都市空間における行動原理とその長期安定性
2009/10/24
愛媛大学M2 武智環

Uncovering individual and collective humandynamics from mobile phone records
Julian Candia, Marta C. Gonzalez, Pu Wang,Timothy Schoenharl, Greg Madey, Albert-Laszlo Barabasi
JOURNAL OF PHYSICS A, MATHEMATICAL AND THEORETICAL,
Volume 41, Issue 22, Article number 224015, 6 June 2008

概要
• 膨大な携帯電話の利用記録を用いることで，時空間的に大きなスケールでの行動，非日常なイベントの発生に対しての分析が可能となる．
• 個人レベルでのｺｰﾙｱｸﾃｨﾋﾞﾃｨﾊﾟﾀｰﾝを調査分析し，電話から次の電話までの時間はﾍﾋﾞｰﾃｲﾙを示すことがわかった．

Uncovering individual and collective human dynamics from mobile phone records

Introduction• 携帯電話から得られるデータ– 電話の量（回数？），電話パターン，持主の位置情報‥– 最寄りの基地局に位置データが報告されてる• 何に使えるのか– 都市デザイン，交通，伝染病，災害‥– 社会ネットワークの構図や動態の理解に有益

Uncovering individual and collective human dynamics from mobile phone records

時空間的なCall Activityパターン変動
Peak• 基地局をもとにボロノイ分割• 1時間当たりのエリアごとのCall Activity数– Peak時• 商業地，企業エリアで多– Off-Peak時

Off-Peak• 居住地，レジャー地で多Uncovering individual and collective human dynamics from mobile phone records

時空間的なCall Activityパターン変動

セルごとの合計Call Activity回数
週当たりのanomalous event

12km

480km

•
•

同じ地域で，異なる期間のアクティビティ比較

12km

•

normal event– (Call Activity回数-平均数)の絶対値– 標準偏差×定数(Athr)を比較してセルを塗り分け

パーコレーション理論でセルをクラスターに分ける
Normal-Activity
High-Activity
Uncovering individual and collective human dynamics from mobile phone recordsクラスター分類
normal event•

anomalous event

最大クラスターサイズ– 定数(Athr)と最大サイズ(Smax)• Anomalous Eventは，ランダム配置による分布から外れる•

クラスター数– 定数(Athr)とクラスター数(Nd)• Anomalous Eventは，ランダム配置による分布から外れる•

クラスターサイズ– クラスターサイズ(S)とクラスター数(Nd)• Heavy-tailedを示す

大規模でhigh-Activityのある地域と時空間相関がある．
Uncovering individual and collective human dynamics from mobile phone recordsサンプリング手法に着目した行動の多様性評価
寺谷 寛紀
愛媛大学修士論文，2005

研究の背景と目的
例えば，350人×平日 1日=350（人・日）

case1
case2

70人× 平日5日=350（人・日）

を比較．

Note

case1の全アクティビティパターン数が200であって，もしcase2の全アクティビティパターン数が200であれば, 1日の調査で全体をモウラできる．

従来の1日だけの調査に比べて，MPPのようなday-to-dayの調査がどれほど詳細にアクティビティパターンを解析できるかを分析する．
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サンプリング手法に着目した行動の多様性評価

集計レベル評価
出現頻度:1921回
スーパー･デパート

自宅

出現頻度:39回

通勤･通学先log(Frequency of Appearance)

10000

自宅

スーパー･デパート

1000

自宅

出現頻度:6回

スーパー･デパート

100
出現頻度:22回

娯楽施設

通勤･通学先

飲食店
文化･宗
教施設

10

自宅
出現頻度:１回

自宅

服飾店

コンビニ

1
1

10

100

1000

log(RANK)

学校教育･幼稚園･保育施設

通勤･通学先べき乗則の特徴飲食店

不平等性：少数のアクティビティパターンへの集中を生み出し，出現頻度の低い
アクティビティパターンが多数生じる状況

娯楽施設
自宅

その他の施設出現頻度:１回

サンプリング手法に着目した行動の多様性評価

非集計レベル評価（一人十色）②日々同一パターンの繰り返しタイプ

RANK③多少重複あり，日々パターン変化タイプ

101

1

出現頻度 （回）出現頻度 （回）出現頻度 （回）①日々パターンの異なるタイプ

1103515RANK

RANK

タイプ
出現頻度 （回）出現頻度 （回）④主要なパターンが1つあり，且つパターンも多いタイプ⑤主要なパターンが少数ありタイプ

人数(名)タイプ①5［1.62%］

タイプ②29［9.42%］

タイプ③190［61.69%］

タイプ④62［20.13%］

タイプ⑤22［7.14%］

10105
1115RANK

15RANK※［ ］内は全体における割合

タイプ③の人が多く，アクティビティパターンの偏りは個人内の重複ではなく，個人間の重複である．
サンプリング手法に着目した行動の多様性評価

考え中• 東京PP調査– 調査期間2005/11/21～2006/1/22～2009/6/18– 対象被験者 関東近辺に居住，満15 歳以上，月1 回以上渋谷に訪問– 被験者数50人→3人– データ数
15392トリップ– 関西へもトリップ個人間-個人内• 個人間– 3名×100トリップ抽出（TC000）• 個人内– 各モニター300トリップずつ（TC025,TC038,TC052)⇒ランダムに抽出して傾向を比べる

0.5km• 調査開始から100，300トリップを抽出

0.5km

空間分析
• スケールフリー性の分析では， • 時系列で追っていくと，利用空間に変化が見られる．
空間の位置情報が考慮できない• 空間利用のされ方を分析
logTC025⇒個人内・間で比較できれば…
3か月ごと

個人の電話の活動パターン
30分刻みで(a)電話相互作用(b)移動(c)電話or移動した人の割合(d)移動距離

Uncovering individual and collective human dynamics from mobile phone records

• マクロとミクロの関係性を考えるというscientificなアプローチですが，思いつくことは彼らもやっているので，寺谷君のアプローチをもう少し詳細に空間と結びつけて考える．個人内と個人間の関係を眺めてみるところに焦点をあてるのかな．と思います．
• 同一個人間で４００サンプルくらいのデータと同一個人の数年分を眺めるとどういうことがみえてくるのかが，キーになります．

• 人口50万人の松山都市圏でのPT調査とPP調査をコストを用いて比較• PT調査：2万5000人×1日，10,000円/人の調査
コスト– 予測調査コストは2億5000万円．

• PP調査：9000円/月• PT調査と同等のパターン数を効率的に得るには，この1000人×30日のPP調査を行えば，コストも格段と抑えられ，更に期間を延ばして多くのパターンを得ることが可能