研究課題/領域番号 |
21H03507
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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研究機関 | 東北大学 |
研究代表者 |
藤原 直哉 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (00637449)
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研究分担者 |
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)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2023年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2022年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
2021年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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キーワード | 人流 / ネットワーク分析 / ポテンシャル / コミュニティ検出 / コミュニティ抽出 |
研究開始時の研究の概要 |
人々の地理空間での流動(人流)は社会経済活動の根幹をなす。近年、大量かつ高精度な人流データが取得可能となっており、実データに基づき人流の理解を深めることは重要な課題である。人流はネットワークとしての側面を強く持ち、ネットワーク科学の手法を用いて人流の性質が解析されてきた。しかし、既存手法は人流の特徴を十分に捉えていないので、本研究では、人流の特殊性を考慮したネットワーク解析の基盤を整備して大規模人流データに適用する。本研究は人流と関連する諸分野への学問的波及効果の他に、社会基盤整備事業の効果や災害時の避難行動など、将来的に政策立案・評価などの実務にも役立つことが期待される。
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研究成果の概要 |
本課題では、居住地からの外出と帰宅や流動パターンの時間的な周期性など、人流の特殊性を考慮したネットワーク解析の基盤を整備するとともに、その手法を大規模人流データに適用した。自宅位置を考慮した地域間流動量の集計方法を提案し、その性質を議論したほか、組み合わせホッジ理論を用いたポテンシャルによるデータ駆動型の人流数理モデルを提案した。さらに、放射モデルを用いた数理モデルの拡張を行うとともに、COVID-19による外的な変化が人流ネットワークに与える影響の解析を行った。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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