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J-GLOBAL ID：201802245639452610   整理番号：18A1637391

ビッグデータを活用した人々の流動分析の進展

著者 (1件)： 関本義秀 (東大 生産技研)
資料名： 災害情報  (日本災害情報学会誌)
号： 16-1/2  ページ： 123-126  発行年： 2018年07月 
JST資料番号： L7755A  ISSN： 1348-3609  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・スマートフォンの普及によって都市規模の人々の流れが見えるようになってくるなど,こうしたビッグデータの災害時の分析やデータアーカイブについて解説。
・東日本大震災や熊本地震時の分析(東日本大震災当日の首都圏の人流や,通常との交通手段選択の比較の分析,熊本地震での非公式避難所への避難民の集中についての発災後1~3カ月程度の早い時期での分析公表,など)。
・データ同化によるシミュレーションとの融合や機械学習を用いたアプローチ(断片的なデータあるいは過去のデータから何らかの推定をするデータ同化のアプローチを車両や人流に対して適用するなど)。
・アーカイブ構築の活動(東日本大震災の”復興支援アーカイブ”における,各被災自治体の生存者に対する聞き取り調査結果の数百人ずつのデータ,G空間情報センターにおける有償・無償の2000以上のデータセット,など)。

シソーラス用語： *流れ分布 ,  *流動 ,  携帯端末 ,  機械学習 ,  データ蓄積 ,  *データ ,  情報 ,  データ同化 ,  災害調査
準シソーラス用語： データアーカイブ ,  *ビッグデータ ,  災害情報 ,  *人流 ,  *流動分布 ,  アーカイブ

分類 (2件)： 自然災害  (RA02030M) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

引用文献 (16件)：

• Akihito Sudo, Takehiro Kashiyama, Takahiro Yabe, Hiroshi Kanasugi, Xuan Song Tomoyuki Higuchi, Shin'Ya Nakano, Masaya Saito and Yoshihide Sekimoto, Particle Filter for Real-time Human Mobility Prediction following Unprecedented Disaster, The 24th International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL 2016), San Francisco, 2016.
• Ryosuke Toida, Yoshihide Sekimoto, Teerayut Horanont, Hiroshi Kanasugi and Ryosuke Shibsaki, Analysis of the reconstruction process after the Great East Japan Earthquake using GPS data, CUPUM2013, CDROM, 2013.
• Takahiro Yabe, Kota Tsubouchi and Yoshihide Sekimoto, CityFlowFragility: Measuring the Fragility of People Flow in Cities to Disasters using GPS Data Collected from Smartphones, Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (IMWUT), Vol.1, No.3, Article 117, September 2017.
• Takahiro Yabe, Kota Tsubouchi, Akihito Sudo and Yoshihide Sekimoto, A Framework for Evacuation Hotspot Detection after Large Scale Disasters using Location Data from Smartphones: Case Study of Kumamoto Earthquake, The 24th International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL 2016), San Francisco, 2016.
• Teerayut Horanont, Apichon Witayangkurn, Yoshihide Sekimoto, Ryosuke Shibasaki, Large-Scale Auto-GPS Analysis for Discerning Behavior Change during Crisis, Intelligent Systems, IEEE, Vo. 28, No. 4, pp. 26-34, 2013.

タイトルに関連する用語 (5件)： ビッグデータ ,  活用 ,  流動 ,  分析 ,  進展