Em 1998, o ex-consultor de tecnologia Hank Eskin lançou uma campanha para rastrear notas de dólar. Através do "Onde está George?" iniciativa, dólares foram carimbados com mensagens sobre o projeto de rastreamento de moeda, e as pessoas foram instruídas a inserir seus códigos postais e o número de série encontrado nas faturas carimbadas em um banco de dados, antes de entregar a moeda.

O rastreamento dessas notas de dólar foi um dos primeiros estudos dos padrões de viagem humana e de "sistemas complexos".

Um sistema complexo é um conceito frequentemente nebuloso; seminários inteiros são dedicados a definir o termo. Mas, simplificado, um sistema complexo é qualquer coisa composta de muitas partes que interagem de tal maneira que o comportamento geral do sistema é inteiramente dependente da interação e é algo diferente de uma soma das partes. Sistemas complexos incluem mercados financeiros, redes de ruas, e até mesmo o cérebro humano, feito de um sistema de neurônios que trabalham juntos para permitir que uma pessoa pense, tomar decisões, e realizar tarefas do dia a dia.

"Quando você pensa em coisas como o cérebro humano ou o mercado de ações, o mercado, por exemplo, existe apenas por causa da interação de compra e negociação, "diz Gourab Ghoshal, professor assistente de física da Universidade de Rochester, que estuda sistemas complexos. "Se você tem um comerciante, não há mercado. Se você tiver apenas um neurônio, não há cérebro. "

Hoje, a crescente disponibilidade de rastros digitais fornece a pesquisadores como Ghoshal e os membros de seu laboratório uma quantidade incrível de dados para pesquisas de sistemas complexos. Usando o rastreamento de localização GPS, check-ins em aplicativos como o Foursquare, geocaching de postagens do Twitter, e, sob algumas circunstâncias, registros de dados de chamadas de telefones celulares, eles são capazes de encontrar padrões na mobilidade humana, tráfego, e progressões da doença com maior exatidão e precisão do que nunca. Mas a quantidade de dados disponíveis também significa que o campo crescente de sistemas complexos pode ser sobrecarregado sem algumas restrições.

"Você está passando de pedidos de dezenas e centenas de pontos de dados para pedidos de milhões e bilhões, "Ghoshal diz." Quando você tem essa mudança de escala, as maneiras simples de desenhar diagramas não funcionam; você precisa de leis para ditar como os dados interagem. "

É aí que a física entra em cena.

A física de sistemas complexos

Em uma série de artigos em Relatórios de Física e Nature Communications , Ghoshal e os membros de seu laboratório usaram a ciência para desemaranhar sistemas e redes complexos. Seu trabalho se estende a três ramos principais:dinâmica e comportamento humano; sistemas urbanos e ciência da cidade; e redes sociais. Aplicando as regras universais da física e da matemática, eles são capazes de construir modelos básicos nos quais outros pesquisadores - como economistas ou planejadores de cidades - podem introduzir variáveis ​​mais complexas.

"Existem diferenças entre a forma como um físico encara um problema em comparação com um cientista da computação, "diz Hugo Barbosa, um pesquisador de pós-doutorado no laboratório de Ghoshal, cujo PhD é em ciência da computação. "Os físicos estão mais interessados ​​nas regras fundamentais, as coisas que são universais, independentemente das populações. Eles querem entender os componentes básicos desses modelos e torná-los tão gerais e universais quanto possível. "

Imagine, por exemplo, você quer descobrir como as pessoas andam em um campus. Uma forma de abordar este problema seria reunir todos os dados possíveis sobre cada pessoa no campus:o que comeram naquela manhã, que aulas eles têm em que horários, quem são seus amigos, onde os edifícios estão localizados no campus, e assim por diante.

"Seria, em primeiro lugar, ser virtualmente impossível coletar todos esses dados, "Ghoshal diz, "além disso, você não seria capaz de aplicar as mesmas conclusões às maneiras como as pessoas andam em outros campi. Os prédios são diferentes, a geografia é diferente. "

Uma segunda maneira de abordar o problema envolve o uso dos métodos que Ghoshal e seus membros de laboratório empregam:destilar um sistema para seus fundamentos e aplicar a física, matemática, e estatísticas.

Existem alguns fatores essenciais que se aplicam a quase todos os casos em que as pessoas se movem. As pessoas querem se mover em alguma direção (o que os físicos chamam de velocidade de deriva). Eles não querem esbarrar em outras pessoas, ou em edifícios ou outros objetos - demonstrando o que é conhecido como potencial repulsivo.

Eles podem parecer simples, mas com apenas esses elementos básicos, “Posso reproduzir mais ou menos o comportamento pedestre de pessoas em qualquer parte do planeta, "Ghoshal diz." Há muitas coisas que entram em jogo, como fatores culturais, mas agora você tem uma base para construir, contidos nesses fatores essenciais. "

O número de pessoas que se deslocam do local A para o local B, por exemplo, também acaba sendo inversamente proporcional ao quadrado da distância, que é semelhante a uma força gravitacional. O fluxo depende da distância (quanto mais tempo você tem para viajar, menor a probabilidade de você viajar), mas também é função da população, que é semelhante à massa, Ghoshal diz. "As vezes, a maneira como os físicos pensam sobre as partículas de poeira que se movem em uma sala pode ser aplicada de forma semelhante aos humanos. "

Aplicação da física aos dados de TIC

A pesquisa atual de Ghoshal aplica regras da física a sistemas urbanos e cidades usando dados de Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC). Os dados permitem que seu grupo descubra padrões na estrutura organizacional das cidades, bem como a dinâmica do movimento humano e seus efeitos no uso da terra, projeto de transporte, a propagação de epidemias, indicadores socioeconômicos, e sustentabilidade. Os pesquisadores devem assinar acordos de sigilo para usar os dados e há camadas de privacidade e criptografia, portanto, é impossível rastrear pontos de dados para qualquer pessoa específica. Os dados podem incluir carimbos de geotag em um tweet que indicam a localização geográfica do tweeter, dados do censo que indicam para onde as pessoas migraram, e dados de GPS que mostram a velocidade com que um carro chegou ao destino pretendido e qual rota o motorista escolheu - distância mais curta, menos tráfego, mais cênico, e assim por diante.

