【研究分野】地理学

【研究領域課題番号】15K12453 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ビッグデータ / GPS / 携帯電話 / 人口統計 / ジオデモグラフィックス / 時空間分析 / クラスタリング / 人の流れ / ジオデモグラフィックスデータ / 人口地理学 / 空間情報 / 人の動き / 行動履歴 / 統計 / 人間活動統計 / 人流 / 按分

【研究成果の概要】

本研究ではまず携帯電話のGPSデータから得られる大量の人々の移動履歴のビッグデータの基礎的処理方法（ユーザごとの滞留点抽出、自宅勤務地推定等）の開発を行った。また各ユーザの質的属性（ライフスタイル）を、既存の各種統計・空間データを組み合わせることにより推定する手法を開発した。さらに同手法を全国の大規模GPSデータに適用し、全ユーザの質的属性を明らかにした。最後に全ユーザの属性を時空間的に集計化することで、時々刻々と変化する空間的な人口とその分布・移動状況、併せて人々の属性を追跡できる新しいダイナミック（時系列）な人口統計である「人間活動統計」のデザインを提案し、その試作版の開発を実現した。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【配分額】3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)

【研究分野】感性情報学・ソフトコンピューティング

【研究領域課題番号】20240020 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

情報統計力学 / 可視化 / 次元圧縮 / クラスタリング / ビッグデータ / イメージング / 潜在構造 / ベイズ推論 / 機械学習 / イメージングデータ / マルコフ確率場 / 潜在構造推定 / 連想記憶モデル / モンテカルロ法 / パリティー検査符号 / CDMA / SAT / 大規模データ

【研究成果の概要】

本研究の目的は，経験や学習から形成されるヒトの心の中の描像を，数値計算や計測のデータから客観的手法で可視化する手法を研究することである．具体的には，情報科学と計算機科学での描像を，物理学のスピン系で発展した手法を用いて可視化する．脳の記憶のモデルである連想記憶モデルをテストケースとして，シナプス抑圧の影響，K-SAT問題，量子揺らぎの性質解明など，様々な事例において，描像の可視化を行った．

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2008-04-08 - 2013-03-31

【配分額】47,320千円 (直接経費: 36,400千円、間接経費: 10,920千円)