基于驱动力的人类行为时间特性研究综述_免费论文全文下载

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【摘 要】人类行为时间特性在诸多领域有重要应用价值。本文从驱动力的角度，回顾人类行为时间特性方面的最新研究进展，指出基于驱动力的人类行为动力学研究的不足，认为对人类行为时间特性的研究不仅要考虑行为者的特征等，还要考虑同一行为不同的单一驱动力和混合驱动力，这样，才能挖掘大数据潜在的“大价值”，人类行为时间特性才有重大应用价值。

【关键词】人类动力学；人类行为；驱动力；时间特性；大数据
鉴于人类行为时间和空间特性具有重大的理论和应用价值，国内外学者对它展开了深入的研究，取得了丰硕的成果，并在诸多方面产生应用价值[1]。人类行为动力学研究方面的综述佳作有周涛教授等所著”人类行为时空特性的统计力学”。在大数据背景下，为了挖掘大数据潜在的“大价值”，本文从驱动力的角度，回顾基于驱动力的人类行为时间特性研究现状，指出研究的不足，认为对人类行为时间特性的研究不仅要考虑行为者的特征等，还要考虑同一（相同）行为不同的单一驱动力和混合驱动力，才能挖掘大数据潜在的“大价值”，人类行为时间特性才有重大应用价值。
1 基于驱动力的人类行为时间特性研究现状
文献[2]认为人类的行为是任务驱动，提出了一种基于任务队列理论的模型。模型对列表中任务给出3种处理方案：1）先进先出方案使任务从接受到执行完成之间的等待时间是均匀分布的；2）随机执行方案使任务的等待时间分布呈现出指数特性；3）任务优先级执行方案使任务的等待时间服从幂律分布。
文献[3]认为人类的有些行为是记忆驱动，并提出了一个基于记忆性的人类行为动力学模型。模型中假设人们是根据自己过去某活动频率的高低来增大和减小现在的活动频率。模型详细的讨论和模型的仿真结果与实证统计结果进行对比祥情见文献[3]。
文献[4][5][6]认为人类的有些行为是兴趣驱动的，提出了相应的基于兴趣驱动的人类行为动力学模型。上述模型共同点是：模型中事件发生的频率由兴趣强弱程度决定，同时事件的发生对兴趣有反作用；模型中事件发生的时间间隔服从幂律分布。
文献[7]通过综合考虑排队模型与人类的心理特征，提出了一个基于习惯的人类动力学模型。模型生成结果与实际数据拟合结果的幂指数相近，并带有显著的重尾特征。
文献[8]认为人类的有些行为是价值驱动的，基于价值驱动的个体和集体健身行为时间间隔分布比较匀值，没有长时间的间隔，尾部下降趋势适用于指数函数，基于价值驱动的个体和群体下载行为时间间隔服从幂律分布。文献[9]对帕菲克国际健身俱乐部会员登陆信息统计结果显示：个体健身行为间隔时间均满足具有胖尾过程的幂律分布。
2 基于驱动力的人类行为动力学研究的不足
通过上述文献发现，基于驱动力的人类行为动力学的研究存在如下不足：1）实证分析所用真实数量小（样本小）；2）未考虑个体的特征（如年龄、职业、受教育程度和健康状况等），未考虑个体所处地域；3） 未考虑同一行为不同的单一驱动力和混合驱动力。上述的不足使得基于驱动力的人类行为动力学的研究成果粗糙，它的应用价值将大打折扣，有的难以产生应用价值。只有在精细和全本的情况下，研究成果才能产生所希望的应用价值。下面以高校教师论文下载行为为例说明：相同行为有不同的单一驱动力和混合驱动力，而仅基于某单一驱动力的人类行为时间特性研究成果的应用价值大打折扣、或难以产生应用价值。
现有人类行为动力学研究都是基于单一驱动力，但在现实中，相同行为驱动力也不相同，例如：高校教师论文下载行为，有的是基于他/她们个人期望实现的价值（有创见、高质量的学术成果）所驱动，有的是基于他/她们个人期望实现的任务（完成年度考核所规定的科研工作量）所驱动，有的是基于他/她们个人研究的兴趣（即不考虑未来的研成果一定要有创见或突破，也不是为完成年度考核所规定的科研工作量）所驱动，也有的是基于价值、任务和兴趣所驱动，即混合驱动。上述实例说明：相同行为有不同的单一驱动力和混合驱动力。
文献[8]统计结果显示：基于价值驱动的个体和群体下载行为时间间隔服从幂律分布；那么基于任务驱动的个体和群体下载行为时间间隔服从何种分布？基于兴趣驱动的个体和群体下载行为时间间隔服从何种分布？基于价值、任务和兴趣混合驱动的个体和群体下载行为时间间隔又服从何种分布？尚未见文献对此进行实证分析研究。当基于不同驱动力的个体和群体相同行为时间间隔分布不相同时，如果仅用基于某单一驱动力的个体和群体行为时间特性代替基于不同驱动力的个体和群体行为时间特性，哪么行为时间特性在实际应用方面难以产生应用价值。当驱动力相同时，不同行为时间间隔分布是否相同？如果行为时间间隔分布相同，那么根据已知的基于兴趣驱动的人类行为时间特性可推定基于兴趣驱动的个体和群体下载行为时间间隔服从幂律分布；如果行为时间间隔分布不相同，那么用已知的基于兴趣驱动的个体和群体某种行为时间间隔分布律代替未知的基于兴趣驱动的个体和群体下载行为时间间隔分布律，这种行为时间特性（即基于兴趣驱动的个体和群体下载行为时间特性）难以产生应用价值，换句话说，已知的基于某一驱动力的人类行为时间特性的应用价值将大打折扣。综上所述，相同行为有（存在）不同的单一驱动力和混合驱动力，如果仅考虑基于某单一驱动力，那么人类行为时间特性研究成果的应用价值将大打折扣、或难以产生应用价值。
3 结束语
本文基于人类动力学广泛的应用（包括大数据应用）前景，指出目前基于驱动力的人类行为动力学研究的不足，认为：要挖掘大数据潜在的“大价值”，要使研究成果产生重大应用价值，要考虑相同行为不同的单一驱动力和混合驱动力，还要考虑行为者的特征和行为者所处地域作对行为的影响。这样基于精细和全本的人类动力学研究成果将产生重大应用价值。
【参考文献】
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[责任编辑：田吉捷]

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