2022 Fiscal Year Final Research Report

People's dynamic spatial Kaiyu modeling by transforming real-time observation of a vast amount of their micro Kaiyu behavior histories into a real-time database

Research Project

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Project/Area Number	19H01546
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 07090:Commerce-related
Research Institution	Fukuoka University
Principal Investigator	Saito Saburo 福岡大学, 公私立大学の部局等, 研究特任教授 (50111654)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	石橋健一愛知学院大学, 総合政策学部, 教授 (00333039) 栫井昌邦福岡大学, 経済学部, 教授 (10330896) 今西衞日本文理大学, 経営経済学部, 教授 (80446111) 山城興介日本文理大学, 経営経済学部, 教授 (00514150) 岩見昌邦和光大学, 経済経営学部, 講師 (60629541)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords	回遊行動 / まちづくり / リアルタイム / データベース / マイクロ行動データ / 動的モデル / 入込来街者数 / 政策評価
Outline of Final Research Achievements	Collecting and analyzing consumers' Kaiyu behavior history data within a city center they visited is essential for real-time evaluation of urban development policies from the consumer behavior perspective. In this study, passive sensors were installed in multiple commercial facilities in Fukuoka and Kumamoto city centers using ICT and sensor technology, and a large amount of real-time anonymized Wi-Fi probe data sensing a vast number of anonymized visitors obtained by each sensor were integrated by our developed algorithm and system into a consumer micro Kaiyu behavior history database by anonymized ID in real-time at 15-minute intervals. As a result, our developed algorithm and system made it possible for the first time to estimate and visualize the visitors’ Kaiyu movement OD in the city center consistently as branching processes by their Kaiyu history paths, which had been challenging to estimate consistently in the past.
Free Research Field	まちづくり
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	近年、中心市街地への来街者数の推移など、様々なセンサーデータが提供されるようになった。しかし、これらのデータは、推計の根拠となる方法などが示されておらず、中心市街地の関係者にとって、それをどのように有効に活用していくかの道筋は明確ではない。本研究は、これまでなかった回遊履歴など大量の履歴データを扱うアルゴリズムとプログラムの開発を行い、来街者数などのデータが生成されるメカニズムである、消費者のマイクロ回遊行動履歴データに結び付けて、リアルタイムのデータベース化を実現したものであり、実装すれば、多くの中心市街地の活性化策の策定と評価に活用できる可能性を持つものである。