第1回 　スタートアップゼミ	  データの集計と⾏行行動モデルの基礎	  Data	  Aggregation	  and	  the	  Basis	  of	  Behavior	  Model	  M2	  ⼤大⼭山雄⼰己	  No.	  

0	   ゼミの流流れ	  ０.	  	  はじめに	  １．データの種類と説明	  ２．基礎集計の⽅方法	  ３．⾏行行動モデルの基礎	  ４．課題	  Flow of presentation	  No.	  

Basis of behavior model	  1-‐‑‒1	   はじめに	  ■⽣生活研ってどんな研究をしているんですか？	  
原，⻫斉藤，若若林林	  サービス設計	  コミュニティ	  ネットワー
クモデル	  ⼭山⽥田，⼾戸叶	  瀧⼝口，伊藤	  

⾏行行動モデル	  渡邊，柿元，濱上，北北川，植村，藤井，⼭山川，⼤大村	  デザイン	  中村，井上，福⼠士，⼤大⼭山，芝原	  都市・地域	  松村，⻲亀⽥田，浦⽥田，	  野末	  樋⼝口，福⼭山，中埜	  國分，⻫斉藤有，池⽥田	  今泉	  ⾏行行動モデルはさまざまな	  研究分野と関係性が強い	  No.	  

1-‐‑‒2	   はじめに	  Basis of behavior model	  ■主な研究テーマ	  主な学位論論⽂文研究テーマ	  １）街路路特性 	  	  	  	  →渡辺（2008），柿元（2012）２）経路路選択モデル	  	  →⼭山川（2009）	  ３）歩⾏行行者 	  	  	  	  →濱上（2008），北北川（2009），植村（2010）	  ４）ソーシャルネットワーク 	  →浦⽥田（2009）	  ５）コミュニティと発話	  	  →松村（2009），⻲亀⽥田（2010），野末（まち⼤大）	  ６）ハバナ 	  	  	  	  →樋⼝口（まちづくり⼤大学院）	  ７）広場 	  	  	  	  	  →福⼭山（まちづくり⼤大学院）	  ８）都市類型 	  	  	  	  →中埜（まちづくり⼤大学院）	  ９）アクティビティモデル 	  →藤井（2009），⼭山⽥田（2010）	  １０）地域での活動 　 　 　 　 	  →斎藤有（2010）	  １１）交通管制	   　 　 　 　 　 　→⼾戸叶（2012），瀧⼝口（2010）	  １２）デザイン 　 　	  	  →中村（2007），井上（2008），福⼠士（2011）	  １３）新交通サービス設計 	  →原（2012），⻫斉藤（2012），若若林林（2013）	  １４）移動データの精緻化 	  →⼤大村（2012），今泉（2013）	  １５）住宅宅 	  	  	  	  →國分（まち⼤大）	  １６）回遊シミュレーション 	  →伊藤（2012）	  １７）⾏行行動圏域	  	  	  →池⽥田（2012）	  No.	  

Basis of behavior model	  2	   はじめに	  ■では，⾏行行動モデルとは？	  

さまざまな⼈人の選択⾏行行動＝意思決定を表現するモデル．	  

仮定1：効⽤用最⼤大化理理論論	  各選択肢の望ましさを表す「効⽤用」を考え，個⼈人は最も「効⽤用」が⼤大きい⾏行行動選択肢を選択する．	  

U in = Vin + ε in
仮定2：確率率率的意思決定	  効⽤用の要因である変数すべてを観測することはできない．⾮非観測要
因によって「効⽤用」の⼤大きさは確率率率的に変動する．	  

€exp( µVin )Pin =∑ exp(µVij )j∈CNo.	  

Basis of behavior model	  3	   はじめに	  ■どのような研究があるか？	   　各交差点を意思決定地点として、	   　2〜～5の接続する街路路を逐次選択	   　するモデル	  Vn = β1 X destination + β2 X shortest + β3 X straight + ∑ βi X i(1)	  i(1)空間定位に関する説明変数	  ※	  ⽬目的地⽅方向⾓角度度	  α（※），最短経路路ダミー，直進ダミー	  (2)空間特性に関する説明変数	  A：街路路空間の形態と機能を表す説明変数	  B：街路路景観パタンダミー（13パタン）	  １：空間定位，２：空間定位＋構成要素（A)，３：空間定位＋景観パタン	   　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　	  	  の3通りをモデルで推定	  (2)	  No.	  

