望月質疑応答 浦田 アニメーションで青い点が動いたのは推定過程か - そう．勾配降下法なので，収束まで近づいていく様子を表している 深層学習のアプローチとして何を使っているか - 推定パラメータで大まかに予測して，それと微分の位置パラメータで合わせていく感じ 羽藤 災害時の適用を考えると，災害直後の行動を含む形で推定した方がいいのではないか． - 今は前日までの名残はモデルを更新することでモデルに残していた．データを使わずともモデルに前日までの情報が残っている． - パラメータが大きく変わる場合もモデルかサンプリングで工夫したい． とはいえこの研究自体で新規性がある． パラメータが非線形に動くことはネクストステップ．調整過程や学習過程が面白い．状況が激変するときの考察もあるとさらに良くなるのでは． 小林 定常・非定常にもいくつか段階があるが，どれくらい非定常か．定常でも刻一刻と状況が変わることはあり得るが，研究の中でどれくらい非定常を重視しているか． 1日単位でおいているが，もう少し長いスパンになるとどうなるのか．と広がる予感がするのであまり絞り切らなくてもいい気がする． - SPACEは被災活動のみを予測するシミュレータ．別の時間単位でも見てみたい． 羽藤 レビューパートで，ベイズも意識するといい．既往のベイズの手法との違い，この研究の独自性は何か． 浦田 方法論2：空間上で学習したとは？ - パラメータを得るのに2種類のパラメータが必要．真値のパラメータと微分を行う位置のパラメータ．パラメータベクトル空間のこと． 鈴木 パラメータがばらつく方向はランダムだが，それに方向性を持たせることは考えるか． 羽藤　面白そう．災害時にはlossに敏感で，gainに鈍感みたいな認知の変化を考えられる．時系列のパラメータの変化に構造を与える． - 探索の方向を与えてやるとか． 羽藤　行動科学的な感じ．災害時の動的な行動メカニズムを明らかにするというアプローチも面白そう． 羽藤　仮想敵は？ダメな方法 - 純粋に人口分布を生成して人口分布からパラメータを作る方法だと，うまく推定できる時とそうじゃない時がばらつく． 羽藤　普通に考えるとこうするけど，それではダメで，それに対してこの方法の優位性がここだよ，という言い方をするとわかりやすい．なんでこの方法なのかを整理していく 浦田 時間がかかる．値そのものを求めるとブレるが，勾配を求めると少しブレてもある程度落ち着く． 羽藤　時間の要素は災害時に重要．次の日どうなるかみんな気になるから 近藤　災害時にこれを使うということか．次の日の状況を当てる？ - 1日のデータを入れているのでそうなっている 羽藤　やり方は色々ありそう 増橋　移動平均がいいのでは 望月　そもそもアクティビティシミュレータが1日の活動を出すものなのでそこの修正も必要かも 羽藤　1日を全部最初に予測するからこそできることもある． 村橋質疑応答 浦田：6ページで、AVとMVとの違いは速度減衰だけ？ 村橋：道路容量の圧迫についても若干違う。 浦田：BPR関数で言うと？ 村橋：手動運転車の数だけに依存。AVはその速度に合わせる。 浦田：AV車だけなら旅行時間一定で、混在ならMVの車両数のみに依存。MVだけの場合もMVの数に依存？ 村橋：そう。 浦田：Mixがだいぶ得しているような気がする。 村橋：設定が甘い、アバウトな気がした。そこに関しては突っ込む余地はある。単純化はできているので、今回は単純な形をそのまま使おうとした。 浦田：xとyを別に使う意味はあるのか？片方を変えるだけではダメなのか？ 村橋：そうかもしれないです。 浦田：冪乗でかかってるか掛け算でかかってるかの違いなので。 増田：問題意識というか、背景をもう1回説明してほしい。 村橋：AVが入るときに、今までは複雑なNWで道路運用をするかどうかで、ブライスのパラドックスみたいなのがあったが、それがどう変わってくるかを見たい。あとはその中で、普及段階だと専用レーンを作るのが大事になるので、それをどう運用すると無駄なく確保できるかに主眼を置いている。 