■概要 wifiから得られる位置情報の観測誤差を考慮し,測定尤度を取り入れたベイズ推定で実際の活動が起きた確率を,魅力度から設定される事前確率から推定する.時空間プリズムの制約とDDRで実際の活動候補数を制限している. ■質疑 福山:データの誤差を考えていなかったので良かった. 羽藤:観測方程式を入れるということ. 羽藤:イントロの書き方でいいフレーズはあった?こういう枠組みで考えることだと思う.ここに足りていない問題意識は?時間や速度の概念がないが,設計の変数になるか?理論から考えようとすると,マイクロな加速度のデータがあることが強みだと我々の強みでは. 羽藤:トラジェクトリを扱ってると目的地を考えていない.経路も時間の概念もない.domainは1座標を中心にした円なんだけど,実際は時間入れると宙に浮いていることになる.ここをいじるともう少し違うモデルになりそう. 若林:tjとtj+1の間隔が,wifiのデータで細かく取れてると思う.xjとxj+1は測定値? 羽藤:真値でtime-space図が書けるが,時間はほぼ真値だが位置が変.wi-fiもそうだけど,超長期のデータが取りたいときに頻度を落とすとか取らないようにするなどしてデータの欠損を防いでいる.観測の時間を長くした方が得.wifiが当たるから制度が違うのでそのサンプリングデザインができて調査設計ができる.ここらへんが詰めれてない. 羽藤:DDRの大きさはなぜ違う? 若林:観測方法の違いではないか. 福山:きっちり整理する考え方が参考になった.データ同化はやらないといけないかと思っている. 羽藤:20世紀型のモデルはデータが真値という前提.今はいろいろな精度のデータがあるので,運動方程式・観測方程式などで尤度で求める.プリズムなどで制約があるのが交通現象の特徴.5年くらいしてimpact factor一番高くなると思う.福山さんのではどう適用するか. 福山:マップマッチングしたデータを使っていたが,観測データの誤差からどうモデルにつなげるか. 羽藤:経路を通っているだろう尤度は算出されている.行動モデルの尤度と同じところにいれてやればこれと同じことができる.そのときに制約があるから急ぐとか,経路はこっちに行くとかいうのが推定できる.交通機関の方が面白いかな.神戸のデータでやるというのはあるかもしれない. 若林:測定データというのはwifiの機器の位置なのか,形態端末の位置なのか. 羽藤:wifiの場合は1点測量で基地局からの電波の強さでやってるのでは. 福山:アクセスポイントの信号の強さを元にしている. 羽藤:昔はwifiの密度が弱いからできなかったが.本来は場所ごとの電波特性があるので,本当はユニークにできるはず.wifiのデータをストックするのと加速度センサーを含めてやるのはあると思う.気圧のデータと合わせて三宮の駅内部の回遊がわかりそう. 経路はもう結構やられてるからPOIに振ってるんだけど,離散連続と合わせてどうやるかという話だと思う.これは1次元の展開だから,プリズムの中でどういうパスを選んでいるかの制約条件のかませ方,繰り返しデータがあるからMXLでやるとか. 吉野:半径を恣意的に与えるということは,何種類か与えるということ?使用環境が違うときは変えられるということか. 事前確率から更新するのがよくわからなかった. 福山:事前確率が場所と時間の関数.どこが活動場所かということで確率が変わっていくこと. 羽藤:初期値は与えておいて,次々更新していく.確率の取り方が.. 福山:確率の選択モデルをかませられそう. 羽藤:文脈依存性みたいなのが入るといい.通常のやり方だとなかなか出ないので. 伊藤:wifiがすごいというのがよくわからない. 羽藤:欧米はwifiがほとんど.屋内でGPSが取れない.建築内の交通行動モデルがないのはそういう理由.昔は音場のデータと気圧と加速度の変化でやろうとしていたが絶対座標がない. 伊藤:5分間以上の活動のみとしているのが気になる. 福山:3~8分くらいのもある.大学内のデータなので長いのかもしれない. 伊藤:jは何分くらい? 羽藤:観測は普通の研究者は意識しない.サンプリングのデザインが,時空間の分解能でモデルが全然変わる.どういう世界を記述したいかというところ.今のビッグデータと言う中で非常に重要.今はPOSのデータしかない.普通のbehaviorモデルに観測尤度を加えて,後は切り方の基準の設定.VNのセルの切り方をどうするかということか. 大山:3点観測していた例について,逆に滞在が抜け落ちていることがわかる?観測の間隔が長過ぎると漏れることがあると思うが. 福山:測定の間隔をどれくらいに設定するかが重要では. 羽藤:wifiのデータを実装できるようにした方が良さそう.