Urządzenia osobiste, takie jak telefony komórkowe i opaski sportowe, na dobre wkroczyły do codziennego życia ludzi. Urządzenia te generują ogromne ilości danych o przepływach populacji, które otworzyły nowe możliwości i zachęciły naukowców do badania wpływu przemieszczania się osób na środowisko i społeczeństwo.
Istotną częścią badań wzorców przemieszczania się osób jest przewidywanie ich podróży. Znajomość z wyprzedzeniem tego dokąd ludzie będą podróżować, jest korzystna dla zastosowań takich jak projektowanie sieci drogowych, planowanie przestrzenne miast, modelowanie rozprzestrzeniania się chorób zakaźnych oraz zapewnienie dostępu do sieci komórkowej.
Popularność tego zagadnienia zaowocowała wieloma badaniami mających na celu określenie zastosowania danych mobilnych do poprawy jakości życia. Jednakże wyniki wielu badań są sprzeczne. Te same metody, zastosowane na różnych danych, dają inne wyniki, a porównanie rezultatów analiz jest niemożliwe. Kwestionuje to wiarygodność wszelkich badań nad przemieszczaniem się ludzi. Trudno jest obecnie określić jaki wpływ miały źle dobrane metody przetwarzania i rozdzielczość danych na wyniki wspomnianych prac.
Powyższy problem stanowi temat przewodni najnowszego projektu badawczego realizowanego w Instytucie Geodezji i Geoinformatyki na Uniwersytecie Przyrodniczym we Wrocławiu. Projekt zatytułowany "Wyjaśnienie i łagodzenie obciążeń statystycznych w prognozach mobilności ludzi", kierowany przez mgr inż. Kamila Smolaka, znalazł się wśród projektów, którym Narodowe Centrum Nauki przyznało finansowanie w ramach konkursu PRELUDIUM 20. Jego celem jest wypełnienie luki w wiedzy poprzez dostarczenie badaczom zajmującym się przepływami ludności metody określenia wpływu charakterystyki danych na wyniki ich prac. W związku ze zróżnicowaniem metod przetwarzania danych i złożony związek pomiędzy przestrzenno-czasową charakterystyką danych i metodami przetwarzania, wyniki badań nie mogą być bezpośrednio ze sobą porównywane. Dlatego też, aby je porównywać należy stworzyć jednolity zbiór miar, które są niezależne od zastosowanej metody przetwarzania oraz charakterystyki danych. W wyniku projektu powstanie zestaw narzędzi służących do oceny metod przetwarzania danych o przepływach ludności, który udostępniony zostanie na zasadzie wolnej licencji.
W rezultacie, mamy nadzieję zrozumieć jaki wpływ mają przetwarzanie i przestrzenno-czasowa charakterystyka danych na predykcje przepływu ludności. Ta wiedza będzie istotnym krokiem w kierunku wiarygodnych badań nad przemieszczaniem się ludzi. Wierzymy, że zaproponowany zestaw narzędzi ułatwi wybór odpowiedniej metodyki w zależności od przetwarzanych danych oraz, że będą stanowiły zachętę do pracy nad nowymi, lepszymi metodami, które podniosą jakość badań.