増田：あんま分かってない(笑)今までMVだけだとブライスのパラドックスが起こってたけど、それがAVが入ると違う形になるから、NWの作り方や容量の操作が違うものになるだろう、的な？ 村橋：そう。 羽藤：野心としては、AVを入れたのに悪くなってるみたいなのを示せると面白い。見てると、結局それを引き起こすのは人間だから、やり方によっては起こり得る。自動走行の数に合わせて車線制御すれば良いのかね？ 村橋：普及段階に応じたふさわしい運用の仕方があるだろう。 羽藤：自動走行は速いことが購入につながる。それは、MVとAVの旅行時間の差で普及率が変わる関数を入れる。最初にインセンティブをやっとかないと普及が進まないよっていう話に行けば良いなぁ。 浦田：後半の実験では、AV専用レーンを1ルート決めて何が起こるかみたいなこと？ 村橋：そう。片方だけAV+混在にしたときに、全部混在の場合とどう違うのかとかも計算しようとしていた。 羽藤：LP制御だから、増田くんとかも近い。 月田：広瀬さんの論文に対して発展させたのはどこ？ 村橋：広瀬さんは2車線単路でやっていたが、それをブライス型のNWにした。 月田：広瀬さんがそこで止まったのは、そこから先が難しいからだと思う？ 村橋：広瀬さんは、2車線単路の図を出した上で、自動運転混在レーンと専用レーンがある場合だと、混在車線を走るAVはMVの速度に制約されるが、専用レーンだと制約されないから早く行ける。速度に差があるときに制御する方法としてオークションを入れていて、そこまで通してやりたかったのかな。 月田：その部分を村橋がやろうとしてる？ 村橋：僕は複雑化したときにやろうとしている。オークションも夏以降に取り組みたい。 浦田：スタティックな配分になっているが、後半はダイナミックな配分になる？均衡配分のままVCGを入れるのか、ミクロシミュレーションみたいなのの中にVCGを入れる？ 村橋：詰めて考えてなかった。 浦田：静的配分でも村橋のパラドックスが出るなら良い。 鈴木：均衡に達させない方法を考えるのではなく、均衡を操作する方が良いのでは。 村橋： 羽藤：均衡近傍の振る舞いがどうなってるのかが本質ではないか。どれだけ流れても片方の旅行時間を超えることはないっていうのがAVの運用の仕方で達成できる可能性があるっていうのが村橋が言ってること。 浦田：ブライスのパラドックスそのものが悪いというよりも、どういうレーン設定をしたらSOになるのかってことで、AVとMVのどっちに乗るかみたいなのも選択できるようにすると良いのか、、。ブライスのパラドックスそのものが悪いから、MVの流入制限をしようっていうのが、過剰にいじめてるように見える。SOに近づけるための運用方法を考えた方が良い。 羽藤：それぞれのオペレーションの組み合わせの上で新規道路を作りますっていうのがあるので、評価の仕方を詰めることが重要。立て付けをはっきりさせる。 小林：広瀬さんも既往研究に対する位置付けに苦労していた。広瀬さんの論文でただ複雑なNWにしましたではなくて、どういうことが分かりましたっていうのをまとめに書いた方が良い。 羽藤：NWの設定は色々ある。あくまで設定なのか、新規の道路を加えることで混雑が悪化することが自分の研究の中で位置づけられるといい。小林さんがやってることは、既存の研究に対してこういう立ち位置でやってますっていうのを、広瀬以外の論文で持っておいた方が良い。 鈴木：ネットワークをサンプリングしたことによるバイアスは？ 増橋：分母が小さくなって，選択されるリンクの重みが大きくなるので，本来的には削除したくないが，500m圏内で今の方法ではオーバーフローしてしまった．経路に選択されるされないに関わらず使用したい． 鈴木：基礎集計はしたのか 増橋：してないがしたい 鈴木：トリップが通勤ならリンク長が効きやすい，買い物が効きにくいなどあれば，考察がしやすい 小林；トリップ目的に関しては思っていて，500mか外れる圏内に帰宅目的も多い，そこで歪んでしまう可能性もある．