Mobmap 人流データ解析入門

マイクロジオデータ研究会
FOSS4G北海道
2014/6/29(Sun)

仙石 裕明・上山 智士

本ハンズオンの目的と概要
本ハンズオンはマイクロジオデータの普及と利活用を促進するために演習形式で開催しているハンズオンです。
実習では東京大学空間情報科学センター（CSIS）
内で利用されている時空間データ解析プラットフォー
ムMobmapの演習をもとに構成されています。ジ
オタグツイートデータ（株式会社ナイトレイ提供）から作成した疑似人流データ（演習用途）を用いて人流データ解析を行います。

ADENDASESSION 1 導入編
・自己紹介
・Mobmapについて・ハンズオンデータについて!
SESSION 2 講習編
・基本操作
（休憩）

１０分!
・属性検索
・空間検索
・他のGISとの連携
（休憩）

１０分!
SESSION 3 演習編
・演習問題・参加者発表・まとめ

SESSION1 導⼊入編

自己紹介
仙石裕明
合同会社マイクロベース CEO
マイクロジオデータ研究会 副運営委員長
NPO法人伊能社中 副理事長!

六本木のジオデータサイエンティスト
夢はReal SimCityの実現！！
!

趣味：バイク、ニコニコ動画

自己紹介タイム

講習内容

商店街の来訪者分析

商店街の訪問者はどこから来るのか？
講習内容

商店街の来訪者はどこから来るのか？

本ハンズオンで用いるソフトウェア

Mobmap (Google Chrome)
QGIS
Google Earth (任意)Visualizing Moving Data, Interactively
Using Mobmap for Google Chrome
2013–11–23 16:18:21
35.979504,139.827072

http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/ueyama/mm/

Satoshi Ueyama

EDITORIA, The University of Tokyo

Whatʼs mobmap?
1500,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9249985549,35.7318406842,2,7,4110309,14,97,33,,97	

3700,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9123053021,35.753511987,1,10,4112107,10,97,33,,97	

7300,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9132597066,35.7134959947,1,7,4114009,8 ,97,40,,97	

5500,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9374260851,35.7387718937,2,12,4113004,14,97,32,,97	

9500,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9268670539,35.6868715236,1,2,4115011,12,97,26,,97	

9700,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9238668934,35.6892555155,2,6,4115016,14,97,32,,97	

11400,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9293917865,35.6808909812,1,6,4115107,9 ,97,36,,97	

11800,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9077829215,35.6792209637,2,6,4115202,14,97,21,,97	

10100,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9298447577,35.684551261,1,1,4115014,12,97,26,,97• 移動データ（GPSログ等）に特化した可視化・解析ツール• Google Mapsの上に重ねられる移動物レンダラを実装• ベースマップの準備不要、Windows・Mac・Linux対応

インストール• Google Chromeをインストール（入っていなければ）• Chromeウェブストアで「mobmap2」を検索

アプリケーション起動• Google Chromeの新規タブを開く• アプリ一覧を開く• Mobmapを開く

本ハンズオンの対象地域
東京都全域（離島除く）

北海道でご用意できず、すみません。。。

本ハンズオンで用いるデータ①疑似人流データ（ポイントデータ）
2013-07-01.csv 2013-07-07.csv
2013-10-07.csv 2013-10-13.csv
2013-12-16.csv 2013-12-22.csv②商業集積統計（ポリゴンデータ）
commercialDistricts.kml

演習データ①

疑似人流データ

演習データ①

疑似人流データ

疑似人流データは、位置情報付きTweetのデータ（提供：株式会社ナイトレイ）をソースデータとして作成しています。
!

ex)I'm at ラーメン二郎 目黒店 (目黒区)
35.6341373645078 139.707142710686

演習データ①

疑似人流データ

位置情報付きTweetデータのままでは、人流データとして扱うには不完全であるため、次のような補間を行っています。

・自宅推定

朝や休日にチェックイン頻度が高い市区町村を選定し、ランダムに自宅と推定

・滞在時間推定 チェックインのカテゴリー（映画、遊園地等）別に滞在時間を設けて、滞在時間を設定しています

・経路補間

滞在地点間の移動経路を道路データをもとに補間（協力：東京大学CSIS 人の流れプロジェクト 金杉洋氏）※詳しくは近々論文として公開予定です演習データ①

疑似人流データ

位置情報付きTweetデータを地図上にプロットした様子。
!

