A selection of spatial scale of population statistics by non-Poission GPS poin ts

• Project/Area Number: 24K07699
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
• Research Institution: Shiga University
• Principal Investigator: 青木 高明 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (30553284)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 藤原 直哉 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (00637449) ; 小山 慎介 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 准教授 (20589999)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: GPSデータ解析 / 人流データ / ヒストグラム / ビン幅推定 / ファノ因子推定

Outline of Research at the Start

GPSによる人々の位置情報が、数100メートルのグリットサイズで集計され、新型コロナ感染症対策を始め，都市交通やまちづくりなど多方面で活用されている．ヒストグラム等で頻度分布を計算する際には，適切なグリットサイズを選択する必要がある．細かすぎれば，単なるノイズを人流変動のシグナルと捉えてしまうかもしれない．大きすぎれば，詳細が隠れてしまう．
本研究は，人々の位置関係の相互依存性（非ポアソン性）を考慮し、空間分析の基盤となるグリットサイズの適切な決定法を提案する．提案法は基盤技術として，GPSデータ以外にも動植物の空間分布や施設立地など多様なデータ分析に応用できる．