Når det kommer til en “vanlig” dag, de fleste av oss er også pakket inn i våre egne rutiner for å tenke på hva andre kan gjøre. Heldigvis, denne fascinerende visualisering av statistiker Nathan Yau viser nøyaktig hvordan Amerika går—helt ned til liten.
Dette simulering kan bli funnet på FlowingData, og den fanger opp representant ebber og strømmer over tusen mennesker er gjennomsnittlig dag. Det er basert på data fra 2014 American tidsbruksundersøkelsen, som spurte Amerikanerne hva de vanligvis gjorde i løpet av en 24-timers periode.
“Mer spesifikt, jeg ordnet overgang sannsynligheter for at en aktivitet til den andre, for eksempel fra jobben for å reise, for hvert minutt av dagen,” bemerket Yau. “Den som er gitt 1,440 overgang matriser, som la meg modell en dag som en tidsvarierende Markov-kjede. Simuleringer av…kommer fra denne modellen, og det er ganske fascinerende.”
Simuleringen, som kan kjøres ved langsom, middels eller høy hastighet, starter kl 4:00 am når folk flest sover, og det gradvis bygger seg fra det. Daglige aktiviteter er klumpet seg inn i 16 grupper som er ordnet i en klokke som format. Som aktiviteter endring, prikker—som representerer en forholdsmessig del av befolkningen—migrere til forskjellige noder.
Sponset
“Du ser folk hodet til å fungere, løpe ærend, gjøre husarbeid, pass av barn, pendler, slappe av og spise på nesten utpekt ganger i løpet av dagen. Jeg stirret på disse punkter lenger enn jeg liker å innrømme,” skriver Yau.
Her er noen tv med caps.
Kl 2:00 i morgen, de aller fleste av oss sover, selv om 2% nødt til å jobbe, mens 3% finne tid til fritid.
Overgangen til 7:00 am er dramatisk, da en betydelig del av folk våkne opp og ta deres daglige oppgaver. På denne tiden, rundt 14% av oss er allerede arbeider med.
Ved 10:30 am, mange av oss er på jobb, skole, gjør fritidsaktiviteter, blant andre ting.
Kvelden pendler er en annen stor transitionary tid.
Som den dagen vind ned, vi strømmer til fritid.
Fordi det er vanskelig (om ikke umulig) å følge et enkelt punkt, Yau også opprettet “statisk” – versjoner å holde rede på hvor folk går. For å gjøre dette, Yau trakk linjer for å vise vei, og tildelt farger til å representere stier som ender i en bestemt aktivitet. Her er ett eksempel, tatt på 5:00 pm.
Mer på Strømmer Data.
E-post forfatteren på george@gizmodo.com og følg ham på @dvorsky. Topp bilde av Nathan Yau/FlowingData