Nel 1998 l'ex consulente tecnologico Hank Eskin ha lanciato una campagna per tenere traccia delle banconote in dollari. Attraverso il "Dov'è George?" iniziativa, dollari sono stati timbrati con messaggi sul progetto di monitoraggio della valuta, e alle persone è stato chiesto di inserire i loro codici postali e il numero di serie trovato sulle fatture timbrate in un database, prima di consegnare la valuta.

Il monitoraggio di queste banconote da un dollaro è stato uno dei primi studi sui modelli di viaggio umani e sui "sistemi complessi".

Un sistema complesso è un concetto spesso nebuloso; interi seminari sono dedicati alla definizione del termine. Ma, in poche parole, un sistema complesso è qualsiasi cosa composta da molte parti che interagiscono in modo tale che il comportamento complessivo del sistema dipende interamente dall'interazione ed è qualcosa di diverso dalla somma delle parti. I sistemi complessi includono i mercati finanziari, reti stradali, e anche il cervello umano, costituito da un sistema di neuroni che lavorano insieme per consentire a una persona di pensare, prendere decisioni, ed eseguire le attività quotidiane.

"Quando pensi a cose come il cervello umano o il mercato azionario, il mercato, ad esempio, esiste solo a causa dell'interazione tra acquisto e negoziazione, "dice Gourab Ghoshal, un assistente professore di fisica presso l'Università di Rochester, chi studia sistemi complessi. "Se hai un commerciante, non c'è mercato. Se hai un solo neurone, non c'è cervello".

Oggi, la crescente disponibilità di tracce digitali fornisce a ricercatori come Ghoshal e ai membri del suo laboratorio un'incredibile quantità di dati per la ricerca di sistemi complessi. Utilizzando il rilevamento della posizione GPS, check-in su app come Foursquare, geocaching dai post di Twitter, e, in alcune circostanze, chiamate record di dati da telefoni cellulari, sono in grado di trovare modelli nella mobilità umana, traffico, e progressioni della malattia con maggiore accuratezza e precisione che mai. Ma la quantità di dati disponibili significa anche che il fiorente campo dei sistemi complessi può essere sopraffatto senza alcuni vincoli.

"Stai passando da ordini di decine e centinaia di punti dati a ordini di milioni e miliardi, " dice Ghoshal. "Quando avrai questo cambio di scala, i modi semplici di disegnare diagrammi non funzionano; hai bisogno di leggi per dettare il modo in cui i dati interagiscono."

È qui che entra in gioco la fisica.

La fisica dei sistemi complessi

In una serie di articoli in Physics Reports e Comunicazioni sulla natura , Ghoshal e i membri del suo laboratorio hanno usato la scienza per districare sistemi e reti complessi. Il loro lavoro si estende a tre rami principali:dinamiche e comportamenti umani; sistemi urbani e scienza della città; e social network. Applicando le regole universali della fisica e della matematica, sono in grado di costruire modelli fondamentali su cui altri ricercatori, come economisti o urbanisti, possono introdurre variabili più complesse.

"Ci sono differenze tra il modo in cui un fisico guarda un problema rispetto a un informatico, "dice Ugo Barbosa, un ricercatore post-dottorato nel laboratorio di Ghoshal, il cui dottorato è in informatica. "I fisici sono più interessati alle regole fondamentali, le cose che sono universali, indipendentemente dalle popolazioni. Vogliono capire i componenti di base di quei modelli e rendere quei componenti il ​​più generali e universali possibile".

Immaginare, ad esempio, vuoi capire come camminano le persone in un campus. Un modo per affrontare questo problema sarebbe raccogliere tutti i dati possibili su ogni singola persona del campus:cosa hanno mangiato quella mattina, che lezioni hanno a che ora, chi sono i loro amici, dove si trovano gli edifici del campus, e così via.