条件を揃えること． 浦田：前半細かく変遷を追ったが，これを踏まえてどんな変数を入れたいか 増橋：今は地価と面積を入れたい 小林：地価は路線価？ 浦田：地価を入れると何がわかる？ 増橋：地価とリンクの中心性の関連を分析して入れたいが，どう入れるかは検討中 浦田：研究目的は何かということかな 増橋：目的は一時点に対して，何があって何がないというのを複数時点で比べることで，できたもの，作ろうとしているものに対して行動への影響を解明したい． 浦田：その中に「地価」は出てきてないが 増橋：この目的とは離れてしまっているが，せっかくだから繋げたい．土地利用，立地選択と歩行規範を結びつけたい． 浦田：政策評価とはどういう政策か？ 増橋：例えば大規模な商業ビルがある土地に立った場合に，歩行規範がどう変容するのか． 浦田：それが説明変数に入ってないといけないということで地価を入れたのか． 筆単位で商業床？ まとまっているということをどういう変数で入れるのか まとまったところがそこに集客があるというのはわかるが， 羽藤：ここ数年で家賃が倍になったらしい．これを何が引き起こしているのかというと，開発かな 浦田：沿線人口は？ 羽藤：開発が起こっているから，社会的相互作用．床が供給されて，需要が来て選択確率が上がるとそれが外側にシフト．その途中で魅力のある開発が2005年と今とだと変わっていて，移動目的が変わったから変容したとすると簡単だが，それでいいのか 増橋：規範そのものが変わる，普遍的な行動規範があってそれ自体が変わる可能性もある部分と，それに対して施設があることで変わる部分があり，施設により変わる部分にアクションを起こしてモデルを作った場合に，こうすればこう変わるを示せるようにしたい 羽藤：1950年代当時を見ると密度が低い．今は中心の密度が高い．それは望月でいうとODパターンが違う．分布交通も変わって来ている．そのことが立地として駅まちの商業の供給ボリュームと種別を変えつつある． 2017年の大学生と2005年の大学生の価値観の違い，浦田さんと増橋さんで価値観が違うかという話． 浦田：サークルの打ち上げの飲み会とか．カラオケに嫌々連れて行かれたりとか． 今はハチ公前は集まる． 羽藤：カラオケ屋でどれだけ遠くまで行くか 望月：行かない 羽藤：どこに行くの 浦田：センター街の真ん中の左右に行く 望月：サークルで行くならそうかも． 浦田：ヒカリエとか全くなかった． 羽藤：渋谷に何時間いれるか 浦田：飲み会しか行ってない．二次会も行ったら5-6時間 羽藤：今のこ二次会とか行かないでしょ 浦田：終わった後にそこらへんで宮下パークとか歩くとかはする 羽藤；映画見た後どこに行く 浦田：映画館周辺で飯食うとか 羽藤：あまり変わってない？ 望月；パルコ行くよりはスクランブルスクエア 羽藤：よく行くところは違う．施設が変わったからそこに行くとか，規範そのものは変わってないのかは，因果推論的には面白い 増橋：そこに商業施設ができたことによってそこに行くことと，ある商業施設に行った時に半径100m以内しか行かない人がいたとして，2005年も2021年もそうなのか，その原因が何かは難しいが，半径500mなら歩くような人が，2005年の集団と2017の集団を見た時に，規範が，同じ施設に行かせた時にどういう回遊をするか 羽藤：回遊にどのくらい夢を見ているかは浦田世代と増橋世代で違うのかというのが違うという仮説かな．スマホもなかった． 商業床の面積めちゃくちゃ増えている．これは行動原理に影響を与えているか．どんどんいろんなものを取れる人は取れるようになっている．食べログとかはなく，紙の媒体を持って歩いていた．回遊の仕方がスマホドリブンになっている． 近藤：フロアマップを持たなくなった 羽藤：こういうのが行動の仮説に結びつくと面白い． 何が違うのかは本質的． 待ち合わせ方，時間の感覚も違いそう．それによりハチ公前の意味も変わってそう． 羽藤：渋谷といえば 小島：クラブとか？ 