Route Choice Modelby Text Data Analysis
17. the University of Tokyo B
Aiko Kondo, Kana Masuhashi,
Takuma Murahashi, Yosuke Mochizuki, Muhammad Zeeshan

Introduction
 Background⚫ TwitterなどのSNSの発達により、位置情報と紐付いたテキストデータの取得が容易になっている
The development of social networking services such as Twitter has made it easier to acquire text data linked toits location data.

⚫ ユーザーの位置情報を介して、テキストデータの特徴量を空間ネットワークに紐付けて時系列的にモデルに組み込める点がTweet形式のテキストデータの強みである
The strength of Tweet data is that features of the text data can be connected to a spatial network and incorporated
into a time-series model through the their location data.

 Applications of behavioral models using text data
⚫ Real time behavior prediction
ex. 災害発生時に、Twitterで発せられるテキストデータの内容から人々の行動をリアルタイムに予測するなどの応用が期待される
It is expected to be applied to real-time prediction of people's behavior based on the content of Twitter text datain the event of a disaster.

⚫ Extracting the transformation of universal values
ex. 「混雑」に関するTweetとその長期的に蓄積されたテキストデータとユーザーの位置情報を通して、COVID-19の流行前後で比較すると「混雑」に対する普遍的な価値観の変容を抽出できる
Through tweets about "congestion" and their long-term accumulated text data and user location information, wecan extract universal changes in values about "congestion" by comparing them before and after the COVID-19
epidemic.

Text data and Feature vector
 Relationship between text data and Feature vector
Relationship between time spentin the location and Tweet

テキストから得た情報を、行動を記述できる特徴量の形にして用いる。
Extract features from text to describe behavior.

重信川の河川敷にいい感じの公園を見つけました。
春になったら遊びに来てみたいですね。

[2.64, -1.5, …, 0.11]① 教師あり機械学習
supervised machine learning② PCA(主成分分析)
Principal Component Analysis

重信川の河川敷にいい感じの公園を見つけました。
春になったら遊びに来てみたいですね。

単語ベクトルから分散の大きい軸を抽出
Extract axes with highvariance from word vectors

DNN(Bert)[“Good”, “Neutral”, “Bad”]

morning※上図はPCAのものではなく、あくまで単語の特徴を理解してもらうイメージです。
*The image above does not represent PCA, but an image to help you understand characteristics of words.

Framework
Area : 1200m×900m

mesh’s Centroid = nodeMatsuyama 2007
LocData : 111428
TripData : 1160

Add features to the mesh’s centroid.
Grid size：300m

PP DataCompletingthe number of data

Route Choiceby dRL ModelMapMatching

Network Data
Grid network with the centroidof each mesh as nodeFeatureextraction andnormalization

Spatial configuration
restaurant, shop ...

Text Datas

Route Behavior Data
Two pathways and unlinked
trips to the network

Extract featuresfrom text data

Estimation of parameters for
explanatory variables andAssign the flow

RL model and State Quantity
時系列的に逐次的な移動を表すようなモデル → RL(Recursive Logit Model)dRLモデルの状態価値関数（Bellman方程式）State value function Bellman equation of Discounted RL model
時間割引率
Time discount rate(0 ≤ 𝛽 ≤ 1)

𝑉 𝑑 𝑠𝑗 = 𝐸max

𝑠𝑗+1∈𝐴(𝑠𝑗 )𝑣 𝑠𝑗+1 |𝑠𝑗 ; 𝜃 + 𝛽𝑉 𝑑 𝑠𝑗+1 + 𝜇𝜖 𝑠𝑗+1
遷移効用Transition Utility

将来効用Future Utility

誤差項err⚫ Problem : RLモデルは状態量がない RL model has no state quantity※ ただし今回は簡単のため𝛽 = 0.9に固定して推定This time we fixed 𝛽 = 0.9→ ” Tweet 空間ネットワーク”を導入 Introduction of Tweet Space＝ あるタイムステップにTweetをすることをTweet Nodeに遷移するとして疑似的に状態量を記述する
Tweeting at a certain time step is described as a transition to Tweet Node.

