| 研究課題/領域番号 |
16H02872
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 立教大学 (2019-2020)
東京大学 (2016-2018) |
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研究代表者 |
大西 立顕 立教大学, 人工知能科学研究科, 教授 (10376387)
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| 研究分担者 |
水野 貴之 国立情報学研究所, 情報社会相関研究系, 准教授 (50467057)
久野 遼平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (60725018)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 人口集積 / 産業集積 / 都市のスケーリング則 / 二次元コルモゴロフ・スミルノフ検定 / 地理空間情報 / 時空間ビッグデータ / 超並列計算 / マルチフラクタル |
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| 研究成果の概要 |
都市における人口と施設数の間には非自明なスケーリング関係が存在し，業種を特徴づけるスケーリング指数が存在することを確認した．空間分布の同一性に着目することで，現実に即した空間的な集積度合いの指標を開発した．人口や施設数の時系列を解析し，連続する２時点間の成長率には正の相関があり，連続増加(減少)すると翌年も増加(減少)しやすい傾向を明らかにした．人口と施設数の間の厳密な関係性を散布図から特徴づける新たな手法を開発した．特異性指数と大域スペクトルを用いて，業種ごとに店舗・施設の空間分布の特徴を考察した．
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| 自由記述の分野 |
ビッグデータ解析
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人口・産業集積は，日本を含む多くの国において様々な空間スケールで観測される普遍的な性質である．空間的な集積は，理想的な二次元平面を仮定した上で分析されることがほとんどであるが，本研究では人口・施設の密度に応じて自然な形で長さの尺度を自動的に調整することで，より現実的な集積度合いの指標を開発した．さらに，現実世界では人・施設が三次元空間中のフラクタル的な図形上に分布していることを考慮して，マルチフラクタルの観点からも集積度合いを評価した．人・施設に関する時空間ビッグデータにこれらの手法を適用することで，集積現象の理解を深めた．
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