Basis of behavior model	  4	   はじめに	  ■モデル推定結果	  説明変数	  空間定位	  空間定位＋	  空間構成要素	  空間定位	  推定値	  t値	  推定値	  空間定位+	  街路路景観パタン	  t値	  推定値	  t値	  -‐‑‒0.014	  	  -‐‑‒7.82**	  	  -‐‑‒0.015	  	  -‐‑‒7.44**	  	  -‐‑‒0.015	  	  -‐‑‒7.59**	  	  ⽬目的地⽅方向⾓角度度(度度)	  空間特性を考慮したモデルでは，直進志向性が弱まる	  構成要素	  街路路景観パタン	  直進ダミー	  0.720	  	  3.61**	  	  0.294	  	  1.16	  	  0.550	  	  2.53*	  	  最短経路路⽅方向ダミー	  0.876	  	  6.00**	  	  0.656	  	  4.07**	  	  0.721	  	  4.56**	  	  歩道幅員	  0.102	  	  2.72**	  	  平均間⼝口⻑⾧長	  -‐‑‒0.061	  	  -‐‑‒3.20**	  	  リンク幅	  0.033	  	  1.48	  	  1.251	  	  3.52**	  	  0.958	  	  3.46**	  	  -‐‑‒1.272	  	  -‐‑‒1.58	  	  構成要素や街路路景観パタン	  センター街（⑦）パタン	   が経路路選択⾏行行動に有意な影	  ダミー	  響を与えている	  街区内⼤大通り（①）パタンダミー	  裏裏道店舗無（①）パタン	  ダミー	  サンプル数	  306	  306	  306	  初期尤度度	  -‐‑‒266.0	  	  -‐‑‒266.0	  	  -‐‑‒266.0	  	  最終尤度度	  -‐‑‒193.0	  	  -‐‑‒171.9	  	  -‐‑‒177.6	  	  尤度度⽐比	  0.275	  	  0.354	  	  0.332	  	  修正済尤度度⽐比	  0.263	  	  0.331	  	  0.310	  	  *	  ：5%有意	  	  **	  :	  1%有意	  No.	  

5	   ⼀一般的な分析の流流れ	  Basis of behavior model	  ■どのように分析していくか．	  
（ものすごく簡単な例例）	  このあたりまで紹介します．	  

・データの特性を知る．	  
↓	  分析を⾏行行なう前に，データに馴染む必要があります．どのような情報が得られているのか，データから何がわかるのかを把握しておきましょう．	  

・クロス集計を⾏行行い，傾向を探る．	  
↓	  基礎的な集計として，様々な属性を掛けあわせて何と何に相関があるのか，⾏行行動の要因になっているものは何か，分析します．	  

・モデルを構築し，推定を⾏行行なう．	  

クロス集計結果から仮説が⽴立立ったら，モデルを構築して因果関係を定量量的に分析します．ある選択に対して何が効いているのかを把握します．	  データの種類と説明	  No.	  

about Data	  6	   データの種類と説明	  ■どんなデータがあるか？	  
1）⾏行行動データ	  Macro	   	  	  	  	  	  PT	  （Person	  Trip）	  ゾーン	  	   	  PP	  （Probe	  Person）	  ビデオ画像	  グラフ	  2次元	  他にも：検知器（断⾯面），利利⽤用ログ（PASMO等），道路路交通センサス（統計）	  Bcals：加速度度，歩数，運動負荷などの詳細な移動⽂文脈情報	  2）質的データ	  ・アンケートデータ（Web	  Diary），RP/SP調査	  ・ヒアリング（⾳音声）	  Micro	  No.	  