効用関数 Utility Function●：nodeー：link

T：Tweet Node
R：Real Node

𝐴. 𝑅 にいるときに遷移先の選択肢は 𝐵. 𝑅, 𝐶. 𝑅, 𝐵. 𝑇, 𝐶. 𝑇
When one is at 𝐴. 𝑅 , the transition option is𝐴. 𝑇 にいるときに遷移先の選択肢は 𝐴. 𝑇, 𝐵. 𝑅, 𝐶. 𝑅, 𝐵. 𝑇, 𝐶. 𝑇
When one is at 𝐴. 𝑇 , the transition option is𝑈 𝑍|𝐴 = 𝛽 ∙ 𝑋𝑍 + 𝑉𝑍 + 𝜀𝑍
将来効用 誤差
Future Utility err
この𝑋𝑍 が遷移のパターンによっていくつかの形に分けられる
The shape of formulation of 𝑋𝑍 can be divided into
several forms depending on the pattern of the transition

Formulation
Featuresof the Grid

Features that predict theprobability of a Tweet

Emotions
extracted fromTweets

Constant term
for Tweeting

T：Tweet Node
R：Real Node④

A.TB.T②

ex. 𝑈 𝑍|𝐴 = 𝛽𝑠ℎ𝑜𝑝 ∙ 𝑋𝑠ℎ𝑜𝑝 + 𝛽𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ ∙ 𝑋𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ⑥③A.R①①③⑤ 𝐴. 𝑅 → 𝐵. 𝑅/ 𝐴. 𝑇 → 𝐵. 𝑅/𝐴. 𝑅 → 𝐴. 𝑅

② 𝐴. 𝑅 → 𝐵. 𝑇/ 𝐴. 𝑇 → 𝐵. 𝑇
B.R

⑤𝑠ℎ𝑜𝑝：店舗数 Number of shops

ex. 𝑈 𝑍|𝐴 = 𝛽𝑠ℎ𝑜𝑝 ∙ 𝑋𝑠ℎ𝑜𝑝 + 𝛽𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ ∙ 𝑋𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ + 𝛽𝑛𝑇𝑤𝑒𝑒𝑡 ∙ 𝑋𝑛𝑇𝑤𝑒𝑒𝑡 + 𝛽𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡⑥ 𝐴. 𝑇 → 𝐴. 𝑅

Tweetをする効用
Utility of Tweeting

ex. 𝑈 𝑍|𝐴 = 𝛽𝑠ℎ𝑜𝑝 ∙ 𝑋𝑠ℎ𝑜𝑝 + 𝛽𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ ∙ 𝑋𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ + 𝛽𝑤𝑜𝑟𝑑_𝑣𝑒𝑐 ∙ 𝑋𝑤𝑜𝑟𝑑_𝑣𝑒𝑐

𝑤𝑖𝑑𝑡ℎ：車道幅 Lane width
𝑛𝑇𝑤𝑒𝑒𝑡：Tweet数 Number of Tweet
𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡：Tweetすることに対する定数項 Constant term for Tweeting
𝑤𝑜𝑟𝑑_𝑣𝑒𝑐：Tweetテキストから抽出された特徴量ベクトル Feature vector extracted from Tweet

Tweet後に滞在する効用The Benefits of Staying After TweetingEstimation Result
Basic RL Model

RL Model using estimated evaluation

ツイート関連の特徴量がないと、尤度が低い。
widthの推定値も直感に反する。
Without tweet-related features, LL is low. The width
estimate is also counterintuitive.

レストランの数に対してパラメータが負であるのは，外食に行くトリップが少なかったためと考えられる。
The negative parameter for the number of restaurants isthought to be due to the small number of trips to eat out.

尤度比，t値は安定している。
We succeeded to get high LL ratio & t-value.

Estimation Result
Basic RL Model

RL Model using vectorized text data

ツイート関連の特徴量がないと、尤度が低い。
widthの推定値も直感に反する。
Without tweet-related features, LL is low. The width
estimate is also counterintuitive.

ベクトル化されたテキストデータの第一主成分の寄与率は高くなかったが，尤度比，t値は高かった。
Although the contribution of the first principal componentof the vectorized text data was not high, we got high LL
ratio and t-values.

