelfde manier worden toegepast op mensen."

Natuurkunde toepassen op ICT-gegevens

Het huidige onderzoek van Ghoshal past natuurkundige regels toe op stedelijke systemen en steden met behulp van informatie- en communicatietechnologie (ICT)-gegevens. Met de gegevens kan zijn groep patronen ontdekken in de organisatiestructuur van steden, evenals de dynamiek van menselijke bewegingen en de effecten ervan op het landgebruik, transport ontwerp, de verspreiding van epidemieën, sociaaleconomische indicatoren, en duurzaamheid. Onderzoekers moeten geheimhoudingsovereenkomsten ondertekenen om de gegevens te gebruiken en er zijn lagen van privacy en encryptie, dus het is onmogelijk om gegevenspunten te herleiden tot een specifieke persoon. Gegevens kunnen geotagstempels op een Tweet bevatten die de geografische locatie van de tweeter aangeven, volkstellingsgegevens die aangeven waar mensen zijn gemigreerd, en GPS-gegevens die laten zien hoe snel een auto zijn beoogde bestemming bereikte en welke route de bestuurder koos:kortste afstand, minder verkeer, meer schilderachtig, enzovoort.

een project, uitgevoerd door Surendra Hazarie, een promovendus in de natuurkunde, gebruikt de gegevens om te kijken naar segregatiepatronen in steden, langs de lijnen van het inkomen, ras, of andere kenmerken. "Door te kijken naar de manier waarop bevolkingsstromen rond steden in de verschillende regio's stromen, we kunnen onderzoeken hoe die populaties op belangrijke manieren zijn opgesplitst, " zegt hij. "Misschien hebben rijkere gemeenschappen de neiging om zichzelf in te sluiten en dat soort dingen."

Ghoshal en andere leden van zijn groep gebruiken ICT-gegevens om specifieke statistieken te ontwikkelen die bepalen hoe stadsbewoners door een stad navigeren. Hun "inheidsmetriek, " bijvoorbeeld, laat zien hoe wanneer mensen door een stad navigeren, ze hebben de neiging om naar het sociaaleconomische centrum te trekken. De onderzoekers ontdekten dat de inness-factor nauw correleert met het niveau van de sociaaleconomische ontwikkeling van een stad, infrastructuur Ontwikkeling, en sterfte- en sterftecijfers. Hoge niveaus van inness gaan vaak gepaard met lage ontwikkelingsniveaus, omdat steden in ontwikkeling slechts één stadscentrum hebben. Omgekeerd, goed ontwikkelde steden hebben meerdere sociaaleconomische centra, en de inness is meestal laag of statistisch onbeduidend.

"De aan- of afwezigheid van deze 'aantrekkelijke kracht' dient als een historische indicator van de ontwikkeling van een stad, Barbosa zegt. "Gewoon door te kijken hoe de inwoners van een stad een stad proeven, vertelt je veel over de organisatie van de stad en hoe ontwikkeld die is, tenminste vanuit een infrastructurele zin."

Een andere maatstaf is de 'tussen centraalheid'. Centraal staan ​​is tussen veel dingen in staan. Bijvoorbeeld, als u zich in een gebied bevindt dat tussen veel routes in ligt, bijvoorbeeld het Twelve Corners-gebied in Brighton, in de buurt van Rochester, of een rotonde in Washington, D.C. - er zal een hogere centrale plaats zijn. Niet intuïtief, met meer connectiviteit, hetzij via meer wegen, fiets paden, of neuronen in de hersenen - de stroom van mensen en informatie ontwikkelt een ruimtelijke afhankelijkheid en congestie ontwikkelt zich naar het stadscentrum. De implicatie is dat grootstedelijke gebieden beter worden bediend door multimodale transportsystemen te bouwen die verschillende vormen van transport mogelijk maken, in plaats van alleen maar meer wegen aan te leggen.

Interdisciplinaire partnerschappen

Factoren als inness en betweenness kunnen stadsplanners helpen informeren door hen bouwstenen te geven die overal ter wereld kunnen worden toegepast. Het ultieme doel, echter, is niet om bestaande steden of structuren volledig te herzien, zegt Barbosa. "Het gaat er meer om hoe we deze kennis kunnen gebruiken om, bijvoorbeeld, de synchronisatie van verkeerslichten verbeteren en bij een ongeval de mensenstroom naar een ander deel van de stad leiden? Hoe kunnen we segregatie bevorderen en bevorderen? Hoe kunnen we de verspreiding van ziekten in bestaande luchthavens of ziekenhuizen helpen voorkomen?"

Hiertoe, Ghoshal en zijn laboratoriumleden werken samen met onderzoekers in disciplines over de hele universiteit. Kristen Bush Marshall is een postdoctoraal medewerker in het lab van Martin Zand, een professor in de geneeskunde aan het Medisch Centrum, en heeft met Ghoshal samengewerkt aan onderzoek naar complexe systemen. Marshall gebruikt anonieme samengevoegde gegevens uit elektronische medische dossiers om mobiliteitsnetwerken voor ziekenhuizen te bouwen. Met behulp van deze netwerken, ze hoopt een "risicomaatstaf" te ontwikkelen voor de verspreiding van C. difficile-bacteriële infecties op ziekenhuisafdelingen.

"Begrijpen hoe mensen en locaties met elkaar verbonden zijn en het analyseren van die relaties door middel van netwerkcentraliteit, helpt mijn voorspellende modellen te informeren op manieren die met traditionele statistische methoden niet mogelijk zouden zijn geweest. " zegt Marshall. "Netwerkwetenschap verandert de manier waarop we patiëntbewegingen in het ziekenhuis bekijken en helpt ons hulpmiddelen te ontwikkelen om de patiëntresultaten te verbeteren en de verspreiding van infecties te verminderen."

Ghoshal en zijn groep werken ook samen met Ehsan Hoque, de Asaro-Biggar ('92) Family Assistant Professor in Computer Science, en zijn Human Computing Interaction Group om de doeltreffendheid en de vorming van teams die specifieke taken uitvoeren te analyseren, gebruikmakend van Hoque's spreekprogramma RocSpeak.

Andere toekomstige projecten zijn onder meer het in kaart brengen van de naweeën van ziekte, zoals het verkeer van mensen in Afrika na de ebolacrisis of de effecten van conflict in Syrië op grensoverschrijdend verkeer. Het toepassen van natuurkundige principes en het betrekken van onderzoeken uit verschillende domeinen kan belangrijke inzichten opleveren, Ghoshal zegt:"Onlangs, hebben we een belangrijke mijlpaal bereikt:meer dan de helft van de wereldbevolking woont nu in stedelijke centra, en deze trend zal naar verwachting exponentieel doorzetten. Begrijpen wat stedelijke systemen drijft en hoe ze duurzaam kunnen worden gemaakt, is misschien wel een van de belangrijkste vragen van de 21e eeuw. De enige manier om een ​​dergelijk complex probleem aan te pakken, is door de tools te combineren, beroepen en inzichten uit verschillende onderzoeksachtergronden."