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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，新发现不仅为建立新的人口流动模型提供了可能，还有助于预测流行性疾病的传播趋势，从而遏制其扩散。相关论文发表在最新一期的《自然—通讯》杂志上。

研究人员指出，在全球范围内，人口移动模式在群体层面具有较高的统计可预测性。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移动模型成为可能。在此背景下，著名复杂网络研究专家艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西及其团队分析了一个匿名数据集，该数据集包含67000人3个月的通话记录和46000辆汽车1个月的行驶记录。

研究发现，有一类人群在移动上没有明显规律，难以预测，被称为“探险家”；而另一类“回归者”则表现出明确的规律性移动模式。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模型，成功重现了这一过程。模型结果表明，“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进行模拟后，研究人员发现，当“探险家”比例上升时，大规模流行病的出现几率也随之增加。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。