"Sarebbe, Prima di tutto, essere praticamente impossibile raccogliere tutti questi dati, "Ghoshal dice, "in più non saresti in grado di applicare le stesse conclusioni al modo in cui le persone camminano in altri campus. Gli edifici sono diversi, la geografia è diversa".

Un secondo modo di affrontare il problema consiste nell'utilizzare i metodi impiegati da Ghoshal e dai suoi membri del laboratorio:distillare un sistema di base e applicare la fisica, matematica, e statistiche.

Ci sono alcuni fattori essenziali che si applicano a quasi tutti i casi in cui le persone si spostano. Le persone vogliono muoversi in una certa direzione (ciò che i fisici chiamano velocità di deriva). Non vogliono imbattersi in altre persone, o in edifici o altri oggetti, dimostrando ciò che è noto come potenziale repulsivo.

Possono sembrare semplici, ma con solo questi elementi di base, "Posso riprodurre più o meno il comportamento pedestre delle persone in qualsiasi parte del pianeta, " dice Ghoshal. "Ci sono molte cose che entrano in gioco come fattori culturali, ma ora hai un fondamento su cui costruire, contenuto all'interno di questi fattori essenziali."

Il numero di persone che si spostano dalla posizione A alla posizione B, Per esempio, risulta anche essere inversamente proporzionale alla distanza al quadrato, che è simile a una forza gravitazionale. Il flusso dipende dalla distanza (più a lungo devi viaggiare, meno probabilità hai di viaggiare), ma è anche una funzione della popolazione, che è simile alla massa, dice Ghoshal. "Qualche volta, il modo in cui i fisici pensano alle particelle di polvere che si muovono in una stanza può essere applicato in modo simile agli esseri umani".

Applicare la fisica ai dati ICT

L'attuale ricerca di Ghoshal applica le regole della fisica ai sistemi urbani e alle città utilizzando i dati dell'Information and Communication Technology (ICT). I dati consentono al suo gruppo di scoprire modelli nella struttura organizzativa delle città, così come le dinamiche del movimento umano e i suoi effetti sull'uso del suolo, progettazione dei trasporti, la diffusione di epidemie, indicatori socioeconomici, e sostenibilità. I ricercatori devono firmare accordi di non divulgazione per utilizzare i dati e ci sono livelli di privacy e crittografia, quindi è impossibile risalire ai punti dati di una persona specifica. I dati potrebbero includere timbri geotag su un Tweet che indicano la posizione geografica del tweeter, dati del censimento che indicano dove le persone sono migrate, e dati GPS che mostrano la velocità con cui un'auto ha raggiunto la destinazione prevista e il percorso scelto dal conducente:distanza più breve, meno traffico, più scenografico, e così via.

Un progetto, condotto da Surendra Hazarie, un dottorando in fisica, utilizza i dati per esaminare i modelli di segregazione nelle città, lungo linee di reddito, corsa, o altre caratteristiche. "Osservando i modi in cui le popolazioni circolano intorno alle città nelle diverse regioni, possiamo esaminare il modo in cui queste popolazioni sono divise in modi importanti, " dice. "Forse le comunità più ricche tendono a rinchiudersi e cose del genere".

Ghoshal e altri membri del suo gruppo utilizzano i dati ICT per sviluppare metriche specifiche che definiscono il modo in cui i residenti urbani navigano in una città. La loro "inness metrica, " ad esempio, mostra come quando le persone si spostano in una città, tendono a gravitare verso il centro socioeconomico. I ricercatori hanno scoperto che il fattore inness è strettamente correlato al livello di sviluppo socioeconomico di una città, sviluppo delle infrastrutture, e mortalità e tassi di mortalità. Alti livelli di inness spesso accompagnano bassi livelli di sviluppo perché le città in via di sviluppo hanno un solo centro urbano. Al contrario, le città ben sviluppate hanno molteplici centri socioeconomici, e l'intimità tende ad essere bassa o statisticamente insignificante.