7	   データの種類と説明	  about Data	  ■PP（プローブパーソン）データとは？	  
GPS機能を搭載した携帯電話と移動通信機器と連動した	  Webダイアリーを⽤用いてモニタの移動活動記録と数秒間隔の位置情報を取得できる	  ・⼤大量量かつ詳細な移動データ	  ・day-‐‑‒to-‐‑‒dayの⾏行行動記録	  （同⼀一個⼈人の複数⽇日に渡る⾏行行動履履歴）	  ⾃自宅宅	  ⾃自宅宅を出る時に操作	  乗⾞車車駅	  徒歩から電⾞車車に乗り換える駅で操作	  降降⾞車車駅	  電⾞車車から⾞車車に乗り換える駅で操作	  移動⼿手段	  移動⽬目的	  個⼈人属性	  平均速度度	  トリップ⻑⾧長	  トリップ時間	  …	  勤務先	  

勤務先に到着した時に操作	  ⼤大きく，location	  data，trip	  data	  の2種類がある．	  No.	  

about Data	  8	   データの種類と説明	  ■trip	  data（トリップごと）	  tripID,	  userID,	  移動⽬目的・⼿手段，	  出発・到着時刻，出発地・到着地位置情報	  バイク	  4%	  電⾞車車	  1%	  徒歩	  20%	  バス	  0%	  ⾃自転⾞車車	  22%	  バイク	  バス	  ⾃自転⾞車車	  ⾃自動⾞車車	  ⾃自動⾞車車	  53%	  個⼈人情報保護のため除いています．	  

電⾞車車	  徒歩	  No.	  

9	   データの種類と説明	  ■location	  data（5〜～10秒間隔）	  tripID,	  locationID,	  userID,	  移動⼿手段，	  時刻，位置座標，測位モード	  個⼈人情報保護のため除いています．	  

about Data	  基礎集計の⽅方法	  No.	  

10	   基礎集計の⽅方法	  aggregation	  ■集計に使うソフトウェア	  1）データ整理理/正規化	  2）データ集計	  R/Java/Excel…	  3）可視化	  R/GIS/Excel/Google	  Earth…	  No.	  

11	   基礎集計の⽅方法	  ■データ整理理/正規化	  いくらExcelでも，ボタンひとつではグラフも描けません．	  
⾃自分の⽬目的に合わせて，まずデータを整理理する必要があります．	  
データクリーニング／補正／マーケット・セグメンテーション…	  ・トリップデータ（1回の移動＝1⾏行行）	  ・ツアーデータ（1⽇日の⾏行行動＝1⾏行行）	  aggregation	  No.	  

aggregation	  12	   基礎集計の⽅方法	  ■Excelでのクロス集計：ピポットテーブル	  ▶「データ」→「ピボットテーブルレポート」	  列列エリア	  ⾏行行エリア	  データエリア	  ピポットテーブル	  フィールドリスト	  例例えば，移動⽬目的と移動⼿手段の関係性が知りたい．	  No.	  

aggregation	  13	   基礎集計の⽅方法	  ■Excelでのクロス集計：ピポットテーブル	  ⾏行行エリアに⽬目的，列列エリア・データエリアに移動⼿手段を⼊入れれば，	  ⽬目的別移動⼿手段分担率率率が出る．	  

買い物	
食事	その他	

出勤・登校	

バイク	

娯楽	

バス	

業務	

自転車	

帰宅	

自動車	

帰社・帰校	

電車	

その他	

徒歩	

0%	  20%	  40%	  60%	  80%	  100%	  グラフにすれば，傾向がよりわかりやすい．（業務は⾃自動⾞車車分担率率率が⾼高
く徒歩が少ないなど…）	  （グラフ→100％積み上げ横棒）	  No.	  

aggregation	  14	   基礎集計の⽅方法	  ■集計結果の可視化	  目的別自動車トリップ数	350	  集計した結果はわかりやすいように	  グラフ，表としてまとめましょう．	  

300	  注意点	  150	  250	  200	  100	  50	  ●縦軸，横軸には項⽬目名・単位を記⼊入 　	  0	  [レイアウト]→[軸ラベル]	  ●有効数字を揃える	  [軸の書式設定]→[表⽰示形式]→[数値]	  ●軸ラベルは斜めにしない	  ●グラフ名、グラフエリア外枠を消す	  [グラフエリアの書式設定]	  ●グラフの張り付けは拡張メタファイル形式	  [貼り付け]→[形式を選択して貼り付け]	  →[図（拡張メタファイル）]	  自動車トリップ数	

[軸の書式設定]→[配置]	  350	  300	  250	  200	  150	  100	  50	  0	  その 帰社・ 帰宅	 業務	 娯楽	出勤・ 食事	 買い他	 帰校	
登校	物	

⾏行行動モデルの基礎	  No.	  

