Dinamics of Person-to-Person Interactions from Distributed RFID Sensor Networks
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- Livio Bernasconi
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1 Dinamics of Person-to-Person Interactions from Distributed RFID Sensor Networks Gianluca Crimi Università degli Studi di Bologna Corso di Sistemi Complessi Maggio 7, 2014 Gianluca Crimi (UniBo) Dinamics Human Interaction from RFID Maggio 7, / 12
2 Sommario 1 Obiettivi e Contenuti 2 Discussione e Risultati 3 Conclusioni Gianluca Crimi (UniBo) Dinamics Human Interaction from RFID Maggio 7, / 12
3 Obiettivi e Contenuti Framework sperimentale per la raccolta di dati in real-time che premette di analizzare le interazioni sociali faccia-a-faccia. Metodi e Risultati Dispositivi di identificazione RFID (Radio Frequency Identification) usati per stimare la reciproca prossimità dei tags in modo distribuito mediante lo scambio di pacchetti radio a bassa potenza. Analisi delle dinamiche delle reti di interazione persona-a-persona risultanti da alcuni esperimenti effettuati. Conclusioni Similarità nel modo in cui gli individui interagiscono in contesti diversi e permette di identificare i modelli di comportamento super-connettivo di individui altamente interagenti. Questi risultati potrebbero aiutarci nella comprensione di tutti quei fenomeni guidati dalle interazioni faccia-a-faccia, come la propagazione di malattie infettive trasmissibili e delle informazioni. Gianluca Crimi (UniBo) Dinamics Human Interaction from RFID Maggio 7, / 12
4 Figure S7: Active RFID tag used in the experiments. The RFID tag is based on an open design by the OpenBeacon project and features a micro controller, a radio transceiver operating in the 2.4 GHz ISM band, an antenna embedded in the printed circuit board, and a lithium battery. Gianluca Crimi (UniBo) Dinamics Human Interaction from RFID Maggio 7, / 12
5 Sistema di sensori RFID e Sperimentazioni A) Proximity Detection Strategy Activity pattern measured in terms of the number of tagged individuals as a function of time in the three deployments: B) in the offices of the ISI foundation in Turin, Italy, with 25 participants C) to 25 th Chaos Communication Congress in Berlin, Germany, with 575 participants D) to the congress of the Société Française d Hygiène Hospitalière, Nice, France, with 405 participants Gianluca Crimi (UniBo) Dinamics Human Interaction from RFID Maggio 7, / 12
6 Sperimentazioni Figure S1: Activity timeline for the first day of the SFHH deployment (left) and for the second day of the 25C3 deployment (right). The figures show the number of tags (black), the number of pairs (red), triangles (blue), and 4-cliques (green) in the contact network aggregated over a sliding window of 20 seconds, as a function of time. Gianluca Crimi (UniBo) Dinamics Human Interaction from RFID Maggio 7, / 12
7 Proprietà dinamiche dei contatti Durata di contatto Figure 2A: Probabiltiy distribution of human interactions A) Probability distribution of duration of contacts between two given persons. Strikingly, the distributions show a similar long-tail behavior independently of the setting or context where the experiment took place or the detection range considered. The data correspond to respectively 8700, and contact events registered at the ISI, SFHH and 25C3 deployments. Gianluca Crimi (UniBo) Dinamics Human Interaction from RFID Maggio 7, / 12
8 Proprietà dinamiche dei contatti Interazioni triadiche Figure 2B: Probability distribution of human interactions B) Probability distribution of the duration of of a triangle. The number of triangles registered are 89, 1700 and for the ISI, SFHH and 25C3 deployments. Gianluca Crimi (UniBo) Dinamics Human Interaction from RFID Maggio 7, / 12
9 Proprietà dinamiche dei contatti Eventi Inter-Contact C) Probability distribution of the time intervals between the beginning of consecutive contacts AB and AC. Figure 2C: Probability distribution of human interactions Gianluca Crimi (UniBo) Dinamics Human Interaction from RFID Maggio 7, / 12
10 Robustezza 3B) [Top] Distribution of contact durations (in seconds) for sampled datasets in which 60% of the tags are ignored, compared with distributions obtained from the whole datasets. S4) [Bottom] Distribution of triangle durations (in seconds) for sampled datasets in which 30 to 60% of the tags are ignored, compared with the distributions obtained from the whole datasets. Gianluca Crimi (UniBo) Dinamics Human Interaction from RFID Maggio 7, / 12
11 Reti aggregate Figure 4: Network properties Properties of the aggregated network of contact corresponding to the third 12-hour period of the 25C3 deployment. The total number of packets exchanged by a tag during a contact (strength s) is shown as a function of the number of distinct contacts (degree k). Gianluca Crimi (UniBo) Dinamics Human Interaction from RFID Maggio 7, / 12
12 Conclusioni Scoperti nuovi aspetti delle dinamiche umane e delle interazioni sociali che indicano la nascita di caratteristiche strutturali e temporali come risultato dell inclusione delle dinamiche nel definire la struttura della rete. Questo framework sperimentale fornisce un nuovo approccio per la raccolta non supervisionata dei dati dell interazione sociale, aprendo la strada alla comprensione dei meccanismi di interazione che sono alla base dei modelli realistici basati ad agenti per il fenomeno di propagazione di malattie infettive trasmissibili e delle informazioni. Gianluca Crimi (UniBo) Dinamics Human Interaction from RFID Maggio 7, / 12
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