การเคลื่อนที่ของแต่ละบุคคลคือการศึกษาที่อธิบายว่ามนุษย์แต่ละคนเคลื่อนที่อย่างไรภายในเครือข่ายหรือระบบ^{[ 1 ]}แนวคิดนี้ได้รับการศึกษาในหลายสาขาที่เริ่มต้นจากการศึกษาด้านประชากรศาสตร์ การทำความเข้าใจการเคลื่อนที่ของมนุษย์มีแอปพลิเคชันมากมายในหลากหลายด้าน รวมถึง การแพร่กระจาย ^ของโรค [ ^{2 ] [ 3 ]}ไวรัสเคลื่อนที่^{[ 4 ]}การวางผังเมือง [ ^{5 ] [ 6 ] [ 7 ]}วิศวกรรมจราจร [ ^{8 ] [ 9 ] การ พยากรณ์}ตลาดการเงิน [ ^{10 ]}และการพยากรณ์ความเป็นอยู่ที่^{ดีทาง}เศรษฐกิจ^{[ 11 ] [ 12 ]}

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มีชุดข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของมนุษย์เพิ่มขึ้นอย่างมาก ชุดข้อมูลเหล่านี้มักได้มาจาก ข้อมูล โทรศัพท์มือถือหรือGPSโดยมีความแม่นยำแตกต่างกันไป ตัวอย่างเช่น ข้อมูลโทรศัพท์มือถือมักจะถูกบันทึกทุกครั้งที่มีการโทรหรือรับข้อความจากผู้ใช้ และประกอบด้วยตำแหน่งของเสาที่โทรศัพท์เชื่อมต่ออยู่ รวมถึงการประทับเวลา^{[ 13 ]}ในเขตเมือง ผู้ใช้และเสาโทรคมนาคมอาจอยู่ห่างกันเพียงไม่กี่ร้อยเมตร ในขณะที่ในเขตชนบท ระยะทางนี้อาจอยู่ในช่วงหลายกิโลเมตร ดังนั้น ความแม่นยำในการระบุตำแหน่งของบุคคลโดยใช้ข้อมูลโทรศัพท์มือถือจึงแตกต่างกันไป ชุดข้อมูลเหล่านี้ถูกทำให้เป็นนิรนามโดยบริษัทโทรศัพท์เพื่อปกปิดและปกป้องตัวตนของผู้ใช้จริง ตัวอย่างเช่น นักวิจัย^{[ 13 ]}ใช้เส้นทางการเคลื่อนที่ของผู้ใช้โทรศัพท์มือถือ 100,000 คนภายในระยะเวลาหกเดือน ในขณะที่ในระดับที่ใหญ่กว่ามาก^{[ 14 ]}ได้วิเคราะห์เส้นทางการเคลื่อนที่ของผู้ใช้โทรศัพท์มือถือสามล้านคน โดยทั่วไปแล้ว ข้อมูล GPS มักมีความแม่นยำมากกว่า แม้ว่าโดยปกติแล้วจะยากต่อการได้มามากกว่าเนื่องจากข้อกังวลด้านความเป็น ส่วนตัว ตัวอย่างเช่น อุปกรณ์ GPS ในรถยนต์ส่วนตัวสร้างข้อมูล GPS จำนวนมหาศาลที่อธิบายถึงการเคลื่อนที่ของมนุษย์ ^{[ 15 ] [ 16 ]}อุปกรณ์ GPS จะเปิดใช้งานโดยอัตโนมัติเมื่อรถเริ่มเคลื่อนที่ และลำดับของจุด GPS ที่อุปกรณ์สร้างขึ้นทุกๆ สองสามวินาทีจะสร้างเส้นทางการเคลื่อนที่โดยละเอียดของรถ การศึกษาทางวิทยาศาสตร์ล่าสุดบางชิ้นได้เปรียบเทียบรูปแบบการเคลื่อนที่ที่ได้จากข้อมูลโทรศัพท์มือถือกับรูปแบบที่ได้จากข้อมูล GPS ^{[ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]}