演習データ①

疑似人流データ

加工後のデータを地図上にプロットした様子（夜間）。
!

演習データ①

疑似人流データ

Mobmapでデータを読み込むには、４つのデータが必要です。
「id（ユーザーID）」、「date（時間情報）」、「lat」、「lon」
idsexlon

category1 category2

lat

105 male2013-07-01
22:10:39

35.71899231 139.31707368

MOVE

105 male2013-07-01
22:15:39

35.71513008 139.31903984

MOVE

105 male2013-07-01
22:20:39

35.71300252 139.31492206
homeMOVE

8105 male2013-07-01
22:25:39

arts̲enter
35.71483377 139.31029481
tainment
Art Gallery MOVE4105 male2013-07-01
22:30:39

35.71591093 139.30722089
homearrivalSTAY

81071 male2013-07-01
00:00:00

35.72355807 139.73582609
homedeparture

STAY

8

arrivalmode

categorydate

演習データ①

疑似人流データ

演習データは経路補間が「MOVE（移動中）」のデータにのみ施され、５分おきに内挿されています。経路補間に鉄道ネットワークは反映されていません。
idsex

lat

105 male2013-07-01
22:10:39

35.71899231 139.31707368

MOVE

105 male2013-07-01
22:15:39

35.71513008 139.31903984

MOVE

105 male2013-07-01
22:20:39

35.71300252 139.31492206
homeMOVE

8105 male2013-07-01
22:25:39arts̲enter
35.71483377 139.31029481
tainment
Art Gallery MOVE

4105 male2013-07-01
22:30:39

35.71591093 139.30722089
homearrivalSTAY

81071 male2013-07-01
00:00:00

35.72355807 139.73582609
homedeparture

STAY

8

別ユーザー

時刻
yyyy-mm-dd HH:MM:SSlon

category1 category2

滞在地点のカテゴリ

arrival

滞在地点の詳細カテゴリ※twitter id等の情報はプライバシー保護の観点から削除しています

mode

categorydateもっと人流データをいじってみたいという方にイリノイ大学シカゴ校（イリノイ州周辺）
http://www.cs.uic.edu/~wolfson/html/p2p.html

Microsoft Research（北京周辺）
http://research.microsoft.com/apps/pubs/?id=152883

演習データ②

商業集積地ポリゴンデータ

電話帳に掲載されている店舗・事業所データ（株式会社ゼンリン提供）をソースとし、店舗間の密度から商業集積（クラスター）を抽出したデータ

演習データ②

商業集積地ポリゴンデータ

演習データは、大学等の研究者であれば、東京大学空間情報科学センターの共同研究利用システム（JORAS)から共同研究申請を行うことで、ご利用いただくことが可能です。
提供範囲：
県単位（日本全国）
!

提供時期：
2010年
2011年

SESSION2 講習編

Mobmap
データ読み込み• 移動軌跡の可視化

基本操作

•

属性検索

•

複数条件

空間検索

•

ラインゲート•ポリゴンゲート

他のGISとの連携

基本操作

CSV読み込み 1• ウェルカム画面に並んでいるボタンから「Moving Objects」を選択してCSVファイルを開く

CSV読み込み 2

クリックするとカラム変更• 冒頭10行がプレビューできるのでカラム位置を確認• 日本付近のデータであれば緯度・経度を自動判別• 自動判別結果が誤っていればカラムをクリックして変更

