位置情報を用いた様々な災害発生後の行動のモデル化と予測手法に関する研究

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本年度では、「位置情報を用いた様々な災害発生後の行動のモデル化と予測手法に関する研究」というテーマの中で、主に ①大地震の際の避難行動のモデル化と②頻発する台風や大雪などの中規模災害における人々の通勤行動分析に取り組んだ。①では熊本地震、東日本大震災における災害後の都市動態について、市町村ごとに特徴的な違いを発見することができ、レジリエントな都市の構築に向けてのインフラ面や人々のコミュニティの特性の面からのヒントを得ることができた。また、解析を通して得ることのできた結果をインパクトファクターの高い総合科学雑誌に投稿中である。②では、日本国内の10都市にて発生した多数の大雪・台風の被害を受けた人々の携帯電話の位置情報から通勤・通学行動の遅れを検出することで、特定の災害に対する各都市の頑強性を定量化した。この研究はProceedings of the American Computing Machinery (PACM) という雑誌シリーズの中の“Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (IMWUT)” という雑誌に掲載された。PACM IMWUTはユビキタスコンピューティングの分野におけるハイインパクトなトップジャーナルの一つであり、採択率は20%弱程度のなか、採択されたことは大きな成果となった。2017年9月には②の研究についてACM Ubicomp 2017というユビキタスコンピューティングのトップカンファレンスで発表した。