"La presenza o l'assenza di questa 'forza attrattiva' funge da indicatore storico dello sviluppo di una città, " Dice Barbosa. "Semplicemente guardando come i residenti di una città provano una città ti dice molto sull'organizzazione della città e su quanto è sviluppata, almeno dal punto di vista infrastrutturale».

Un'altra metrica è la "centralità tra i due". Essere centrale è essere tra molte cose. Ad esempio, se ti trovi in ​​un'area che rientra tra molti percorsi, ad esempio l'area dei Twelve Corners a Brighton, vicino a Rochester, o una rotonda a Washington, D.C.:ci sarà una maggiore centralità di intermezzo. Controintuitivamente, con una maggiore connettività, sia attraverso più strade, piste ciclabili, o neuroni nel cervello:il flusso di persone e informazioni sviluppa una dipendenza spaziale e la congestione si sviluppa verso il centro della città. L'implicazione è che le aree metropolitane sono meglio servite costruendo sistemi di trasporto multimodali che consentono varie forme di trasporto, piuttosto che limitarsi a costruire più strade.

Partnership interdisciplinari

Fattori come inness e betweenness possono aiutare a informare gli urbanisti fornendo loro elementi costitutivi che possono essere applicati in qualsiasi parte del mondo. L'ultimo goal, però, non è quello di rivedere completamente le città o le strutture esistenti, dice Barbosa. "Si tratta più di come possiamo sfruttare questa conoscenza per, Per esempio, migliorare la sincronizzazione dei semafori e deviare il flusso delle persone in un'altra zona della città in caso di incidente? Come possiamo favorire e promuovere la riduzione della segregazione? Come possiamo aiutare a prevenire la diffusione di malattie negli aeroporti o negli ospedali esistenti?"

A tal fine, Ghoshal e i suoi membri del laboratorio collaborano con ricercatori in discipline in tutta l'Università. Kristen Bush Marshall è un associato post-dottorato nel laboratorio di Martin Zand, un professore di medicina presso il Medical Center, e ha lavorato con Ghoshal alla ricerca sui sistemi complessi. Marshall utilizza dati aggregati anonimi provenienti da cartelle cliniche elettroniche per costruire reti di mobilità ospedaliera. Utilizzando queste reti, spera di sviluppare una "metrica di rischio" per la diffusione delle infezioni da batteri C. difficile nei reparti ospedalieri.

"Capire come le persone e i luoghi sono collegati e analizzare tali relazioni attraverso la centralità della rete aiuta a informare i miei modelli predittivi in ​​modi che non sarebbero stati possibili utilizzando i metodi statistici tradizionali, " Marshall dice. "La scienza della rete cambia il modo in cui vediamo i movimenti dei pazienti in ospedale e ci aiuta a sviluppare strumenti per migliorare i risultati dei pazienti e ridurre la diffusione dell'infezione".

Ghoshal e il suo gruppo stanno lavorando anche con Ehsan Hoque, l'Asaro-Biggar ('92) Family Assistant Professor di Informatica, e il suo Human Computing Interaction Group per analizzare l'efficacia e la formazione di team che svolgono compiti specifici, sfruttando lo strumento per parlare in pubblico di Hoque RocSpeak.

Altri progetti futuri includono la mappatura dei postumi della malattia, come la circolazione delle persone in Africa dopo la crisi dell'Ebola o gli effetti del conflitto in Siria sulla circolazione transfrontaliera. L'applicazione di principi fisici e il coinvolgimento di ricerche provenienti da diversi domini possono fornire importanti spunti, Ghoshal dice:"Recentemente, abbiamo raggiunto un traguardo importante:oltre la metà della popolazione mondiale risiede oggi nei centri urbani, e questa tendenza dovrebbe continuare in modo esponenziale. Capire cosa fa funzionare i sistemi urbani e come renderli sostenibili è forse una delle domande più importanti del 21° secolo. L'unico modo per affrontare un problema così complesso è combinare gli strumenti, mestieri e approfondimenti da una varietà di sfondi di ricerca."