Um projeto, conduzido por Surendra Hazarie, um estudante de doutorado em física, usa os dados para observar os padrões de segregação nas cidades, junto com linhas de renda, raça, ou outras características. "Observando as formas como as populações circulam pelas cidades nas diferentes regiões, podemos examinar a forma como essas populações se dividem de maneiras importantes, "ele diz." Talvez comunidades mais ricas tendem a se encaixar e coisas assim. "

Ghoshal e outros membros de seu grupo usam dados de TIC para desenvolver métricas específicas que definem como os residentes urbanos navegam em uma cidade. Sua "métrica de intimidade, " por exemplo, mostra como quando as pessoas navegam em uma cidade, eles tendem a gravitar em torno do centro socioeconômico. Os pesquisadores descobriram que o fator inness se correlaciona fortemente com o nível de desenvolvimento socioeconômico de uma cidade, Desenvolvimento de infraestrutura, e taxas de mortalidade e mortalidade. Altos níveis de intimidade muitas vezes acompanham os baixos níveis de desenvolvimento porque as cidades em processo de desenvolvimento têm apenas um centro de cidade. Por outro lado, cidades bem desenvolvidas têm vários centros socioeconômicos, e a intensidade tende a ser baixa ou estatisticamente insignificante.

“A presença ou ausência desta 'força atrativa' serve como um indicador histórico do desenvolvimento de uma cidade, "Barbosa diz." Simplesmente olhar como os moradores de uma cidade mostram uma cidade diz muito sobre a organização da cidade e o quão desenvolvida ela é, pelo menos do ponto de vista infraestrutural. "

Outra métrica é a "centralidade da intermediação". Ser central é estar entre muitas coisas. Por exemplo, se você estiver em uma área que fica entre muitas rotas, digamos, a área dos Doze Cantos em Brighton, perto de Rochester, ou uma rotatória em Washington, D.C. — haverá uma maior centralidade de intermediação. Contra-intuitivamente, com maior conectividade - seja por meio de mais estradas, ciclovias, ou neurônios no cérebro - o fluxo de pessoas e informações desenvolve uma dependência espacial e o congestionamento se desenvolve em direção ao centro da cidade. A implicação é que as áreas metropolitanas são mais bem servidas com a construção de sistemas de transporte multimodal que permitem várias formas de transporte, em vez de simplesmente construir mais estradas.

Parcerias interdisciplinares

Fatores como intimidade e intermediação podem ajudar a informar os planejadores de cidades, dando-lhes blocos de construção que podem ser aplicados em qualquer lugar do mundo. O objetivo final, Contudo, não é reformar completamente as cidades ou estruturas existentes, Barbosa diz. "É mais sobre como podemos alavancar esse conhecimento para, por exemplo, melhorar a sincronização dos semáforos e desviar o fluxo de pessoas para outra área da cidade em caso de acidente? Como podemos fomentar e promover a redução da segregação? Como podemos ajudar a prevenir a propagação de doenças em aeroportos ou hospitais existentes? "

Para este fim, Ghoshal e seus membros de laboratório fazem parceria com pesquisadores em disciplinas da Universidade. Kristen Bush Marshall é pós-doutoranda associada no laboratório de Martin Zand, um professor de medicina no Centro Médico, e trabalhou com Ghoshal na pesquisa de sistemas complexos. Marshall usa dados anônimos amalgamados de registros eletrônicos de saúde para construir redes de mobilidade hospitalar. Usando essas redes, ela espera desenvolver uma "métrica de risco" para a disseminação de infecções por bactérias C. difficile em enfermarias de hospitais.

"Compreender como as pessoas e os locais estão conectados e analisar essas relações por meio da centralidade da rede ajuda a informar meus modelos preditivos de maneiras que não seriam possíveis com os métodos estatísticos tradicionais, "Marshall diz." A ciência da rede muda a maneira como vemos os movimentos do paciente no hospital e nos ajuda a desenvolver ferramentas para melhorar os resultados dos pacientes e reduzir a propagação da infecção. "

Ghoshal e seu grupo também estão trabalhando com Ehsan Hoque, o professor assistente da família Asaro-Biggar (92) de ciência da computação, e seu Human Computing Interaction Group para analisar a eficácia e a formação de equipes que executam tarefas específicas, alavancando a ferramenta de falar em público do Hoque, RocSpeak.

Outros projetos futuros incluem mapear as sequelas de doenças, como o movimento de pessoas na África após a crise do Ebola ou os efeitos do conflito na Síria no movimento transfronteiriço. Aplicar princípios físicos e envolver pesquisas de diferentes domínios pode fornecer informações importantes, Ghoshal diz:"Recentemente, alcançamos um marco importante:mais da metade da população global agora reside em centros urbanos, e esta tendência deve continuar exponencialmente. Entender o que faz os sistemas urbanos funcionar e como torná-los sustentáveis ​​é talvez uma das questões mais importantes do século XXI. A única maneira de resolver um problema tão complexo é combinar as ferramentas, negócios e percepções de uma variedade de experiências de pesquisa. "