羽藤：夜の都市計画ね．勤めている人も夜行くとかはある． 施設の話がメインだったが，商業床をどう取ってくるのか． あるデータに対して，敷地はあるので， 敷地と筆の分割にはギャップがある．隣接する範囲で一つの地主が持っているとか．素では使えない．その辺のマージの仕方，構成上の違いがある． 地元化しているのが一番出そう．15年前と一ヶ月のロケーションが全然違う．駅まちの中には商店があるが，その一枚外側の時間配分が変化している．浦田が渋谷のカラオケに行っていたのかがつくばとか船橋になっている．そこで渋谷に何を求めているかというと， 外国人が来た時に連れて行ってる． 鈴木：渋谷の近辺にいて，時間が余ったら，とりあえず何か集積しているだろうと思って渋谷に行く．時間を潰すのに選択肢が多い． 渋谷のフリンジは？ あまり行かない． なんとなく町歩きをしない． 村橋：今はgooglemapあるから．目的地が決まって行動しているから，ルートをあまり気にしない． 羽藤：うちの研究室のいいところは古いデータがある． 浦田：今は行きたいところを見つけてから行くということね 昔は歩いて決めていた． 近藤：渋谷よりも地元感がある駅まちの方が回遊がある．渋谷はわからないからgooglemapみて歩くのか．調べてから目的地に行く=探索か 羽藤：それだ 浦田；演習の時になんとかゾーンを作っていたが，用途でゾーンを作る必要がなくなった． 羽藤：探索型でなく，オフィスどーんで近傍で設計することになるのか． 浦田：動き方は変わっている．年が変わったのもあるが，同じ年代で比べても違いそう． 街が変わるんじゃないかな． 村橋：回遊なら，巡ってみるもの(服とか)が固まっているのは回遊するのか．特定の財に関してはあるのか． ネットでだいぶ変わるかも 鈴木：ショッピングセンターで一つにまとまる． 羽藤：移動コストが高すぎる 浦田：後は誰かと会うみたいな目的で渋谷を選ばなくなっているのか，変わっていないのか．4-5人とかなら 羽藤：4-5人なら小さい駅とか 鈴木：集まるメンバーが散っていたら，中心の大きな駅になる 浦田：コロナで地元化すると渋谷とかは選ばれなくなるか． 羽藤：自転車の人は違う？ 止めたところに戻ってこなくてはいけない．近隣に住む人の動き方と鉄道で来る人の動き方，車で動く人の動き方は違う． 東急できた人と小田急できた人の動き方は違う？ 小林：年表の出典を書く，史的なものを書くときは出典を書いてください． 14:32:38 開始 EIJI HATO 終了 皆様 : １）研究室以外の研究論文を引用すると立て付けがわかりすくなります． 14:33:32 開始 EIJI HATO 終了 皆様 : ２）day-to-dayとyear-to-yearだと，望月の方法も参考になりそうですね． 14:34:56 開始 EIJI HATO 終了 皆様 : ３）空間の括り方（今回は２ゾーンですが）と時間の括り方によって分析結果がかわりそうですね． 14:36:25 開始 EIJI HATO 終了 皆様 : ４）昔の東京五輪すごかったんだな． 14:36:39 開始 EIJI HATO 終了 皆様 : ５）今回の五輪と似てるんだろうか．． 14:38:24 開始 EIJI HATO 終了 皆様 : ６）ディベと鉄道系で投資パターンが違うのおもしろいね．買える土地（選択肢となる土地）と買えない土地（東急が持ってて選択肢に入らない土地）の峻別やサンプリングもおもしろそう． 14:40:17 開始 EIJI HATO 終了 皆様 : ７）２００５と２０２１で，そもそもネットワーク自体は変化してるんですかね．３次元ネットワークは変化してると思いますが． 14:42:11 開始 EIJI HATO 終了 皆様 : ８）最近のが，距離がすごいきいてるね．． 14:43:46 開始 EIJI HATO 終了 皆様 : ９）鉄道経路（改札選択）と空間選択の関係が重要かも．マルチスケールに移動経路の分析ができると，構想・計画・設計（開発）に有効そう． 