Framework for analyzing spatial and spatiotemporal distributions of points

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H02375
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: Sadahiro Yukio 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) ; 奥貫 圭一 群馬大学, 社会情報学部, 教授 (90272369)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 空間パターン / 時空間パターン

Outline of Final Research Achievements

This research aimed at the development of a general framework of spatial and spatiotemporal analysis. The framework needs to permit 1) global and local pattern analysis, 2) spatiotemporal visualization, and 3) statistical tests that finish within a reasonable time. We extended spatial autocorrelation measures and scan statistics to fulfil the above requirements, and applied them to the analysis of the commercial facilities in Shibuya-ku and the trajectory data of mobile phone users in the same area.

Free Research Field

空間解析

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では，点クラスター以外の多様な空間・時空間パターンを扱っている．例えば点パターンは，社会工学だけではなく，地理学，疫学，犯罪学，統計学，経済学など，非常に多様な学問領域で研究が行われている．ネットワークパターンは，交通工学，生態学，都市工学などで取り上げられており，移動軌跡パターンは，土木工学，生態学，公衆衛生学などでの応用がある．本研究で開発した手法は，上記のような極めて広範な関連領域の研究者が，自身の研究領域において利用することができる．本研究成果の第一の意義はこの点にある．