CSV読み込み 3読み込み開始• 設定が正しいことを確認したら下部の「Start loading」をクリックして全データの読み込み開始

読み込み完了
時刻を指定

動画プレイヤーのように「再生」,「停止」,「早送り」ボタンがあります。
「再生」ボタンをクリックすると、時間軸に沿って移動オブジェクトが動き出します。

演習①

疑似人流データを読み込んで、動かしてみましょう！

演習①
こんなふうに読み込めましたか？

レイヤーリスト

追加したレイヤ• データを読み込んで生成したレイヤーは左ペインのレイヤーリストに追加• 移動可能なものは順序を入れ替え可能

レイヤー設定
レイヤの描画順序

レイヤ表示

レイヤ削除

• レイヤーリストの中でレイヤーの表示方法など詳細設定が可
能（折り畳まれている設定パネルをクリックで展開）

ポリゴンKML読み込み
サンプルデータ
commercialDistricts.kml• ２つめ以降のレイヤー追加はドロップダウンメニューから• ポリゴンはKML形式、WGS84のみ対応

ポリゴンKML読み込みポリゴンデータを表示メッシュCSVの読み込み
サンプルデータCensus-MeshTest2005̲3.csv※mobmapで表⽰示するには、下記のようにフォーマットを加⼯工します。
１⾏行⺫⽬目
1列⺫⽬目に「@staticmesh」と記載@static-mesh@use-mesh-code

336533748

049395673

051394139

053393642

053393653

0

メッシュコード

数値（⼈人⼝口等）

2⾏行⺫⽬目
１列⺫⽬目に「＠usemesh-code」と記載
２列⺫⽬目にメッシュのスケールを記載
ex)3次メッシュの場合-> 3
3⾏行⺫⽬目以降• 現在のバージョンではCSVのみ対応• 現在のバージョンでは描画用。解析用ではありません。

メッシュCSVの読み込み• 現在のバージョンではメッシュは描画のみ

台風データ読み込み
ソース：デジタル台風• ウェブサイトから台風の挙動を読み込み

台風データ読み込み

http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/summary/wnp/s/201115.html.ja• デジタル台風の台風ページのURLを打ち込む

台風データ読み込み• 台風の移動軌跡をアニメーションで表示

CSV読み込み 4 (応用)category:intと入力• 属性情報を読み込みたい場合は、Additional行に「フィールド名:データ型」を入力することで、読み込み可能

CSV読み込み 5 (応用)

• MarkerオプションのVaryingを「By attribute」に変更し、Vary by attributeにフィールド名を入れると、変数に基づいて色の識別が可能

演習②

疑似人流データを色分けして表示してみましょう。
また、ポリゴンデータも同時に重ねて表示してください。

移動経路の可視化

Settingsをクリック
Settingsをクリック• SettingsのドロップダウンメニューからTarget選択

移動経路の可視化

ユーザーごとに移動経路が可視化されるTips: よりクールな可視化

背景を”Dark”に変更
チェック

色合いを変更属性テーブル
Data タブをクリック

各人・物の属性を表示

属性テーブル

表示するテーブルを切替

各人・物の属性を表示

休憩（10分）

属性検索

属性検索

属性テーブルから条件式を記述し、属性検索を行うことができます属性検索
category=4と入力

カテゴリ
1：小売店（各種）
2：交通
3：飲食店
4：娯楽・レジャー
5：小売店（食料品）
6：教育
7：その他
8：自宅

フィールド名=値と入力

属性検索

条件に合ったオブジェクトを選択

選択解除

画面左上にある ボタンから選択解除

高度な属性検索
複数条件の場合
OR文（または）category=4 || category = 8
AND文（かつ）category<4 && category > 1||(OR)、&&(AND)演習③

観光していると考えられる人流のみ表示してください。

空間検索

ゲート機能• ある地点を通過した人・物を選択• ラインゲート（線分で指定）• ポリゴンゲート（領域で指定）

ラインゲート適用例

新小岩にゲートを設置

総武線の利用者を抽出

ラインゲート適用 1

ラインゲートによる選択
ポリゴンによる選択
長方形による選択
選択解除

上部メニューの選択ボタンから移動オブジェクトを選択ラインゲート適用 2①ラインゲートボタンをクリック②マップ上をドラッグするとラインを引くことができます。

羽田空港沿いの高速道路に適用してみますラインゲート適用 3
確定ボタン 方向選択（上り・下り・両方）
ラインのブックマーク
キャンセル
ラインを引いたあとに、ライン上部にメニューが表示されます

