Development of an Observation and Evaluation Method for Disaster Resilience Based on Time-Series Decomposition of Mobile Phone Location Data

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2021年度と2022年度（繰り越し分）においては，当初の計画通りに以下の研究を遂行した：・ 長距離旅行の異常（災害レジリエンス）を観測・検知するモデルを開発・ 2021-2022年までのデータを購入して，複数の災害事象・新型コロナウイルスによる行動の回復過程の解析コロナウイルスで観測される行動の回復過程は，本研究で開発するモデルを適用して得られる情報として，社会的ニーズも高いものと判断して交付申請の時点で本研究の一環として実施することを決定して実施していた．しかし，回復過程の全体像を把握するためには2021年のみのデータでは不足していたため，2022年のデータも含めて解析を行った．その結果，新型コロナウイルスによる行動変化に関して，その回復傾向について，地域的な傾向が少ない，つまり日本全国で一斉に行動変化が起こっていたなど，複数の変化の特徴を明らかにすることができた．これらの成果は，論文発表を含めた成果発表を実施しており，本研究において行動変化を検出するために開発してきた時系列モデルにの有用性を明らかにすることができた．さらに，より複雑な時系列変動をもつ長距離旅行行動に適用できるようなモデルの改良も実施した．その結果として，長距離旅行行動における異常行動の検出と回復過程の算出を行うための分析方法論を開発することができた．そして，新幹線運休による影響など，複数の回復過程情報を得ることができている．現時点で，その成果の一部である，長距離旅行行動の異常事象における変化を解析した論文1編が登載確定となっている．