在任意特定时刻碰巧身处城市中心的人群似乎只是个随机集合，但使用简单数学定律得出的最新研究成果表明，实际上全球各个城市的出行模式都具有极强的可预测性——这一见解不仅可以增强疾病传播建模，同时也有助于优化城市规划。通过研究匿名手机数据，研究人员发现城市中特定位置的人数与他们到达那里的距离以及出行频率之间呈平方反比关系。从直觉上说人们会倾向于前往附近的地点、而很少选择距离较远的区域；但这项最新发现的关系将基本概念转化成了特定数字表达。例如它能准确预测出每周从 2 公里以外前来的人数会 5 倍于每周从 5 公里以外前来的人数。研究人员的这种新计算方法以及由此建立的市内个人流动通用模型已经被刊登在《自然》杂志上。

研究人员分析了 2006 年至 2013 年六个城市区域总计约 800 万民众的数据，具体涵盖波士顿、新加坡、里斯本、葡萄牙的波尔图、塞内加尔的达喀尔以及象牙海岸的阿比让。之前的分析主要使用手机数据来研究个人出行路径，但这一次的研究则重点关注地理区域，具体跟踪有多少人前来、距目的地多远、访问频率如何等。研究人员发现，从接送孩子到购物或通勤，人们做出的每一次选择都会无意中综合考量这个平方反比定律。对这种强统计模式的一种解释在于，出行所耗费的时间与精力对每个人来说都是一种有限的资源。