15	   ⾏行行動モデルの基礎	  Basis of behavior model	  ■⾏行行動モデルとは？	  

さまざまな⼈人の選択⾏行行動＝意思決定を表現するモデル．	  
「離離散選択モデル」を指すことが多い？	  

仮定1：効⽤用最⼤大化理理論論	  各選択肢の望ましさを表す「効⽤用」を考え，個⼈人は最も「効⽤用」が⼤大きい⾏行行動選択肢を選択する．	  

仮定2：確率率率的意思決定	  効⽤用の要因である変数すべてを観測することはできない．⾮非観測要
因によって「効⽤用」の⼤大きさは確率率率的に変動する．	  €No.	  

Basis of behavior model	  16	   ⾏行行動モデルの基礎	  ■効⽤用をどう記述するか．	  
▶効⽤用関数	  U in = Vin + ε in
U in ：選択肢 　	  i の効⽤用	  Vin ：効⽤用の確定項	  ε in ：効⽤用の確率率率項	  ▶確定項？…観測要因で記述できる効⽤用	  €€Vin =€ ∑ βk X ink€

k= β1 X in1 + β2 X in 2 + ...+ βK X inK
X ink ：説明変数（効⽤用を変化させる要因）	   βk ：パラメータ（どのくらい効いてるか）	  €€€

No.	  

17	   ⾏行行動モデルの基礎	  Basis of behavior model	  ■例例：路路線・駅の選択	  後楽園駅からメトロに乗って学校に向かうとき，	  「本郷三丁⽬目」と「東⼤大前」のどちらを利利⽤用するか？	  

▶説明変数は？	  	  本郷	  	  東⼤大前	  三丁⽬目	  駅から学校（建物）までの距離離，駅周りの店の数，所要時間，運⾏行行頻度度，改札階との⾼高低差（後楽園）…	  V H = β1 X dist, H + β2 X shop, H + β3 X time, H + β4 X freqency, H + βH
VT = β1 X dist,T + β2 X shop,T + β3 X time,T + β4 X freqency,T
他にも，ダミー変数（個⼈人属性などの定量量化できない変数）などを説明変数として⽤用いることがあるが，定数項やダミー変数はどちらかの選択肢にのみ⼊入れる．	  No.	  

Basis of behavior model	  18	   ⾏行行動モデルの基礎	  ■例例：路路線・駅の選択	  ※ガンベル分布	  −ε −e − ε▶選択確率率率	  本郷三丁⽬目（H）が選択される確率率率は，	  f (ε ) = e e

PiH = Pr[U iH ≥ U iT ]誤差項にガンベル分布（Closed	  form）を仮定する．	  

€€1exp( µVin )Pin ==1+ exp(− µ(Vin − Vim )) exp( µVin ) + exp( µVim )選択確率率率は最終的に，効⽤用の確定項（確定効⽤用の差）のみを⽤用いて表される．	  

€No.	  

Basis of behavior model	  19	   ⾏行行動モデルの基礎	  ■スケールパラメータ	   µ€本郷三丁⽬目選択確率率率	  PH1	  0.9	  0.8	  0.7	  0.6	  0.5	  0.4	  0.3	  0.2	  0.1	  0	  -‐‑‒10	  €μ=1	  μ=0.2	  μ=5	  -‐‑‒8	  -‐‑‒6	  -‐‑‒4	  -‐‑‒2	  0	  2	  4	  6	  8	  本郷三丁⽬目と東⼤大前の確定効⽤用差	  €10	  V H − VT

No.	  

20	   ⾏行行動モデルの基礎	  Basis of behavior model	  ■どのようにパラメータは決定するのか？	  
▶尤度度（もっともらしさ）を最⼤大化	  L = ∏ ∏ Pinid inndin 　 　は個⼈人iが選択肢nを選択したとき1，それ以外0．	  

実際の推定では，計算を簡便便化させるために以下の対数尤度度を⽤用いる．	  

€€ln L = ∑ ∑ din lnPin
inNewton-‐‑‒Raphson法などを⽤用いて対数尤度度を最⼤大化させるパラメータを求める．	  No.	  

21	   宿題	  Basis of behavior model	  ■6/26（⽔水）まで	  ・担当を決め，「やさしい⾮非集計分析」	   　1章〜～3章を各⾃自まとめてくる．	  
・ppt：10枚程度度	  ・もう1⼈人は四段階推定法について．