14:44:10 開始 浦田淳司 終了 皆様 : 最後，福山さんの下の名前がちがった？ 14:48:11 開始 EIJI HATO 終了 皆様 : １０）選択肢集合として，フルネットワークで計算する場合と，なんらかの方法で間引く場合があって，後者でやってるってことは，データオリエンテッドにネットワークデータを限定している方法ですから，推定結果の違いを確認するとよさそう．移動目的は，時間価値や，RLで重要なプリズム制約に関係しているはずなので，立地が変わったことで，Necessaryのトリップが増えてるとすれば，時間価値が全然かわってきて，つまんないまちになったなーみたいなのは，今年の調査データを使うのがよさそうですね． 14:49:25 開始 EIJI HATO 終了 皆様 : １１）地価，奥が深い．． 14:51:36 開始 EIJI HATO 終了 皆様 : １２）商業とオフィスが縦方向で利用が変化したよね． 15:26:43 開始 RISA KOBAYASHI 終了 皆様 : -　年表の出典は示す。卒論書くときに出典の管理がめんどくさくなるから、早めにまとめておいた方がいい。 -　更に土地台帳データ取るとしたらどの街区が適切か、意見ください -　波及しているかどうかはグラフだけではわからない、独立に発生しているのか相関しているのか時系列分析の枠組みが必要。わかると面白い。 -　活発な時期、個人→事業者、事業者→事業者なのかある程度地主を集計して基礎集計があると良い(卒論のアペンディクスかな？) 近藤質疑応答 中間発表 6/29(火) 近藤 増田：避難指示・避難勧告？ ＞避難勧告は強いのは出たのは19～20時くらい．弱めのもの，高齢者施設に対するものが昼に出ていた． 鈴木：？？？？ ＞世帯に障碍者がいるかなどをアンケートで聞いている 羽藤：リスクを認知して避難しなかったのか，認知していなかったのかは，今回のアンケートで聞いた？ ＞リスクを認知していたかというのはなくて， 重要なのは，これは局所的な災害．外人はグローバルな災害を考えるけど，日本災害はすごく局所的なので，ブロードキャストが出来ないのが一番問題だということ．そこ上で，現実でどこが完遂したかというのはデータとしてあるので，一歩違うだけであ安いけれどそこまで見に行かなければ分からない．リスク回避型の人は知らないけど逃げるし，そうでない人は逃げずに流されるということもある．リスクをデータにすることが大事． 高齢者と若者では避難のポテンシャルが違う．アベイラビリティの評価が必要そう．考えてる？ ＞年齢はデータとしてあるので，それをリスク認知のデータとして使えそう．障碍者が家族にいるから…とか． すごくいいモデルでやるんだったらソーシャルネットワークを考慮してやるのもありかなと思った．その場合は設定に工夫が必要． 浦田：？？？？ 羽藤：ハザード源に近いところから，避難所に近い人から先に行ってもらわないと後ろの人が避難でいないということもある．一時避難所をどう配置して，リスクに対してどうオペレーションするのかというのも重要．増田君も考えてるような． 一旦一時避難所まで避難したらそこから逃げられない人． 結局自宅が一番多かった？ ＞そう，自宅か近所の家． 羽藤：平屋の自宅で死んでる人もいるだろう．隣の人や，マンションでも上の人との交流がなくて避難させてくださいといえない人もいる．ソーシャルネットワークがないと被害が増大．結局大きな避難所しか行かない人もいる． 羽藤：動的な避難モデルは主流になってきている．近藤モデルではどこが特徴？ ＞目的地の考慮が遅いとダメとか，候補があるけど経路がないとかを示した先行研究があって，自分の研究では候補自体を変更する． 羽藤：最初に行ったときは空いてたけど再度来たらいっぱいだったとか，障碍者は使えないとか．施設の違いもある．今いる場所の方がリスクがあっても効用が高くて，判断が遅れることも． 滞在場所の説明変数をどうとるのかという課題．