| 研究課題/領域番号 |
19H02375
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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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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
貞広 幸雄 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (10240722)
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| 研究分担者 |
山田 育穂 東京大学, 空間情報科学研究センター, 教授 (00594756)
奥貫 圭一 群馬大学, 社会情報学部, 教授 (90272369)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 空間パターン / 時空間パターン |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，点クラスター以外の多様な空間・時空間パターンを記述・評価・抽出する新たな枠組みの開発を目指した．枠組みの満たすべき要件として，1) 広域的及び局所的パターンに適用可能，2) 時空間次元での可視化が可能，3) 統計的検定が実用時間内で可能，という3点が挙げられる．可能性のある既存分析手法として，Moran's IやGetis's Gなどの空間的自己相関係数と，一連のスキャン統計量を検討し，それらの理論的改良を行った．そしてその有効性を検証するために，NTTタウンページの提供する渋谷区内の商業施設分布，及び，スマートフォンの移動データから抽出した，渋谷地域の商圏の時間的変動に適用した．
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| 自由記述の分野 |
空間解析
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，点クラスター以外の多様な空間・時空間パターンを扱っている．例えば点パターンは，社会工学だけではなく，地理学，疫学，犯罪学，統計学，経済学など，非常に多様な学問領域で研究が行われている．ネットワークパターンは，交通工学，生態学，都市工学などで取り上げられており，移動軌跡パターンは，土木工学，生態学，公衆衛生学などでの応用がある．本研究で開発した手法は，上記のような極めて広範な関連領域の研究者が，自身の研究領域において利用することができる．本研究成果の第一の意義はこの点にある．
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