ライン選択オプションから詳細を調整

ラインゲート適用 4

商業集積地ポリゴンデータを読み込んでみましょう！

•35のオブジェクトが選択されました!
•選択された状態で再⽣生してみると…

ラインゲート適用 5•選択された状態で移動経路の可視化を⾏行うと…

演習④

任意の場所でラインゲート機能で通行者分析をしてみましょう。

ポリゴンゲート機能

ポイント包含のみ軌跡も含める

ポリゴンゲート適用 1「ポリゴンによる選択」から先に読み込んだ商業集積地のポリゴンデータを選択します。

ポリゴンゲート適用 2

コンボボックスでポリゴンレイヤーを選択

ポリゴンの属性テーブルを表示すると、選択したポリゴンの属性が表示

ポリゴンゲート適用 3

選択ポリゴンの表示（地図上）
単一選択
選択解除
ポリゴンゲート機能

テーブルの行を展開した後にボタンをクリック

属性テーブルのIDの行をクリックすると、ポリゴン詳細メニューが表示

ポリゴンゲート適用 4「ポイント+エッジ」または「ポイントのみ」ボタンを選択することで、ポリゴンを通過する移動オブジェクトのみ選択

ポリゴンゲート適用 5

同様に移動経路を可視化可能条件付きポリゴンゲート

式を入力

移動オブジェクトの属性値が条件を満たす場合のみ選択演習⑤

任意の商業集積地の来訪者を分析してみましょう。

エクスポート

エクスポートボタン• ラインゲートもしくはポリゴンゲート等でオブジェクトが選択された状態なら属性テーブルの上にエクスポートボタンが表示エクスポート• 選択された移動オブジェクトの移動経路をポリラインとしてKML形式でエクスポート

エクスポート• デフォルトでは「mobmap-exported.kml」という名称で保存される

他のソフトと連携

QGISなどで読み込み• 属性は最初のレコードのみ反映されるので注意• 時系列で変化しない性別などであれば問題無し

QGISとの連携

QGISで表示。読み込み時はKML形式で。

QGISとの連携

他のレイヤとも互換性がある

QGISとの連携
Mobmapは移動軌跡データの可視化・解析に特化しているため、一般的なGISの操作はQGIS上で実行
主な連携例：•座標変換•KML形式・CSV形式へのファイル変換•バッファリング等の空間解析・演算GoogleEarthとの連携

もちろんGoogle Earthでも表示可能休憩（10分）

SESSION3 演習編

演習
人流データを用いて任意の場所における来訪者分析または通行者分析を行ってください。
・商業集積以外のポリゴンデータ等を活用してみてください！
ex)国土数値情報, メッシュデータ等発表
演習でやってみた内容を１人2〜3分程度でご発表をお願いします。

まとめ
Mobmapをつかって、時間情報を持ったGISデータの可視化・解析方法を学びました。
!

属性検索・空間検索を行うことで、目的に沿った人流のみを選択し、エクスポートするなどの既存のGISとの連携方法についても学びました。

アンケートのお願い
今後、Mobmapおよびハンズオンを改善するためアンケートのご回答にご協力ください。

http://goo.gl/bwgCcl

今後のMobmap開発計画みなさんのアンケート内容次第です（笑）
疑似人流データの全国展開

今後のMobmap開発計画

疑似人流データの全国展開!

今回は東京都のみしか用意できなかったため、次回は北海道のデータも用意できたらと思います！
!

To be continued…

謝辞
本資料の作成にあたり、東京大学地球観測データ統融合連携研究機構の金杉洋氏には疑似人流データの作成に際して経路補間のご協力をいただきました。
!

株式会社ナイトレイの石川様には、本ハンズオンのソースデータであるジオタグツイートをご提供いただきました。
!

この場を持ちまして一同に心より御礼申し上げます。

本日はハンズオンにご参加いただき、ありがとうございました。

!
Acknowledgement•Background image from AshtonPal https://www.flickr.com/photos/ashtonpal/12983045115 under CC BY-NC-ND 2.0