นักวิจัยสามารถดึงข้อมูลรายละเอียดเกี่ยวกับผู้คนที่มีข้อมูลเปิดเผยต่อสาธารณะได้ ซึ่งก่อให้เกิดความกังวลอย่างมากเกี่ยวกับปัญหาความเป็นส่วนตัว ตัวอย่างเช่น ความรับผิดที่อาจเกิดขึ้นได้คือนครนิวยอร์ก ได้เปิดเผยข้อมูลการเดินทาง ของรถแท็กซี่จำนวน 173 ล้านเที่ยว เจ้าหน้าที่ของเมืองใช้ อัลกอริทึม การเข้ารหัสที่อ่อนแอ มาก ในการปกปิดหมายเลขใบอนุญาตและหมายเลขเหรียญ ซึ่งเป็นรหัสตัวอักษรและตัวเลขที่กำหนดให้กับรถแท็กซี่แต่ละคัน^{[ 18 ]}ทำให้แฮกเกอร์สามารถเปิดเผยข้อมูลทั้งหมดได้ และบางคนยังสามารถดึงข้อมูลรายละเอียดเกี่ยวกับผู้โดยสารและคนดังเฉพาะรายได้ รวมถึงต้นทางและปลายทาง และจำนวนเงินทิปที่พวกเขาให้^{[ 18 ] [ 19 ]}

ในระดับใหญ่ เมื่อจำลองพฤติกรรมในช่วงระยะเวลาที่ค่อนข้างยาวนาน (เช่น มากกว่าหนึ่งวัน) การเคลื่อนที่ของมนุษย์สามารถอธิบายได้ด้วยองค์ประกอบหลักสามประการ:

• การกระจายระยะทางในการเดินทาง${\displaystyle P(r)}$
• รัศมีไจเรชัน${\displaystyle r_{g}(t)}$
• จำนวนสถานที่ที่เยี่ยมชม${\displaystyle S(t)}$

บร็อคแมนน์^{[ 20 ]}โดยการวิเคราะห์ธนบัตร พบว่าความน่าจะเป็นของระยะทางในการเดินทางเป็นไปตามการเดินสุ่มแบบไร้มาตราส่วน ที่เรียกว่ารูปแบบการบินของเลวี${\displaystyle P(r)\ \sim r^{-(1+\beta )}}$ที่ไหน${\displaystyle \beta =0.6}$ต่อมาได้รับการยืนยันโดยการศึกษาวิจัยสองชิ้นที่ใช้ข้อมูลจากโทรศัพท์มือถือ^{[ 13 ]}และข้อมูล GPS เพื่อติดตามผู้ใช้^{[ 15 ]}นัยสำคัญของแบบจำลองนี้คือ ตรงกันข้ามกับรูปแบบการเดินแบบสุ่มแบบดั้งเดิมอื่นๆ เช่นการเคลื่อนที่แบบบราวน์การเดินทางของมนุษย์มักจะเป็นระยะทางสั้นๆ เป็นส่วนใหญ่ โดยมีระยะทางไกลๆ เพียงไม่กี่ครั้ง ในการเคลื่อนที่แบบบราวน์ การกระจายของระยะทางในการเดินทางจะถูกควบคุมโดยเส้นโค้งรูปทรงระฆัง ซึ่งหมายความว่าการเดินทางครั้งต่อไปจะมีขนาดที่คาดการณ์ได้โดยประมาณ คือค่าเฉลี่ย ในขณะที่ในการบินแบบเลวี อาจมีขนาดใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยหลายเท่า

บางคนมีแนวโน้มที่จะเดินทางไกลกว่าค่าเฉลี่ยโดยธรรมชาติ และเช่นเดียวกันกับผู้ที่มีความต้องการเคลื่อนไหวน้อยกว่า รัศมีไจเรชันใช้เพื่อบันทึกสิ่งนั้น และบ่งชี้ถึงระยะทางลักษณะเฉพาะที่บุคคลเดินทางในช่วงเวลา t ^{[ 13 ]}ผู้ใช้แต่ละคนภายในรัศมีไจเรชันของตน${\displaystyle r_{g}(t)}$โดยจะเลือกระยะทางในการเดินทางตาม...${\displaystyle P(r)}$.

องค์ประกอบที่สามจำลองข้อเท็จจริงที่ว่ามนุษย์มักไปเยือนสถานที่บางแห่งบ่อยกว่าที่ควรจะเป็นในสถานการณ์แบบสุ่ม ตัวอย่างเช่น บ้าน ที่ทำงาน หรือร้านอาหารโปรด มักถูกไปเยือนบ่อยกว่าสถานที่อื่นๆ ในรัศมีวงการเคลื่อนที่ของผู้ใช้ มีการค้นพบว่า${\displaystyle S(t)\ \sim t^{\mu }}$ที่ไหน${\displaystyle \mu =0.6}$ซึ่งบ่งชี้ถึงการเติบโตแบบไม่เป็นเส้นตรงในจำนวนสถานที่ต่างๆ ที่แต่ละบุคคลไปเยือน มาตรการทั้งสามนี้แสดงให้เห็นว่าการเดินทางส่วนใหญ่เกิดขึ้นระหว่างสถานที่จำนวนจำกัด โดยมีการเดินทางไปยังสถานที่นอกรัศมีวงโคจรของแต่ละบุคคลน้อยลง

