アクティビティ旅行パターンを用いた場合と用いない場合でのライフスタイル分類
LIFESTYLE CLASSIFICATIONSWITH AND WITHOUT ACTIVITY-TRAVEL PATTERNS
Hong-Zhi Lin, Hing-Po Lo, Xiao-Jian Chen: Lifestyleclassifications with and without activity-travel patterns,
Transportation Research Part A, Vol.43A, pp.626–638, 2009.

2010/10/09 論文ゼミ#4 M1 大村朋之

内容
1.
2.

導入方法論
1)
2)

3.

アクティビティ旅行パターンがある場合のライフスタイル分類（クラスター分析・因子分析）
アクティビティ旅行パターンがない場合のライフスタイル分類（SVM）

実データへの適用
データについて
2) Phase1:アクティビティ交通パターンがある場合のライフスタイル分類
3) Phase2:アクティビティ交通パターンがない場合のライフスタイル分類
4) センサスデータへの適用
1)

4.

結論と将来の方向性

5.

（自分の研究との絡み）1

１．導入
 古典的なトリップベースドなアプローチよりも，アクティビティベースドなアプローチは，個人や世帯の交通行動をより現実的に表現できる．
 活動・交通パターンに影響を与える要因というのは家庭内での要因（社会人口学特性，世帯構造，世帯構成員年齢など）
 家庭外での要因（都市形態，社会環境，技術，交通政策など）
 アクティビティベースドなアプローチで目指すのは，簡単に土地利用計画や交通計画に反映させられる情報を得ること．

セグメンテーションしてそれぞれモデル化が望まれる
 単純な性別年代とかで分けるのではなく，ライフスタイルでのセグメンテーションはどうか？
2

１．導入
 従前の研究では，交通や活動からライフスタイル分類を3つの方法で行っている
1.

（Salomon and Ben-Akiva, 1983; Hildebrand, 2003）

個人と世帯の社会経済特性・人口学的特性からクラスター分析
2.

（Krizek and Waddell (2002), Lanzendorf (2002), and Krizek (2006)）

短期間の活動・交通データと長期間の社会経済特性・人口学的特性から，因子分析・クラスター分析
3.

（Bagley and Mokhtarian, 1999, 2002）

長期間の活動・交通データ → 但し，データ入手が困難で難しい．

活動・交通データがある2・3が望ましい．ただ多数のデータ入手は困難．サン
プリングされたデータに対してのみでしか分類を行わない．抽出されていない人のライフスタイル分類をどのようにすればよいかわからない．

国勢調査は全数調査なので，社会経済特性は把握可能．ここから，ライフスタイル分類ができるとよい．
3

２．１ 活動・交通データを用いたクラスタリング手法
 クラスター分析（本論文の中では，）様々な変数（社会経済人口情報，移動情報）をもつサンプルがいる中で，似た変数を持つ人をグループ化する
手法．K-means法など複数のアルゴリズム．距離が近いほど類似度は高い．距離計算にはEuclidean距離など．

 因子分析

観測値（結果）に影響を与えていると考えられる因子（原因）を求め，変数を減らす手法．（主成分分析では，観測値が原因，新成分が結果となるので，因果関係が逆になっている）

4２．２ 活動・交通データを用いないクラスタリング手法
 SVM（Support Vector Machine）

2クラス（y∈{-1,1}）の分類問題を解くためにつくられた学習機械．
1. マージン最大化を基準とすることで，高い判別性能を実現．

カーネル関数を用いた柔軟なモデリング．
3. パラメータ推定が凸2次最適化問題として定式化されるため，高速な最適化アルゴリズムが利用可能．
といった，特徴によって近年注目されている．
2.

5

２．２ 活動・交通データを用いないクラスタリング手法
1.

マージン最大化を基準とすることで，高い判別性能を実現．

左図のように点が分布されている場合に，H1，H2，H3は超平面（境界）候補．
H3は上手く分けられていない→×
H1，H2は点を上手く分けられているが，点までの距離（マージン）がより大きくなるような超平面を選ぶアルゴリズムなので，この場合はH2が超平面になる．
教師データを用いて，上手くこの超平面を生成して，判別していく．

6

２．２ 活動・交通データを用いないクラスタリング手法
1.

