第七回 行動モデル夏の学校

応用行動モデルの理論と観測(Ⅱ）
東京大学
羽藤英二
hato@bin.t.u-tokyo.ac.jp（研究上の質問は24時間いつでも気楽にどうぞ）はじめにこれからも論文は書けそう．．．
だが，社会的要請はあるのか？？？
（山本（2006））

ネットワーク上の行動分析の時代感
Data Size

Data Oriented Method
Large-Scale Network
Activity Based Model

Simulation Method
Small-Scale Network
Good understanding travel behavior

Equilibrium Theory
Logit Model

4-Step Analysis
Aggregate model

1960

1970

1980

1990

2000 2010

観測-分析アプローチの変化
Disaggregate Approach
Stages before maturity (in 1980’s)
Mon Tue WedThu Fri Sat Sun

Constitutive Approach
After Bubble times (in 2000’s)

KostasAggregate Approach
Boom times (in 1960’s)
Mon Tue WedThu Fri Sat Sun
Kostas

Masao
Hani
Yasuo
Ryuichi

Mon Tue WedThu Fri Sat Sun

Working
Playing Golf
And …..

Eiji

Masao

Just Working

RyuichiEiji

5 Men have 1 Pattern

No Survey

Masao
Hani
Yasuo
Ryuichi

5 Men have 5 Patterns

Hani
Yasuo

Kostas1 day survey

Sometime working,Sometime golf,
Sometime sushi …..

Eiji

1 Man has 5 Patterns

Advanced and longterm survey and new
methodologies

データスケールの変化（ゾーンからドットへ）
Zone

National Survey：1km
Cellular Phone：500m

PHS:150m

Cell

Blue tooth 10m
GPS 5mRFID Tag 2mDotWhat is Probe Person?
Taking “simple devices” with persons“automatically” data collection system
http://www.tfv.jp/yokohama_web/viewer/index4.html
http://www.tfv.jp/media/sample20.swf

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参考文献：day-to-day の動的な交通行動調査・解析システムの開発，
文部科学省科研基盤A報告書, 2007.
http://bin.t.u-tokyo.ac.jp/~hato/PP.pdf

移動-滞在判別の方法• 滞在判別チューブの閾値を用いて移動/滞在を識別
プローブデータ

トリップ識別

時間
活動:A2

移動:T2
活動:A1
移動:T1
活動:A0

Y
(D:閾値パラメータ)x

A0 T1 A1 T2
移動
移動会社
自宅A2モールルートマッチングの方法• サブネット抽出のための重みづけ法が重要• ネットワークデータそのものを使わない方法も可能（ Bierlaire, M. and Frejinger, E.(2008))
プローブパーソンデータ

17：48:01

07：27:12
19：14:50

18：12:23
18：54:03

サブネットワークの抽出

経路識別結果プローブＤＢの設計• ＤＢの設計が重要• 計算品質の確保するためにデータキューブサ
イズ∝データ密度
街路網

データノード
t1
軌跡1

t

軌跡2t3

軌跡3
軌跡4

yxa1

a2

a3

a4

t4

t2

Development of BCALs
Behavioral Context Addressable Loggers in the shell

Censors in the shell

Data

Observation
Cycle (sec)

Data

Observation
Cycle (sec)

X-acceleration signal
accelerationY-acceleration signal

1/32

Compass point (azimuth) 1/32

1/32

Noise level2

Z-acceleration signal

1/32Air temperature (%)

2

Angular speed （deg/sec)

1/32

Humidity (%)

1Marking-Ultraviolet rays （V)

1Location (X-Y-Z) by GPS (deg)1Case Study
WalkLaboratory

Crossover of tram and roadBicycle①②

Automobile

Tower RecordsBus
Book Store

It is possible to distinguish among
each activities, travel modes androutes automatically.

CarWith the barometric pressure censor
CD shop (4F)

気圧(kpa)BarometricpressureCafé
気圧 (2F)

103.6

気圧(kpa)markingCDShopcafe
bookStore
stationBook
Store(1F)
103.3

Elevator(1F⇒4F)
103
15:21:3615:36:00

15:50:24

16:04:48

16:19:12

16:33:36

16:48:00

17:02:24

時刻Time of Day

Absolute value of barometric pressure depends on weather

With the acceleration censor
Accelerated velocity (G)In cafeTower Record

Data showing that the subject
is choosing products in a CD
shop, is defined as a state of
repeating a small amount oftravel and stopping.

Accelerated velocity (G)SecSecThe Concept of Behavioral Context Estimatorusing sensor’s signal alignment

Questionnaire
Rounding Biases

Omission Biases
Elevator

Non Reporting
BiasesStaircase

RealLaboratory

1st Floor Tower
Recordsinformation
compression

How ?

SuperMarketOutsideLaboratory
Super MarketSensor’s
Information

Tower Records
The signal alignment

Transition
probabilityHybrid structuring estimator
Vertical movement Transportation Mode
Barometric Pressure Sensor“temporal differentiation”

Acceleration Sensor
0.20.30
A10.30
A2

Place Ambience
Noise Sensor
0.20.30
N10.1“not changing floors”“traveling to an upper floor”“traveling to a lower floor”“Staircase"“Elevator“
GPS

N20.1

“Walking outside”“Walking inside”“Bicycle”“Train”
“Car”

0.30

“Quiet”“Noisy”

Rule based“Book Store”
Floor
information “CD Shop”“Shopping Mall”
Location Information

