| 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 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 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 |
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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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| 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 |
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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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| 自由記述の分野 |
ネットワーク科学
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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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