トイレ，寝る場所とか． 小林：自宅の車で夜，農協の駐車場に一時避難して，そこから親戚の家に行った人が多いらしい．屋根のある場所だけじゃなくて，一旦逃げられる広い場所が使われた． 羽藤：どうモデル化するか．最適設計という時に，大きい施設をつくるのか，住宅の近くに小さいのをつくるのか，というの問題．高齢化していくと今最適だったのも最適じゃなくなっていくし． 災害が来るまでの時間が欧米とは違う． 小林：リスク認知と建物密度って，既往研究ではどう盛り込まれていた？局所的な災害であることが特徴と言っていたが． 建物密度が高いせいでリスク認知が遅れるという影響がありそう．建物で見えないとか，旧市街地のような密度の高いところでは水が来ているのが分からないとか．地理的属性を入れるのだとしたら，高さだけでなく密度も入れたらいいのでは． 羽藤：津波だったら大型SCにいても水が入り込むまで分からなそう． 浦田：見える見えない事態は変数に入れてるのがありそうだけど，密度はあまりないのでは． 羽藤：施設配置の問題なのか，避難完了時刻を早くするという問題なのか，分散の最小化か，避難に対する投資の最小化か．どういうのを考えている？増田，河川研はどういうことをやってる？ 増田：自分が去年やったのは，？？？？ ＞アンケートでは垂直避難を避難したと回答している人とそうでない人がいる． 羽藤：時間的に余裕があるというのもハザードの解．それによって今の施設配置がハザードに耐えられるのかどうか．どういう政策変数をいじれば避難できるようになるのか． ＞小学校が避難所に指定されたのに実際は流されて危険な目に遭ったことをとても起こっている人がいた． 羽藤：小さいハザードには耐えられるが大きいのが来ると無理にある避難所もあって，それをどう評価するかも問題．小中学校はキャパがあるというだけで避難所指定される． 浦田：中小規模の場所への経路も確保すべきなのか，どのくらいまで考慮するのか． 羽藤：モビリティと組み合わせて考えてもいいかも． 増橋：目的関数を決めて，モデルに入れるデータはどうする？モデルを構築することが研究の主題？ ＞モデルを構築して，パラメータから解釈したりもできるし，天王だけで推定するとその場所だけに特化したものになってしまうので，他の地域のデータもあるし，違う地域でも適用できるようにしたい． 浦田：飯塚さんの修論では他の地域への適用はやっていた． 羽藤：夜だとみんな酒飲むよね ＞夕飯を食べてから外を見たらヤバかったという時間帯だった． 羽藤：風呂入った前なのか後だったのかも重要．外出するってすごいハードル．「この後は寝るだけ」という，その後の行動を変えるだけの効用が避難行動にあるのか． ＞実際ホテルに避難した人はいた．早い時間に支所に避難したけど，子供が障碍者か何かでホテルに避難し直した人． 羽藤：行ったら満室はすごく多い．熊本地震のときとか． 小林：モードは，車だと水位30cmで動けなくなるからモード選択肢から外れる，というのはある． 羽藤：質疑をすると考えなきゃいけないことが多様になってしまうけど，めげずに頑張って． 12:41:32 開始 EIJI HATO : １）たてつけがよくできていますね． 12:44:33 開始 浦田淳司 : 聞こえづらかったら遠慮なく言ってください． 12:50:26 開始 EIJI HATO : ２）災害時だとOD分布が不規則変動しちゃうから，モデルそのものは単純にエントロピーモデルつかって，タッカー分解つかったような方法もあるね． 12:51:49 開始 EIJI HATO : ３）適用は正当でよさそう． 12:53:58 開始 EIJI HATO : ４）day-to-dayだとベイズの方法もあるけど，手法論の位置付けがレビューをやって明確化できるとよくなりそう． 13:01:26 開始 EIJI HATO : ５）小川くんのしゅうろんに使えそうw 13:01:40 開始 EIJI HATO : ６）新しい手法論はいいねー 13:03:02 開始 EIJI HATO : ７）シミュレータ使うのもったいない気がするけど，理論モデルに適用したほうが研究としての筋がよさそうな気も．． 