マージン最大化を基準とすることで，高い判別性能を実現．

先ほどの赤い点線は，P1:wTφ(x1) + b = 1
P2:wTφ(x2) + b = -1という超平面で表される．
但し，wTは重み付けベクトル，bはパラメータs:wTφ(x) + b = 0はP１とP2の中間平面．
マージンは学習データxiから，s:wTφ(x) + b = 0までの距離→|wTφ(xi) + b | / ||w|| となる．これを最大化する！
この値を2倍した値(P1からP2までの距離)： wT[φ(x1) - φ(x2)] / ||w|| を最大化することと同致．
ここで，wT[φ(x1) - φ(x2)] = 2 およびmin |wTφ(xi) + b |= 1という条件を加えると
つまりは，2 / ||w|| を最大化⇔ ||w||/ 2 を最小化（解きやすくなる）
7

２．２ 活動・交通データを用いないクラスタリング手法
1.

マージン最大化を基準とすることで，高い判別性能を実現．

完璧に2つの領域に分けられない場合白玉（yi=1）だが, wTφ(xi) + b >= 1や黒玉（yi=-1）だが, wTφ(xi) + b =< -1にはペナルティを与える．
（yi=1）の場合，wTφ(xi) + b >= 1 - ξi（yi=-1）の場合，wTφ(xi) + b <= -1 + ξi
まとめて書くと，yi（wTφ(xi) + b ） >= 1 - ξi
このξを用いてペナルティを表現すると，先ほどの最適化問題（ ||w||/ 2 を最小化）は，Φ(w, ξ) = wTw / 2 + CΣi=1~nξを最小化，但しyi（wTφ(xi) + b ） >= 1 - ξi，ξ>=0の条件で．
マージンを大きくとろうとすると，ペナルティが増加するためトレードオフの関係になる．

8

２．２ 活動・交通データを用いないクラスタリング手法
2.

カーネル関数を用いた柔軟なモデリング．

SVMは本来は線形分離不可能な問題には適用できないが，カーネル関数を用いると，パターンを有限or無限次元の空間へ写像でき，その空間で線形分離を行う手法がVapnik（1992）らに提唱された．
これで，非線形の問題にも適用できるようになった．

また，写像がどのように行われるか意識せずに計算できるので極めて有用．
3.

パラメータ推定が凸2次最適化問題として定式化されるため，高速な最適化アルゴリズムが利用可能．

Φ(w, ξ) = wTw / 2 + CΣi=1~nξを最小化，但しyi（wTφ(xi) + b ） >= 1 - ξi，ξ>=0の条件で．という最適化問題は，ラグランジュの未定乗数法を用いて解くのだが，凸二次型となるために初期値に依存せず最適解を求めることができる．
9

３．実データへの適用
 個人属性・世帯の社会経済特性・人口学的特性・アクティビ

ティ交通データなどがわかる大規模な調査．
１：因子分析とクラスター分析 → ライフスタイル分類
 ２：個人属性・世帯の社会経済特性・人口学的特性からSVM
 ３：検証．
10

３．１ データ概要
 香港トラベル特性調査2002（TCS2002:the Hong Kong TravelCharacteristics Survey 2002）

10年おきに香港住民の移動特性を調べ将来の交通計画に活かす，香港交通局が主体．地理的に満遍なく抽出．3歳以上が対象．
 主に，世帯インタビュー調査・SP調査・ツアー調査・フォーカスグループ．
 調査期間：２００２年９月10日〜2002年12月21日
 調査規模：30005世帯，92500人以上
 データ内容：世帯と個人の社会経済人口情報，就業状況，車所有，アクティビティ交通データ（トリップの発着地，発着時間，目的，交通手段）
 2001年国勢調査（the 2001 Population Census）

香港世帯の1/7には聞き取り調査も実施，国勢調査・統計局
 調査期間：2001年3月15-27日（13日間） データ内容：世帯と個人の社会経済人口情報，就業状況，