行動モデルにおける観測の役割• 既存の（比較的流行している）アプローチ– 認知データを計測し（ＳＰだとか）– メカニズムを推定し（ＬＩＳＲＥＬだとか）– (必要があれば)工学的に心（認知）を操作する（ＭＭとか）• 何が問題なのか？
– 認知に迫れるほどの観測精度があるのか？
– 詳細なモデル化に意味はあるか？
– データが増えても，使いこなせていない．
– 旧いモデルの検証だけでいいのか？

何が問題になるのか？
Curse of dimensionality：次元の呪い
データが高次元になると誤差精度が向上しなくなる現象• 次元数の増加に伴ってモデルが複雑になり，有限のサンプル数では適切な学習ができなくなる．
• 球面集中現象により，次元の増加に伴って，いろいろなデータ間の距離が互いに等しくなっていく．

どうすればいいのか？
• 次元削減– 高次元のデータを，何らかの情報をできるだけ保存するように，低次元のデータに変換すること• 特徴抽出– 個の特徴量(属性)のベクトルで記述されている対象に教師あり学習を適用する． 個の特徴量を全て利用せず，その中で有用なものを選び出す

データ指向なモデリング• Bierlaire, M. and Frejinger, E.(2008)Routechoice modeling with network-free data,
Transportation Research C(16)2, 187-198,
2008.
– GPSデータとアンケートデータを使ってネットワークデータに依存しないﾊﾟﾗﾒｰﾀ推定法を提案▲ＧＰＳデータ▲アンケートデータデータベース指向なアルゴリズムの開発• Hiestermann, V. Map-independent location
matching certified by the AGORA-C standard,
Transportation Research C(16)3, 307-319, 2008.
– Location conditionを考慮してラベル変数化し，位置データをencode/decodeするアルゴリズムを提案

認知のダイナミズムの観測とモデル化• Toledo, T., Musicant, O. and Lotan, T., In-vehicle data
recorders for monitoring and feedback on drivers’
behavior, Transportation Research C(16)3, 320-331, 2008.
– 運転挙動データの情報フィードバックが認知に与える影響を分析– 系列データをドライブレコーダーで収集高度なサービスに関する研究• Edara，P. and Teodorović, D., Model of anadvance-booking system for highway trips,Transportation Research C(16)1, 36-53,
2008.
– サービスシステムの中に予約という行動要素を取り込み，サービスを最適設計しようとした研究

高度なサービスに関する研究• Ericsson, E., Larsson, H. and Brundell-Freij, K.,
Optimizing route choice for lowest fuel consumption –Potential effects of a new driver support tool,Transportation Research C(14)6, 369-383, 2006.
– 低燃費ルートガイダンスのようなサービスの実装とその効果の分析

行動モデルの方向性

Ideographic（行動モデル）

表現・合意・思惟Nomothetic（経済モデル）

個性・総合・記述

制御

理論・法則・普遍理解

Digitize（プローブ革命）

理解行動モデル研究の今(1/2)• 誤差論の一般化と構造化– Network GEVとmixed logitの構造化– スクランブルHaltonやBTRDAアルゴリズム– はどこで生きてくるか．
– 系列的で複雑な財の選択データとの結合• 調査設計とデータ革命– ゾーンからドット，超長期・多量系列観測– ｽｰﾊﾟｰ・ﾘｱﾙﾀｲﾑ・ﾐｸﾛ・ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ– ＤＢ（サービス）に組み込まれるパラメータ推定技術（ＬＯＳ生成）

行動モデル研究の今(2/2)• 対象の複合化への対応– 離散連続モデル（時間軸上の複合的な意思決定）– ゲーム論型相互モデル（関係性の選択とそのモデル化）• 実験経済学の進展– 市場マイクロインフラスチラクチャーの研究成果の援用– InferenceメカニズムとSelf Projection研究（ナッシュ均衡）– 時間割引率のパラドクスなど• 4EUR（20%)>3EUR(25%)だが，4倍すると成り立たない．
• 10EUR(100日後） <101EUR(101日後）だが，100日後になると今100ＥＵＲがほしくなる．
• 時間の経過の相転移，交通とは，未来の決定を今することである．
• パラドクスから逃れられない．

ちょっと考察• 保有-発生-走行距離選択といった時間の中で入れ子になっている選択行動，市場マイクロインフラスト
ラクチャの中の離散-連続型の複雑な意思決定問題• これらは全て認知パラドクスの問題と関連している．
• で，そういうものが時系列的且つ詳細に観測技術の進展によって抉り出されようとしている．
• そういうものを配慮した計画学的なサービスエンジニアリングの重要性が高まっている．

研究の比較的大きな背景(1/2)• 都市交通施策のパラダイムの変化– 精神論的・単史眼型施策の限界（欧州 vs 日本）• 総体としての都市論に踏み込めない交通研究者の不思議• 関係性のモデリング• 総体化の手法論（土地利用,イメージ，微視的）– 施策の時空間スケールの変容(旧市街地/全域）• 都市再生の枠組みの中で施策実行の多様なタイミングとスケールのデザイン• （日本では）単純な需要予測の終焉→ﾘｱﾙﾀｲﾑ化/部分化/バックキャスト化

研究の比較的大きな背景(2/2)– 企業＞国家＞企業＞自治体＞ＮＰＯ＞高齢者＞
市民＞若者• 一人十色，多様性の分析・概念化– 政策オプションの変容• 道路空間の再配分と施策の組み合わせ• シェアリングサービスやインセンティブ設計• 都市空間設計との連動性とブランディング• サービスを支える基盤技術の進化• 観測分解能の劇的な向上とオンライン化• センサーネットワークとユーザーサービスの高度化

モデルとデータは科学の両輪
多量・高精度→ミクロ
シミュレーション

プローブパーソン
データフュージョン

←制御

演繹帰納

少量・低精度→理論

アンケート

←駆動力

脳内→思考

見る←アドレナリン