13:03:22 開始 EIJI HATO : ８）コンプレックスなモデルよりも単純なモデルで試してみたい気がしますね． 13:05:52 開始 EIJI HATO : ９）出発時刻とか単純な理論モデルで，調整していくほうが，繰り返しデータが広島あったと思うので，サイエンスの観点からすれば，研究がシャープになりそうとか． 13:06:20 開始 EIJI HATO : 10）多様体つかえそう．． 13:31:28 開始 EIJI HATO : １）図の説明をするときは，縦軸，横軸，凡例の説明をして，図が何を示しているのかをちゃんと説明すると，それだけで，わかりやすくなるので，意識してみてください． 13:32:31 開始 EIJI HATO : ２）経路ごとの所要時間に対して，AVとMVの所要時間を比較したほうが普及率と関係してくるので重要かもしれませんね． 13:34:04 開始 EIJI HATO : ３）LP制御（容量制約付き最適化問題）になるので，配分の際，容量を超えたときの計算方法（リンクコストパフォーマンス関数の設定）が重要かも． 13:36:34 開始 EIJI HATO : ４）AVの総旅行時間/台数∝AVの期待利得で，AVの期待利得に比例して普及台数は決定づけられますよね． 13:38:21 開始 EIJI HATO : ５）Braessのネットワークにノードの概念（滞在ノードの概念）を外挿したいですね．付知の道の駅のイメージです．そうすると経路選択モデルがRLスケジューリングモデルになるので，PPデータが使えることになります． 13:40:24 開始 EIJI HATO : ６）三次元グラフの方がわかりやすいかな．． 13:41:04 開始 EIJI HATO : ７）この図に実データが入ってきて，理論値と実データで融合推定するみたいなこともできるね． 13:41:37 開始 EIJI HATO : ８）やはり縦軸横軸は別うちしたほうがわかりやすいなー 13:42:34 開始 EIJI HATO : ９）Braessの元論文って，A-B間って一方通行じゃなかったけか．． 13:49:42 開始 浦田淳司 : OA, OBと書いたほうがわかりやすいかも． 13:50:22 開始 EIJI HATO : １０）スライドが何をやっているのかを整理していくことが重要ですね．スライドで一番いいたいことを整理して，それを説明するために，計算の設定やグラフの縦横軸の説明など，段取りをつくって説明するとよくなると思います．発表練習を一回，１０度くらいやってみるか．すごくよくなると思うので，後で自分でビデオをみて，復習するだけでも劇的によくなると思います． 13:53:08 開始 EIJI HATO : １１）廣瀬かわいそう．． 13:54:04 開始 EIJI HATO : ０）ビデオは全員みると，いいと思うよ．ぐっとよくなると思います． 14:04:07 開始 EIJI HATO : １１’）廣瀬かわいそう． 14:08:34 開始 EIJI HATO : １２）お，わかりやすい． 14:32:37 開始 EIJI HATO : １）研究室以外の研究論文を引用すると立て付けがわかりすくなります． 14:33:31 開始 EIJI HATO : ２）day-to-dayとyear-to-yearだと，望月の方法も参考になりそうですね． 14:34:55 開始 EIJI HATO : ３）空間の括り方（今回は２ゾーンですが）と時間の括り方によって分析結果がかわりそうですね． 14:36:24 開始 EIJI HATO : ４）昔の東京五輪すごかったんだな． 14:36:37 開始 EIJI HATO : ５）今回の五輪と似てるんだろうか．． 14:38:23 開始 EIJI HATO : ６）ディベと鉄道系で投資パターンが違うのおもしろいね．