データ処理：AM3時を一日の境界，3歳未満は対象外，不整合・欠損のあるデータ除外

対象地域：TuenMun，香港の副都心（面積84.45km2，人口502305人，人口密度6057人/km2），
TCS2002→6463サンプル，2001Census→4433サンプル
11３．２ アクティビティ旅行パターンを用いたライフスタイル分類
 個人特性・世帯特性・都市形態・交通システム


アクティビティ決定に影響を及ぼす

頻度・活動時間・性質・交通機関選択・出発時間選択など相互に影響・合わさることでライフスタイル群が構成される．

TCS2002（社会人口学特性・アクティビティ行動データ）からライフスタイル分類◎利用変数
Age:年齢，Nmember:世帯構成員数，
Nchild:12歳以下の人数， Nelder:60歳以上の人数，
Ntour:ツアーの数，
Nwalkonly:徒歩のみのトリップ数，
Ncompulsory:義務的アクティビティ数，
Dwalkonly: （同）時間，Dcompulsory:（同）時間，
Npub:公共交通1回利用トリップ数，
Nmaintenance:生活維持アクテビティ数，Dpub:（同）時間，Dmaintenance: （同）時間，Nprivate:自家用車利用トリップ数，
Ndiscretionary:自由アクティビティ数，
Dprivate:（同）時間，
Ddiscretionary: （同）時間，
N2pub:公共交通2回以上トリップ数，
D2pub:（同）時間，
HHdensity:住宅密度，POPdensity:人口密度， RETdensity:小売店密度

12

３．２ アクティビティ旅行パターンを用いたライフスタイル分類
 因子分析

→ クラスター分析

xA

yy:既知の変数，x:因子
1yy=Ax → x = A-

13

３．２ アクティビティ旅行パターンを用いたライフスタイル分類
因子の解釈 Urbanform：建物密集度合い（大きいほど密集） Walkonly ：徒歩度合い（大きいほど徒歩依存） Regular：日常的に行われる移動（公共交通1回利用）
 Pub2：公共交通2回以上利用
 PrivateCar：自家用車利用
 Maintenance：生活維持目的
 Discretionary：娯楽目的
 HHstructure：世帯構造
 Age：年齢

14

３．２ アクティビティ旅行パターンを用いたライフスタイル分類
 因子分析


9因子を基底にしてK-means法でクラスター分析．
→ クラスター分析

K-means法①
各データに対してランダムにクラスタを割り振る②
割り振ったクラスタごとにクラスタ重心を求める③
各データを一番近くにあるクラスタ重心のクラスタで再割り振り④②と③を繰り返す⑤
クラスタの割り振りに変更が生じなかったら終了
初期値に依存するので何回かやる？→統計ソフト（SPSSなど）の利用

適切なクラスター数を設定 → 6クラスター

15

３．２ アクティビティ旅行パターンを用いたライフスタイル分類
 ライフスタイル分類16

３．２ アクティビティ旅行パターンを用いたライフスタイル分類

平均割合

平均割合
平均

17

３．２ アクティビティ旅行パターンを用いたライフスタイル分類
各クラスター
 A：家中心型→シェア33.3%．全ての因子で負なのは，そもそもトリップ自体少ない．働いてない人や学生が多い．
 B：主婦型→シェア8.3%．娯楽や義務のトリップが少ない．女性率，主婦率，12歳以下の子供がいることが多い C：娯楽型→シェア9.4%．年齢を層が高い．働いてない人も多い．
 D：公共交通複数利用型→シェア10.8%．労働者が多い．世帯収入も高め．
 E：公共交通1回利用型→シェア32.6%．通勤に公共交通1回利用する人．

労働率が一番高く，非労働率は一番低い．
 F：高収入型→シェア5.6%．自家用車をよく使う．個人宅を持っている．世

帯収入高い．働いている．

18

３．３ アクティビティ旅行パターンを用いないライフスタイル分類
 社会人口学特性のみ（活動交通パターンなし）での分類
TCS2002とCensus2001に共通なデータ
Age，Gender，Status，Nmember，Nchild，Nelder，Nstudents，Nwoker，Housetype，Houseincomeの10変数．
 教師データとしてTCS2002の5815サンプル．