Scenario Simulation
実際の松山中心市街内でのツイート(2021年現在)を、示唆する感情プラスマイナスに基づきノードに付与
We distributed tweets (2021) in Matsuyama-city to nodes, depending on their implying emotion→ノードでのツイート感情が変化したとき、行動変化は見られるか？
Do you see behavioral changes when the tweet sentiment at the node changes?
やっぱ来るの遅過ぎた😫
It was too late to come.

Node= Centroid of each GridNegative

Positive
Positive
良い湯であった😌♨️

油そば周平 醤油久しぶりに食べたけどやっぱり美味い( ´艸｀)🍴🍜✌The bath was very comfortable.

It's been a while since I've had the soy sauce
flavored oil soba at Shuhei. It's always good!

Scenario Simulation Result

Number of Tweet /person (relative)
Least tweeted/person

Most tweeted/person

Traffic Flow(absolute)

highlow⚫ 良いツイートを付与したノードの付近では、ツイート数が増加した
The number of tweets increased in the vicinity of the node that gave good tweets⚫ 悪いツイートを付与してノード付近では、ツイート行動が減少した
Tweeting behavior decreased near nodes with bad tweets

Appendix Relationship between text data and Emotional evaluation
PPのentryデータの良い・やや良い・どちらでもない・やや悪い・悪いの5段階の指標の回答結果を、良い・どちらでもない・悪いの3段階にして分析を行なった。
The results of responses to the five indicators of PP entry data (good, somewhat good, neither good nor bad,somewhat bad, and bad) were analyzed in three levels: good, neither good nor bad, and bad.

Number of tweets by time zone

Relationship between time spent in the location and Tweet

Good is superior
Neutral is superior

Bad is superior✓ Tweet頻度は1日のうちで偏りが見られ、概ね昼間にピークがある
Tweet frequency is unevenly distributed throughout the day, with apeak generally during the daytime.

✓ 1日が終盤になるにつれてbadに分類されるTweetが卓越する→ 疲れてきた?
Towards the end of the day, the number of Tweets classified as "bad”
stands out. People get tired?

✓ このクラス分類と滞在時間には相関が期待できる
This Classes in Tweet content can be expected to correlate with time spent.

✓ 特に「良い」に分類れさるTweetとTweetされた場所
での滞在時間の相関が期待できる
In particular, we can expect to see a correlation between Tweets that areclassified as "good" and the time spent at the location where they were tweeted.

✓ 「どちらでもない」「悪い」に分類されるTweetと滞在時間の違いは相対的に小さく見える
The difference in time spent between Tweets categorized as "neither" or"bad" looks relatively small.

Appendix
 Basic Analysis -Text Mining Analysis⚫ Time✓ 朝よりも夜の方が購買衝動が強いと思われる
The urge to buy is greater at night than in themorning.

✓ 夜は明日のことを考え始める
At night, many people think about tomorrow.

morningnight⚫ Age✓ 利用施設の世代間の傾向の違いがうかがえる
The text data shows different trends in thefacilities used.

✓ 利用施設の世代間の傾向の違いがうかがえる
Different words are used for the same
meaning between generations.

People in their 20s

People in their 50s

Appendix
 Basic Analysis -Differences in trends in behavior occurrence by purposeFrequency of Departure and Arrival
cf. Box plot of the length of trip time (5% - 95%)
[min]peak time delay ?
peak time delay ?

single peak time

100：出勤・登校 Going to office/school
200：帰宅 Returning home
300：帰社・帰校 Returning office/school
310：業務 Work
400：買い物 Shopping
410：食事 Eating
420：娯楽 Amusement499：その他私用 Others

旅行時間に関しては目的ごとにさほど大きな差は見られなかった
There was not much difference in trip time by purpose.

peak time delay ?

1つの特徴的なピーク時間帯を持つ目的がある一方で、出発時間のピーク時間帯が到着時間のピーク時間帯に遅延しているような集計結果も得られた。

single peak time

For some purposes there are the single peak time, and forother purposes the peak time of arrival appears later thanthe peak time for departure.

Appendix
 Basic Analysis -Apply tf-idf approach to text data per mesh-