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プロジェクト情報（概要） / Project information (abstract)
基本情報 / Basic Information
| 研究題目 Research Title |
Twitterデータを用いた建築・都市における混雑度推定に関する研究 |
|---|---|
| A Study on Congestion Estimation in Buildings and Cities Using Twitter Data | |
| 状態 Status |
実施中 |
| Started | |
| 研究番号 Research Number | 1040 |
| 研究代表者 PI |
沖 拓弥 / 東京工業大学 環境・社会理工学院 |
| Takuya Oki / School of Environment and Society, Tokyo Institute of Technology | |
| 事務担当者 Secretary |
沖 拓弥 / 東京工業大学 環境・社会理工学院 |
| Takuya Oki / School of Environment and Society, Tokyo Institute of Technology | |
| 受入CSIS教員 CSIS reception staff |
小川 芳樹 / - |
| Yoshiki OGAWA / - | |
| 研究内容 Abstract |
群集による局所的・突発的な混雑が，どこでどの程度発生しているかを早期に（あるいは事前に）把握し対応することは，群集事故防止の観点から重要な課題である。しかし，施設・道路単位での混雑度をリアルタイムで把握可能なデータは存在しない。 そこで本研究では，即時性・公開性に優れるTwitter データに着目し，機械学習をベースとした自然言語処理技術を用いて，局所的・突発的な群集混雑の発生をどの程度の精度で検出できるか検討を行う。具体的には，東日本大震災をはじめとする自然災害時や異常気象時などにおける混雑状況に関するTwitter データを用いて，時刻情報や固有名詞・地名，混雑度を表す言語表現，投稿画像などを手がかりとして，混雑状況の時間推移や空間分布を把握する技術を開発する。あわせて，混雑や混乱が人々にどのような印象を与え，行動にどのように影響するかを分析し，混雑や混乱に対する反応（言語表現・行動選択）に見られる個人差や地域差，性別や年齢ごとの傾向を明らかにする。 本研究の成果を用いることで，混雑度の迅速な把握が可能となるだけでなく，正確なGPS位置情報が得られない施設（駅や避難場所，帰宅困難者支援施設等）内や地下空間などの混雑度推定も可能となることが期待される。さらに，混雑・混乱を考慮した防災・減災計画の策定や，混雑時の人間行動の予測精度向上等の面で波及効果が期待される。 |
| 研究期間 Research Period |
2020-12-12 - 2022-03-31 |
研究者 / Researchers
申請中の研究者は表示されません。
Pending researchers are not shown.
| 沖 拓弥 | 東京工業大学 環境・社会理工学院 |
| Takuya Oki | School of Environment and Society, Tokyo Institute of Technology |
利用データセット / Datasets used
申請中のデータセットは表示されません。
Pending datasets are not shown.
| 号レベルアドレスマッチングサービス |
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| Detailed Address Matching (Geocoding) Service | |
| 【承認までお時間を要する可能性】【空間配分版】2008年東京都市圏 人の流れデータセット |
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| People Flow 2008 Tokyo Metropolitan Area (Spatially Reallocated) | |
| 【承認までお時間を要する可能性】【空間配分版】 2010年近畿都市圏 人の流れデータセット |
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| People Flow 2010 Kinki Metropolitan Area(spatially reallocated) | |
| Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 北海道 データセット |
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| Zmap TOWN II 2020 Shapefile Hokkaido prefecture | |
| Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 茨城県 データセット |
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| Zmap TOWN II 2020 Shapefile Ibaraki prefecture | |
| Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 埼玉県 データセット |
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| Zmap TOWN II 2020 Shapefile Saitama prefecture | |
| Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 千葉県 データセット |
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| Zmap TOWN II 2020 Shapefile Chiba prefecture | |
| Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 東京都 データセット |
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| Zmap TOWN II 2020 Shapefile Tokyo prefecture | |
| Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 神奈川県 データセット |
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| Zmap TOWN II 2020 Shapefile Kanagawa prefecture | |
| Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 愛知県 データセット |
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| Zmap TOWN II 2020 Shapefile Aichi prefecture | |
| Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 京都府 データセット |
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| Zmap TOWN II 2020 Shapefile Kyoto prefecture | |
| Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 大阪府 データセット |
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| Zmap TOWN II 2020 Shapefile Osaka prefecture | |
| Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 兵庫県 データセット |
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| Zmap TOWN II 2020 Shapefile Hyogo prefecture | |
| Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 高知県 データセット |
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| Zmap TOWN II 2020 Shapefile Kochi prefecture | |
| Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 熊本県 データセット |
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| Zmap TOWN II 2020 Shapefile Kumamoto prefecture | |
| 平成27年国勢調査町丁・字等別地図境域データ 世界測地系 (Shape形式) データセット |
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| 2015 Population Census: Tabulation for Small Areas (cho / aza etc.), Boundary data (Shapefile format, JGD 2000) | |
| 座標付き電話帳DBテレポイント 法人版（P1B08_2020年8月） |
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| Telepoint Pack DB August 2020 (Yellow pages) | |
| 拡張版全国デジタル道路地図データベース 2017年版 |
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| Digital Road Map Database extended version 2017 | |
| 拡張版全国デジタル道路地図データベース 2020年版 |
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| Digital Road Map Database extended version 2020 | |
| 不動産データライブラリー 戸データ 全国 2013-2017 データセット |
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| Real Estate Database 2013-2017 |
研究成果 / Publications
研究成果は存在しません。
No Publication.
報告書 / Annual reports
報告書は存在しません。
No annual report.