識別機
検知率

パターン認識の識別機には統計分類・決定木・ニューラルネット
ワーク・Multinominal Logit Model・SVMがある．
3．2 のクラスタ結果を真値として，TCS2002データをSVM等にかけ識別機の性能を比較．
統計分類
45.7%

決定木
50.4%

ニューラルネットワーク
48.6%

MNL

SVM
49.7%

56.2%

 SVMの識別率が他の識別機よりも5.8%以上すぐれている．
 ただ，それでも56.2%の識別率であった．
19

３．３ アクティビティ旅行パターンを用いないライフスタイル分類
 検証１：誤検知の理由考察

SVM

クラスタ分析で分けたライフスタイル

 分類上多数を占めるA，Eは比較的上手く分類できている．
 その他もAやE（多数群）に分類されてしまうことが多い．
 クラスタB・CなのにAに分類される・クラスタD・FなのにEに分類される→ 仕事持っている割合：A・B・Cは30%以下，D・E・Fは70%以上
A・B・Cは主婦・学生・定年後，D・E・Fは労働者

20

３．３ アクティビティ旅行パターンを用いないライフスタイル分類
 検証２：クラスター特性を比較1
TCS2002
20変数

TCS2002
10変数

21

３．３ アクティビティ旅行パターンを用いないライフスタイル分類
 検証２：クラスター特性を比較2
TCS2002
20変数

TCS2002
10変数

クラスタ分析で浮き上がった全ての特徴点（太字）について，・全てが特徴としてとらえられている．
・より誇張された結果になった．
SVMでとても似ているライフスタイル群が生成できた．

22

３．４ センサスデータを用いてのライフスタイル分類


センサスデータをSVMで分類したときのクラスター特性

TCS2002
10変数

Census200
1
10変数

アクティビティ旅行データをもたない
Census2001から6グループにわけても，よく似た社会経済人口学特性が観測された．

23

３．実データへの適用のまとめ
TCS2002（社会経済属性＋行動データ，20変数）
行動データ省く
TCS2002（社会経済属性，10変数）
Census2001（社会経済属性，10変数）

因子分析
クラスター分析

現況再現

6000サンプルにクラスタ割り振る
教師データ 真値
SVMが最良の識別率

識別機（統計分類，決定木，NN，MNL，SVM）

識別機（SVM）

クラスタ概要は上記2ケースの場合と似てる24

４． 結論と将来の方向性
結論 古典的なトリップベースの調査 → 粗雑なデータ（あまり有用でない）→ アクティビティベースドアプローチの必要性．
 アクティビティ ← 社会経済属性（個人属性・世帯での役割）から決まる

アクティビティデータは詳細に必要 → 調査コストの制約
アクティビティベースな交通需要のモデリングは複雑すぎる（Shiftan and BenAkiva(2006)）

アクティビティを無視したトリップベースドアプローチ VS 複雑すぎるアクティビティベースドアプローチ


本論文では，活動（activity）・交通（trip）のパターンを現実味を持たせて，かつシンプルに記述できる代替アプローチを提案・実践（SVM）．→そこそこ良いもの．

今後の課題
1.
各クラスターごとに交通需要モデルを作成，結果を予測に使えるような形で集計．
2.
TCS2002から因子を考えたが，より詳細なデータを用いることで，活動や交通機関選択における意思決定構造をより明確に．
3.
都市形態変数（地域特性や地域の交通政策）を考慮すべき →土地利用・交通政策
4.
SVMでの誤分類（44%）の理由を探る．→有用な情報につながる可能性
25

５． 自分の研究との絡みについてBCALs の加速度センサを用いた行動判別
BCALs-1では，16Hzでの加速度測定や温度・湿度までの細かいデータ取得が可能．この行動データを教師データとする．
BCALs-onlineでは，より少ない変数しかデータ送信されていないが，SVMを用いて行動識別する．

26

27

28

 Table629

30

31

３．２ アクティビティ旅行パターンを用いたライフスタイル分類
 ライフスタイル分類

A：家中心型→シェア33.3%．全ての因子で負なのは，そもそもトリップ自体少ない．働いてない人や学生が多い．
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