该研究收集了在法国一所学校内 6-12 岁儿童和老师之间的面对面交互数据，发现学生之间的接触主要发生在同一班级，每个孩子每天平均与 47 个其他孩子有 323 次接触，并探讨了在疫情期间如何有效地管理学校以控制传染病的传播。

Sep, 2011

病人、医护人员之间的接触模式是医院感染传播的重要途径，此研究利用可穿戴传感器监测接触事件，发现不同时间段医患接触次数和持续时间的差异，部分医护人员的接触次数较多，这些数据可为感染疾病传播模式的数学模型提供关键信息，推进制定有效的预防策略。

Sep, 2013

本文研究了人类迁移、社交网络、面对面接触以及流行病扩散等之间的相互作用，并使用会议与博物馆的数据比较它们的相似性和不同性，最终发现动态网络上的传播路径与静态聚合网络上的路径有较大不同。

Jun, 2010

使用手机通话记录来探究人类的互动模式，并研究社交网络结构和性别、年龄等属性的关系。结果显示不同性别之间存在交流的区别，年龄相似的人更容易互相联系。此外，密集部分和稀疏部分的时间模式不同。

Feb, 2013

探讨短时间尺度内的社交互动，提出一种考虑人们固有异质性和动态变化的会议场所的模型，该模型可应用于研究社交网络中的动态进程。

Feb, 2011

本文评述数字接触追踪的三个部件 —— 个人设备、网络技术和传感特征，在基于智能手机和可穿戴设备进行接触追踪的情境下的应用，探讨中心化和去中心化的网络方法、以及利用智能手机和可穿戴设备上的传感特征来检测用户之间的接触风险并对两种设备的接近距离检测性能进行实验比较。

Aug, 2021

通过研究数百万移动电话用户之间的通信模式，发现弱联系与强联系构成了社交网络的复杂结构，二者在信息扩散过程中都不具有效性。

Oct, 2006

对移动电话通讯事件的时间序列进行系统去季节法以去除昼夜和周活动模式的影响，发现间隔事件时间分布中的 heavy tails 仍保持稳健，这明确表明人类任务执行是时间移动电话通信模式中余下 burstiness 的一个可能原因。

Jan, 2011

通过对 9 亿个通话记录进行分析，我们发现个人社交网络规模越大，与社交网络中的人沟通所花费的时间占总时间的比例就越小。同时，网络中通话的时间也更加不平均。这说明大型个人网络中时间因素的限制会影响人与人之间的联系，即使是高水平的通讯也无法根本改变时间分配的不均衡。

Jan, 2013

描述了一个数据收集活动和由智能手机传感器得出的数据集，该数据集作为包含 45K 多个数据样本的 CSV 文件集合发布，每个样本由 1332 个与物理和虚拟传感器相关的特征组成，包括动作传感器、运行应用、附近设备和天气条件。此外，每个数据样本都与描述用户活动和传感实验中的情境（例如工作、就餐和运动活动）的基本真实标签相关联。为了避免引入数据收集过程中的任何偏差，我们在野外进行了传感实验，即使用志愿者的设备，并且没有限制用户行为。因此，收集的数据集对于定义和评估移动环境中根据用户情境变化调整行为的各种新颖背景感知解决方案（算法和协议）是一个有用的真实数据来源。

Jul, 2023