一个国际联合研究团队在对大量人类个体流动数据分析后，发现了两种截然不同的个体流动方式——他们称之为“回归者”和“探险家”。研究人员称，新发现不但让建立一种新的人口流动模型成为可能，还有助于预测流行性疾病传播趋势，遏制流行性疾病的扩散。相关论文发表在最新一期的《自然—通讯》杂志上。

　　研究人员称，在全球范围内，人口移动模式在人群这个层面具有较高的统计预测性，随着追踪人口移动数据集的日益普及，开发和验证定量人口的移动模型成为可能。

　　在此背景下，著名的复杂网络研究专家艾伯特—拉斯洛·巴拉巴西和他的研究团队对一个匿名的数据集进行了分析，该数据集中包含了67000个人3个月的通话记录和46000辆汽车1个月的行驶记录。

　　研究人员发现有一类人群在移动上没有明显的规律，无法作出预测，这类人被称为“探险家”；而另一类被称为“回归者”的人群正好相反，移动方式有着明确的规律。由于现有的人口移动模型无法解释这种差异，研究团队开发了一种新的模型，并重现了这一过程。

　　模型研究结果表明，“探险家”的非重复性移动方式，会影响潜在流行病的传播。在对意大利托斯卡纳地区人口流动情况进行模拟后，研究人员发现，当“探险家”类型的比例上升时，一种大规模流行性疾病的出现几率也会增加。这表明，更好地理解和建立人口移动模型，具有预测和遏制流行性疾病传播的潜力。