イベントパターンの時空間分析手法の開発

• Project/Area Number: 23K26328
• Project/Area Number (Other): 23H01634 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 貞広 幸雄 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (10240722)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山田 育穂 東京大学, 空間情報科学研究センター, 教授 (00594756) ; 貞廣 斎子 千葉大学, 教育学部, 教授 (80361400) ; 奥貫 圭一 群馬大学, 情報学部, 教授 (90272369)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2025: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2024: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000); Fiscal Year 2023: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
• Keywords: イベントパターン / 空間解析 / 時空間分析

Outline of Research at the Start

本研究では，イベントの時空間パターンに関する分析手法を開発する．イベントとは，犯罪や交通事故，火災，地震，疾病罹患など，時空間次
元における0次元の事象を指す．本研究では，最も重要かつ基本的パターンである，イベントの時間的集中と増減に焦点を当て，空間的視点か
ら分析する手法を開発する．本研究の特筆すべき点の一つとして，データと分析結果との関係を系統的に論ずる点がある．データの解像度や精
度は分析結果に少なからず影響するが，その関係を分析した研究は極めて限定的である．体系的な実証分析を通じてこの関係を検証し，データ
と分析結果との関係に関する一般論へと繋げたい．