受内在性格特征和外部环境因素的共同作用，司机表现出各异的出行模式。借鉴人格特质理论，从司机特质画像层面建模轨迹数据中所蕴藏的出行模式与驾驶风格，相较于直接使用底层的轨迹特征（如旋转半径、出行节律熵等）更加简洁和宏观，有助于不同背景的受众理解与交流，拓展轨迹数据挖掘的应用场景。
导 读
司机画像建模旨在刻画个体司机的出行行为，揭示其动机、目标和需求。本研究借鉴大五人格理论和心理测量学方法，提出外向性、开放性、神经质性、尽责性四个轨迹特质维度，并开发量表对特质进行量化，实现轨迹数据驱动的画像建模。轨迹特质画像以宏观且简洁的方式刻画司机的出行模式和驾驶风格，帮助服务提供商、城市政策制定者和司机自身更好地理解其倾向和偏好。这一技术有助于提升驾驶安全、改善广告营销、并推动智能交通的建设。实验验证了轨迹特质与汽车客户服务记录之间的一致性，例如生命救援、交通违章查询等，并揭示了轨迹完整度、季节交替和交通路况对画像稳定性存在较小但不可忽视的影响。这些发现深化了对不同时空上下文环境中人类行为的理解，并揭示轨迹特质与人格特质之间的内在关联。
图1 图文摘要
1. 轨迹特质定义及测量方法
轨迹特质是指轨迹数据所展现出的司机基本且稳定的行为特性。这些特质从不同维度刻画司机的出行模式和驾驶风格，共同构成轨迹特质画像(图2A)。外向性评估出行活力和购物娱乐活动密度；开放性描述出行地点的异质性和不确定性；神经质性揭示司机冲动驾驶的倾向；尽责性评估司机对交通规则的遵守和守时程度。由于缺乏司机与他人交互的数据，本研究未考虑轨迹宜人性。
为实现轨迹特质的量化建模，本研究从时间、空间、活动语义、驾驶行为角度提取32项轨迹特征作为题项并构建轨迹特质量表(图2B)。其中，外向性子量表包含衡量出行频率、移动范围和活动类型的题项；开放性子量表涵盖出行熵等相关题项；神经质性子量表涉及急变速、急转弯等反映驾驶稳定性的题项；尽责性子量表则包括与违规驾驶和出行节律相关的题项。
本研究基于从广东省8,347名私家车司机中筛选的2,051名司机8个月的轨迹数据，开展量表评估和画像分析实验(图2C)。其中，题项区分度、内部一致性信度和数据分半信度实验评估了轨迹特质量表结构的合理性；可视化分析评估了轨迹特质得分刻画的出行模式是否与定义一致，而探究特质和汽车客户服务记录的相关性验证了轨迹特质是否与外部的行为观察具有一致性。
图2 轨迹特质画像建模的方法和实验结果概览
2. 轨迹特质与汽车客户服务记录之间的关联
轨迹特质与司机的客户服务记录在描述司机出行模式方面具有一致性(图3)。具体来说，有生命救援记录的司机比没有此类记录的司机具有更高的神经质得分，这与冲动驾驶行为经常导致事故发生并需要请求生命救援的事实相符；有导航服务记录的司机开放性得分更高，表明高开放性得分的司机（目的地多样）更倾向于使用导航服务，这与司机通常使用导航前往陌生地点的行为相符；有生命救援记录的司机尽责性得分更高，这表明高尽责性得分的司机在发生车祸后倾向于遵守应急响应程序并使用生命救援服务，显示出其较强的交通安全意识；此外，疲劳驾驶危及交通安全，数据表明，有疲劳陪伴服务请求记录的司机尽责性得分较低，进一步验证了尽责性与司机交通安全意识之间的相关性；最后，有违章查询记录的司机尽责性得分更高，这可能是因为尽责性高的司机倾向自我监督和约束，积极关注自身行为是否符合规定（检查是否违章是确保遵守交通规则和保持良好驾驶记录的主动措施）。
图3 有客户服务记录和没有记录司机的轨迹特质得分差异
3. 轨迹完整度、季节交替、交通路况对画像稳定性的影响
随机缺失一定比例的轨迹数据并不会影响画像建模结果，不同特质维度表现出不同程度的稳定性(图4)。轨迹外向性、开放性、神经质性和尽责性所需的最小数据完整度分别为20%、40%、20%、30%。这表明，部分轨迹数据足以反映个体的出行模式。
图4 轨迹完整度对轨迹特质画像的影响
轨迹特质随着季节的交替略有变化，其中神经质性和尽责性比外向性和开放性更为稳定(图5)。此外，从个体角度来看，大部分司机的轨迹特质变化方向一致，表明这些变化并非随机。同时，交通路况的确会影响驾驶行为，说明冲动驾驶并非天性使然且固定不变，它不仅由司机的个性特征决定，还受路况等环境因素影响。
图5 季节交替对轨迹特质画像的影响
总结与展望
本研究提出了一种基于轨迹数据建模司机画像的技术框架与研究思路，通过轨迹特质刻画司机的出行倾向和驾驶偏好，从而为不同场景下洞察个体潜在行为提供参考。轨迹特质画像与客户服务记录的相关性分析表明，轨迹特质与人格特质之间存在关联；季节交替和路况对画像的影响表明，轨迹特质也受到环境因素的影响。因此，轨迹特质表征了司机在内部人格与外部环境共同作用下的行为模式。未来将进一步深入探索轨迹特质与人格特质之间的隐式关联，以期为基于轨迹数据推断人格特质提供新途径。此外，通过轨迹特质可以探讨不同地区和人群的出行模式共性与差异。这些共性有助于增进对人类流动模式的理解，而深入分析差异的潜在原因则能揭示影响出行的社会或环境因素，如道路基础设施、社会与性别平等以及文化等。
责任编辑 丁士超 蒋楷
本文内容来自The Innovation姊妹刊The Innovation Geoscience第3卷第1期以Article发表的“Profiling mobility patterns and driving behaviors of individual drivers via trajectory trait” (投稿: 2024-07-01；接收: 2024-12-11；在线刊出: 2024-12-27)。
DOI:10.59717/j.xinn-geo.2024.100114
引用格式：Liu Y., Gui Z., Xu Y., et al. (2025). Profiling mobility patterns and driving behaviors of individual drivers via trajectory trait. The Innovation Geoscience 3:100114.
作者简介
桂志鹏, 武汉大学遥感信息工程学院地理信息工程系教授、博导，系主任，国家级青年人才计划入选者。主要从事时空数据挖掘及地理信息系统的理论与应用研究。在Nature Communications、The Innovation Geoscience等发表论文100余篇，参编专著6部、中英文教材3部。曾获湖北省优秀博士学位论文、ISPRS CATCON竞赛奖、中国测绘学会测绘科学技术奖、中国卫星导航定位协会卫星导航定位科技进步奖、中国土地学会自然资源科学技术奖、教育部高等学校科学研究优秀成果奖、全国高等学校教师自制实验教学仪器设备创新大赛金奖等荣誉。曾任国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)第五技术委员会第四工作组WG V/4联合主席；现任国际华人地理信息科学协会(CPGIS)常规理事、中国地理信息产业协会地理信息科学理论与方法工作委员会秘书长、ACM中国空间分会执委兼秘书长。
Web：https://jszy.whu.edu.cn/ZhipengGui
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