買える土地（選択肢となる土地）と買えない土地（東急が持ってて選択肢に入らない土地）の峻別やサンプリングもおもしろそう． 14:40:16 開始 EIJI HATO : ７）２００５と２０２１で，そもそもネットワーク自体は変化してるんですかね．３次元ネットワークは変化してると思いますが． 14:42:11 開始 EIJI HATO : ８）最近のが，距離がすごいきいてるね．． 14:43:46 開始 EIJI HATO : ９）鉄道経路（改札選択）と空間選択の関係が重要かも．マルチスケールに移動経路の分析ができると，構想・計画・設計（開発）に有効そう． 14:44:09 開始 浦田淳司 : 最後，福山さんの下の名前がちがった？ 14:48:09 開始 EIJI HATO : １０）選択肢集合として，フルネットワークで計算する場合と，なんらかの方法で間引く場合があって，後者でやってるってことは，データオリエンテッドにネットワークデータを限定している方法ですから，推定結果の違いを確認するとよさそう．移動目的は，時間価値や，RLで重要なプリズム制約に関係しているはずなので，立地が変わったことで，Necessaryのトリップが増えてるとすれば，時間価値が全然かわってきて，つまんないまちになったなーみたいなのは，今年の調査データを使うのがよさそうですね． 14:49:24 開始 EIJI HATO : １１）地価，奥が深い．． 14:51:35 開始 EIJI HATO : １２）商業とオフィスが縦方向で利用が変化したよね． 15:26:42 開始 RISA KOBAYASHI : -　年表の出典は示す。卒論書くときに出典の管理がめんどくさくなるから、早めにまとめておいた方がいい。 -　更に土地台帳データ取るとしたらどの街区が適切か、意見ください -　波及しているかどうかはグラフだけではわからない、独立に発生しているのか相関しているのか時系列分析の枠組みが必要。わかると面白い。 -　活発な時期、個人→事業者、事業者→事業者なのかある程度地主を集計して基礎集計があると良い(卒論のアペンディクスかな？) 15:29:56 開始 EIJI HATO : １）豪雨災害っていうのとhurricaneでは余裕時間が違ったり，避難選択肢が違うから，災害の特徴と避難行動のパターンを対応づけて類型整理しておくといいと思います， 15:31:31 開始 EIJI HATO : ２）リスク認知は，期待値と分散があって，１）のハザードの類型とも関係しているのでモデルの中でどう扱うかが重要． 15:32:00 開始 EIJI HATO : ３）地図にはスケール． 15:32:42 開始 EIJI HATO : ４）調査懐かしい．． 15:33:29 開始 EIJI HATO : ５）ハザードが局所的だからな． 15:35:07 開始 EIJI HATO : ６）設問的に，因果推論に使えそう． 15:36:31 開始 EIJI HATO : ６’）理由とかは媒介変数にしてやると，同じ変数でも原因が解明できるよね． 15:37:15 開始 EIJI HATO : ７）避難候補地は近場は近所のつきあいのある家ですよね． 15:38:08 開始 EIJI HATO : ８）泥の川だったからな． 15:40:02 開始 EIJI HATO : ９）選択肢集合モデルがまず重要ですね． 15:40:41 開始 EIJI HATO : １０）あとは災害前の位置を決めるモデルとそれを修正・変更するモデルの関係． 15:42:09 開始 EIJI HATO : １１）歩行距離５０mが，リスク認知している場合は，泥の川で流される可能性もあって危ういから避難しないみたいなのですかね． 15:52:08 開始 浦田淳司 に Ayumi Maeda(プライベート) : チャット後で，共有してあげてください． 15:52:27 開始 Ayumi Maeda に 浦田淳司(プライベート) : 承知しました．