Development of the analytical framework of human mobility networks

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21H03507
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: Fujiwara Naoya 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (00637449)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 青木 高明 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (30553284) ; 藤嶋 翔太 一橋大学, 大学院経済学研究科, 准教授 (50706835) ; 秋山 祐樹 東京都市大学, 建築都市デザイン学部, 准教授 (60600054)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 人流 / ネットワーク分析 / ポテンシャル / コミュニティ検出

Outline of Final Research Achievements

In this project, we developed a foundation for network analysis that takes into account the unique characteristics of human mobility, such as returning to one's residence, as well as the temporal periodicity of flow patterns. We applied these methods to large-scale human mobility data. We proposed a method for aggregating interregional flow volumes considering residential locations and discussed its properties. Additionally, we proposed data-driven mathematical models of human mobility using a potential-based approach via combinatorial Hodge theory. Furthermore, we extended a mathematical model of human mobility based on the radiation model, and analyzed the impact of external changes due to COVID-19 on the human mobility network.

Free Research Field

ネットワーク科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

都市における人々の地域間の流動はネットワークとして見ることができる。しかし、強い周期性などの人流が持つ特殊性により、通常のネットワーク分析を実施することが難しい。そこで、本研究では、人流の特殊性を考慮したデータ集計手法とネットワーク分析手法を提案した。これにより、人流の集計量を扱う基盤ができた。また、ネットワークの時系列変化を分析する手法により、COVID-19前後の変化を明らかにすることができた。