地理空間情報科学におけるこの原則は、モビリティデータ解析に重要な影響を与えます。移動オブジェクトの位置や移動パターンは、時間と空間的な相互関係から派生することが多いため、近接性や距離の概念が特に重要です。例えば、交通管理や都市計画分野では、車両の移動パターンを分析して事故や渋滞を予測する際に近接性が重要です。また、個人の移動行動を理解し健康状態などを推定する場合も同様であり、近くで起きる出来事や行動パターンから意味深い洞察を得ることが可能です。
さらに、時系列データとして扱われるモビリティデータでは、一つのオブジェクトの位置更新ごとにすべての更新点同士が関連しています。そのため、「時間」次元も加味された「距離」感覚が必要であり、「遠く離れた」だけでなく「時間的・空間的な近さ」も考慮されます。これらの特徴は伝統的なデータ分析手法だけでは捉えきれず新しいアプローチや技術開発を促進しました。