แม้ว่าการเคลื่อนที่ของมนุษย์จะถูกจำลองเป็นกระบวนการสุ่ม แต่ก็สามารถคาดการณ์ได้อย่างน่าประหลาดใจ โดยการวัดเอนโทรปีของการเคลื่อนไหวของแต่ละบุคคล พบ ว่า ^{[ 14 ]}มีศักยภาพในการคาดการณ์ได้ถึง 93% ซึ่งหมายความว่า แม้จะมีความแปรปรวนอย่างมากในประเภทของผู้ใช้และระยะทางที่แต่ละคนเดินทาง แต่ลักษณะโดยรวมของพวกเขาสามารถคาดการณ์ได้สูง นัยสำคัญของเรื่องนี้คือ โดยหลักการแล้ว เป็นไปได้ที่จะสร้างแบบจำลองกระบวนการที่ขึ้นอยู่กับรูปแบบการเคลื่อนที่ของมนุษย์ได้อย่างแม่นยำ เช่น รูปแบบการแพร่กระจายของโรคหรือไวรัสเคลื่อนที่^{[ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]}

ในระดับบุคคล การเคลื่อนที่ของมนุษย์ในแต่ละวันสามารถอธิบายได้ด้วยรูปแบบเครือข่าย เพียง 17 รูปแบบเท่านั้น แต่ละบุคคลจะแสดงรูปแบบเหล่านี้อย่างเฉพาะเจาะจงในช่วงระยะเวลาหลายเดือน ซึ่งเปิดโอกาสให้สามารถจำลองการเคลื่อนที่ของแต่ละบุคคลในแต่ละวันได้โดยใช้แบบจำลองเชิงวิเคราะห์ที่จัดการได้^{[ 24 ]}

โรคติดเชื้อแพร่กระจายไปทั่วโลกโดยปกติเนื่องจากการเดินทางระยะไกลของผู้ติดเชื้อ การเดินทางระยะไกลเหล่านี้ใช้ ระบบ ขนส่งทางอากาศและมีการแสดงให้เห็นว่า " โครงสร้างเครือข่ายโครงสร้างการจราจร และรูปแบบการเคลื่อนที่ของแต่ละบุคคลล้วนมีความสำคัญต่อการคาดการณ์การแพร่กระจายของโรคได้อย่างแม่นยำ" ^{[ 21 ]}ในระดับพื้นที่ที่เล็กกว่า ควรคำนึงถึงความสม่ำเสมอของรูปแบบการเคลื่อนไหวของมนุษย์และโครงสร้างเชิงเวลาในแบบจำลองการแพร่กระจายของโรคติดเชื้อ^{[ 25 ]}ไวรัสโทรศัพท์มือถือที่ส่งผ่านทางบลูทูธนั้นขึ้นอยู่กับการปฏิสัมพันธ์และการเคลื่อนไหวของมนุษย์เป็นอย่างมาก เมื่อมีผู้คนจำนวนมากขึ้นใช้ระบบปฏิบัติการที่คล้ายคลึงกันสำหรับโทรศัพท์มือถือ การระบาดของไวรัสจึงเกิดขึ้นได้ง่ายขึ้น^{[ 22 ]}

ในการวางแผนการขนส่งการใช้ประโยชน์จากลักษณะเฉพาะของการเคลื่อนไหวของมนุษย์ เช่น แนวโน้มที่จะเดินทางในระยะทางสั้นๆ โดยมีการเดินทางระยะไกลเป็นช่วงๆ อย่างสม่ำเสมอ ได้มีการปรับปรุง รูปแบบ การกระจายการเดินทาง ใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งรูปแบบแรงโน้มถ่วงของการย้ายถิ่นฐาน^{[ 26 ]}

• ความคล่องตัว
• การขนส่งส่วนตัว
• ทฤษฎีเครือข่าย
• ผู้ให้บริการขนส่งส่วนบุคคล
• ยานพาหนะทางอากาศส่วนบุคคล
• ระบบขนส่งด่วนส่วนบุคคล
• รถยนต์
  • การสัญจรของรถยนต์จำนวนมาก
  • การพึ่งพารถยนต์
• จักรยาน
• เที่ยวบินเลวี
• เครือข่ายไร้มาตราส่วน
• ระบบขนส่งสาธารณะ
• ภูมิศาสตร์การขนส่งและวิทยาศาสตร์เครือข่าย (วิกิบุ๊ก)
• การเคลื่อนย้ายทางสังคม