| 研究課題/領域番号 |
18K11462
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| 研究機関 | 東北大学 |
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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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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 複雑ネットワーク / 数理モデル / 地理情報科学 / 人流 / 感染症 |
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| 研究実績の概要 |
2018年度は、本研究課題の初年度として、都市において人流によって引き起こされる人々の接触を表現するネットワークの、長時間にわたる解析を行う上での基礎となる、利用可能なデータの整理および解析の方針の検討を行った。人流データとして、GPSデータを利用して長期間にわたる人々の流動の特性を解析することに加え、アンケート調査に基づいた「人の流れデータ」を用いて確認を行う。予備解析を行い、人々の移動距離分布などを得た。
予備解析において、日本全国など広範囲において研究を行う際には経緯度情報から距離を計算する際に問題が発生しうることが明らかになった。接触者数の集計には、標準地域メッシュを用いることを計画していた。地域メッシュは経緯度で定義されているため、緯度の違いによってメッシュの面積が異なる。従来研究は単一の都市圏内を対象としていたため、メッシュ面積の違いは大きな問題となっていなかったが、広範囲において解析を行う際には、パーコレーションクラスタサイズ分布に歪みが生じ、この影響が無視できないほど大きい可能性があることがわかり、補正を行う必要があることがわかった。
また、GPSデータの他に、ジオタグ付きツイートデータの活用の可能性についても検討を行った。本データはGPSデータより精度やデータ頻度は劣るものの、公開されているデータであり、一般に利用可能であるという意味において、利用可能性の検証に値すると考えられる。検証の結果、ジオタグ付きツイートデータも、十分な量のデータが利用可能であることが明らかになった。
さらに、長期にわたる人口流動を説明するモデルとして、都市と道路の共発展モデルに関する学会発表を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
データの整理を行い、今後の解析の準備を行うことができ、ジオタグ付きツイートデータの活用など当初予定になかった解析の活用が広がったが、メッシュ集計における誤差が予定よりも大きく、接触判定のアルゴリズムを修正する必要が生じたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、本研究課題の最大の作業仮説である、人の流動による相互作用ネットワークの長時間におけるスケーリング則の成立の検証を行う。最大クラスタサイズの相互作用距離に対する依存性、クラスタサイズ分布のスケーリング則などを解析する。時間に依存するスケーリング則の成立が検証されると、都市圏における感染症拡大の数理モデルにおいて長時間・長距離における拡大の実態を捉えるモデリングが可能となるほか、長時間にわたる人口流動を説明する空間経済モデルの提案に向けた、観測事実を提供することが可能となると期待される。
また、2018年度に明らかになった技術的課題である、メッシュ集計における問題点を解決する方策を検討する。具体的には、2地点間の経緯度の差を距離に変換する公式を用いる、メッシュ集計した値を利用する際にメッシュ面積あたりの数値に換算して計算を行う、などの可能性がある。これらの修正をおこなっても問題が改善されない場合、計算時間がかかるという問題があるが、非集計データから直接距離を計算するという手段も検討する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
データの予備分析のために計算機の購入を計画していたが、現在保有している計算機環境でも解析を行うことができたため、予定を変更し、本解析に必要な計算機環境を改めて構築する予定である。
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