| Project/Area Number |
20K14856
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
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| Research Institution | Osaka Institute of Technology (2021-2022)
Toyota Transportation Research Institute (2020) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | まちづくり / 評価指標 / 評価手法 / 交通ビッグデータ / スマートシティ / COVID-19 / 公共交通サービス / 歩行者量 / Wi-Fiパケットセンサー / 携帯電話基地局データ / 商業販売額 / ベイズ構造時系列モデル / Wi-Fiパケットセンサーデータ / トピックモデル / まちなか / 歩行者交通 |
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| Outline of Research at the Start |
都市では、人口減少や都市間競争が加速する中、いわゆる中心市街地である「まちなか」にいかに人を呼び込むかが課題となっている。最近では小規模・短期間のイベントや社会実験などの小さな実践も盛んに行われている。まちづくりを戦略的に進める上では、長期的な方向性を検討するための評価とともに、小さな実践を適時に評価する手法と、それらから得られる関係者が納得できる指標が必要である。
本研究では、複数地点の歩行量や流動データ、都市計画基礎調査等の既存かつ汎用の調査手法・データを用いて、長期間にわたる一連のまちづくり活動の評価や、小規模の実践を適時に評価するための指標および分析手法を開発する。
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| Outline of Final Research Achievements |
In order to strategically promote development in cities, an evaluating method for urban area is required, regardless Covid-19. We proposed an evaluation method using traffic big data and various analysis.
Specifically, we applied a topic model to extract features from a large amount of data and a Bayesian structural time series model that can express the effects of complex factors, using transportation big data such as pedestrian data, Wi-Fi packet sensor data, human flow data obtained from cell phone data, and parking lot usage data. We have shown that the effect of Covid-19 can be evaluated. In addition, it is showed that the relationship between urban activities, such as commercial sales, and traffic conditions, such as pedestrian traffic and car share, over a period of more than ten years.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の学術的意義として，交通ビッグデータを用いた都市の評価に適用可能な解析手段を示したことが挙げられる．Wi-Fiパケットセンサーデータにトピックモデルを適用した事例は過去に見られず，また，複数の交通ビッグデータにベイズ構造時系列モデルを適用する手法を提案し，都市の評価手法を新たに開発した．社会的意義としては，コロナ禍における都市の実態の分析結果から，コロナ禍により影響を受けやすい人々の活動や地域の特徴を示すとともに，コロナ禍における様々な経済活動に対する支援の必要性を示したことが挙げられる．また，人流が回復しても公共交通サービスが低下したままである実態を示したことは，特に重要な意義がある．
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