2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of an activity-based model incorporating mid- to long-term social network data
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20H02266
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
トロンコソ ジアンカルロス 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 講師 (60756336)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大山 雄己 芝浦工業大学, 工学部, 准教授 (20868343)
力石 真 広島大学, 国際協力研究科, 准教授 (90585845)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 社会的ネットワーク / 社会影響 / 交通行動 / Google Maps / COVID-19 / 行動変容 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
（１）昨年度に行ったGoogle Mapsの実証実験のデータを用いて、 Google Mapsの位置情報履歴データを用いたジョイント活動の検出の有効性を、実験条件下でグランドトゥルースデータに対して評価した。結果として、 Android端末の場合、4人組のグループ活動の検出率は（最も厳しい基準で）22％から60％の範囲にあった。Android端末に比べ、iPhoneの検出性能は著しく低下していた。ジョイント活動の検出確率には、容積率、活動時間、グループにおけるAndroid端末の比率やグループサイズ（人数）が無視できない影響を与える。分析結果は国際学会で発表した。
（２）別のデータを用いて、活動参加を通じた社会ネットワーク(SN)の内生的な形成過程を記述するための調査・モデル・シミュレーション手法を研究した。提案手法の特徴は，(a) 広く利用されているSN調査手法と活動日誌調査との組み合わせという実行可能性の高い調査の枠組みのもと，(b) SN形成過程を部分的にしか観測できないという調査上の限界を，モデル・シミュレーションアルゴリズムの工夫により克服することにより，(3) 実データに基づき構築されたモデルから，母集団全体のSNの内生的形成過程を記述できる枠組みを提示している点にある．さらに，来日直後の留学生を対象とした実証分析を行い，留学生の社会ネットワーク形成に影響する要因を解明するとともに，シミュレーション分析を通じて各種施策が社会ネットワーク形成に及ぼす影響を定量的に評価した．
（３）昨年度に始まったCOVID-19と交通行動変容のパネルデータの分析を続けた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
COVID-19の影響を受け、昨年度から計画が遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
Google Mapsの実証実験の結果による、グループ活動を観測するためすぐには利用できないため、計画を変更しました。来年度はグループ活動における意思決定過程の観測手法を開発する。
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