Dado que los patrones de movimiento humano son importantes para validar el rendimiento de las redes inalámbricas, se han recopilado varias trazas de movimientos humanos en la vida real. Sin embargo, recopilar datos sobre los movimientos humanos es costoso y consume mucho tiempo. Además, se demandan múltiples trazas para probar varios escenarios de red. Como resultado, se han propuesto muchos modelos sintéticos de movimiento humano. Sin embargo, la mayoría de los modelos propuestos se basaban a menudo en generación aleatoria y no pueden producir movimientos humanos realistas. Aunque ha habido algunos modelos que intentaron capturar las características del movimiento humano en la vida real (por ejemplo, vuelos, tiempos de interacción y tiempos de pausa siguiendo la distribución de ley de potencia truncada), esos modelos aún no pueden reflejar movimientos humanos realistas debido a la falta de consideración del contexto social entre las personas. Para abordar esas limitaciones, en este artículo, proponemos un nuevo modelo de movilidad humana llamado modelo de movilidad humana consciente de las relaciones sociales (SRMM), que considera el contexto social además de las características del movimiento humano. SRMM divide a las personas en grupos sociales aprovechando la información de un grafo social. Luego, los movimientos de las personas se determinan considerando las distancias a los lugares y las relaciones sociales. El modelo propuesto se evalúa primero utilizando un mapa sintético, y luego se considera un mapa de carreteras real. Los resultados de SRMM se comparan con una traza real y otros modelos de movilidad sintéticos. Los resultados obtenidos indican que SRMM es consistentemente mejor para reflejar tanto las características del movimiento humano como las relaciones sociales.