Development of the analytical framework of human mobility networks

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2022年度は、(1)人流ネットワークの新たな集計方法の確立とその定量化、(2)ホッジ＝小平分解によるポテンシャルを用いた人流ネットワーク分析、(3)人流の数理モデル、を中心に研究を実施した。(1)に関して、関東都市圏におけるGPSデータを用いて、自宅位置、ある時刻および次の時刻での滞留位置ごとの人口集計を実施した。集計はCOVID-19感染拡大前後の時期に対して行った。構築したネットワークのうち、自宅位置を集計した場合の情報損失をエントロピーを用いて定量化した。居住地ごとに集計したOrigin-Destination (OD) 行列のエントロピーを計算すると、自宅位置を考慮しない場合と比較してエントロピーの値は低い傾向にあることを明らかにした。また、人流データのサイズに応じて最適な集計単位を統計学的に設定する手法を提案し、パーソントリップ調査に基づいたデータに対して適用した。(2)に関して、ホッジ＝小平分解を用いて各地域のポテンシャルを決定し、その値を用いて、都市における流動において湧き出しと吸い込みとしての役割を果たす地域を決定した。本件に関する論文をarXivで公開し、国際誌に投稿中である。また、2021年度に実施した研究に関する論文がScientific Reports誌に掲載されたほか、日本経済新聞にも紹介記事が掲載された。(3)に関して、人流の数理モデルとしてよく知られている放射モデルを拡張し、求職者と雇用者の性質を表現する変数の分布が異なる場合のモデルを提案し、国際会議で発表を行った。以上の実施内容を通じ、人流に特化したネットワーク解析基盤の整備と大規模人流データへの適用、および、データに基づいた人流数理モデルの提案という、本研究課題の目的の達成に向けて進展を見た。代表者は石田實記念財団研究奨励賞を本研究の内容などを理由として受賞した。