2014 Fiscal Year Annual Research Report
匿名性を担保した交通行動データの流通促進のための理論
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25630217
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
井料 隆雅 神戸大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10362758)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
原 祐輔 東北大学, 情報科学研究科, 助教 (50647683)
日下部 貴彦 東京工業大学, 理工学研究科, 助教 (80604610)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 個人情報 / 匿名化 / 交通システム / ビッグデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
匿名性を担保し，有用性を損ねることなく，公衆から交通行動データを収集し集計する際に必要な理論的基礎の構築を目的とし，「交通行動データの有用性の定量化理論」「匿名性を保ちつつ有用性を最大化するデータ収集集計の理論」の２つを研究した．
交通行動データの有用性を定量化するために，交通システムモデルと交通行動データの収集をモデルで記述した．前者では，交通行動データを交通制御に活用することを想定し，共同利用型交通機関など少量輸送交通システムにおいては，交通需要のゆらぎに対する容量制御が重要になることを示した．後者については，交通行動データは一般に「過去の交通行動」しか含まないという事実に着目した．個々人の交通行動を追跡する「追跡型交通データ」は，一見豊富な情報を含んでいそうだが，これらはあくまでも「過去」の行動のデータにすぎない．容量制御のためには「将来」のデータが必要である．しかし既存研究の結果より，過去の追跡データでは習慣的な行動を超えて予測するのは困難であることがわかった．一方，交通機関の利用者の利用頻度はZipf則に従い，かなりの「ライトユーザ」が存在しうることもわかった．以上のことを数理的に解析し，個々人の追跡データと集計的な利用者数データの間には，交通制御という観点ではその有用性に大差があるとはいえないことを定量的に示した．データの集計化は匿名化の有効な手段であり既存研究も多い．追跡型データにこだわらずに，集計データを先に流通させることの重要性が示せたといえよう．
上記に併せて，追跡型の交通行動データを交通計画に活かす際に，データの個票に関する情報を漏洩させるリスクを減じた上で必要な集計情報を分析者に提供する方法についても研究した．これは，分析者は個票ではなくそれを分析した結果（モデルパラメータ等）しか本来は必要としないことに着目したものであり，一種の集計技法であるといえる．
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