首都圏における帰宅困難者のモデリング      野良分析チーム@y_benjo, @harapon, 他2名
問題意識   • 「何故帰宅困難者が発生したのか?」        • 発生要因は何か?            •    地理的要因,鉄道網の停止,情報拡散,意思決定…?   • 次の自然災害での帰宅困難者発生の軽減に繋げるhttp://ja....
現状の取り組み• ✔ 基礎統計 • 首都圏での人口動向• ✔ 帰宅困難者発生地域の抽出,予測• 通勤者の帰宅意思決定行動モデル• 位置情報付きtweetからの情報抽出
基礎統計人口上位1000メッシュのday-to-dayの人口変化                200万人
帰宅困難者発生地域抽出                   ・震災前と比べ大                   きく人口が増加/減                   少した地域の抽出二子玉川                    ・機械学習...
帰宅意思決定行動モデル• 帰宅しようとした人の意思決定をモデル化• 何故職場/学校等に待機しなかったのか• 何が要因で帰宅しようとしたのか     帰宅するか       徒歩で帰宅     待機するか                 公共交通...
位置情報付きtwからの情報抽出• 前アプローチとは真逆の自然言語処理的手法 • 対象: 首都圏の震災直後∼翌朝のtweet約25,000件• 現状 • 地域と発言時間を考慮したモデル→微妙な結果に  •   失敗例: 横浜近くで「横浜駅」が特徴...
課題・問題点• 意志決定行動モデルについて • 特徴量の生成をNLP技術でもっと大規模にしたい• tweetからの情報抽出 • 位置関係と時間をもっと上手く扱うには? • ユーザの移動行動とtweetを結びつけるには?
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首都圏における帰宅困難者のモデリング 中間報告

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首都圏における帰宅困難者のモデリング 中間報告

  1. 1. 首都圏における帰宅困難者のモデリング 野良分析チーム@y_benjo, @harapon, 他2名
  2. 2. 問題意識 • 「何故帰宅困難者が発生したのか?」 • 発生要因は何か? • 地理的要因,鉄道網の停止,情報拡散,意思決定…? • 次の自然災害での帰宅困難者発生の軽減に繋げるhttp://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:2011_Sendai_earthquake_Shinjuku_Station.JPG
  3. 3. 現状の取り組み• ✔ 基礎統計 • 首都圏での人口動向• ✔ 帰宅困難者発生地域の抽出,予測• 通勤者の帰宅意思決定行動モデル• 位置情報付きtweetからの情報抽出
  4. 4. 基礎統計人口上位1000メッシュのday-to-dayの人口変化 200万人
  5. 5. 帰宅困難者発生地域抽出 ・震災前と比べ大 きく人口が増加/減 少した地域の抽出二子玉川 ・機械学習によっ ディズニー て精度75%ほどで 羽田空港 予測が可能に 川崎
  6. 6. 帰宅意思決定行動モデル• 帰宅しようとした人の意思決定をモデル化• 何故職場/学校等に待機しなかったのか• 何が要因で帰宅しようとしたのか 帰宅するか 徒歩で帰宅 待機するか 公共交通で帰宅 朝まで待機• 要因をラベリング,のちモデル化• 位置情報付きtwからユーザーごとに手作業で要因抽出• (110名での)モデリングはできそう,次は大規模化
  7. 7. 位置情報付きtwからの情報抽出• 前アプローチとは真逆の自然言語処理的手法 • 対象: 首都圏の震災直後∼翌朝のtweet約25,000件• 現状 • 地域と発言時間を考慮したモデル→微妙な結果に • 失敗例: 横浜近くで「横浜駅」が特徴的に • 動詞などに絞って再実験する必要あり
  8. 8. 課題・問題点• 意志決定行動モデルについて • 特徴量の生成をNLP技術でもっと大規模にしたい• tweetからの情報抽出 • 位置関係と時間をもっと上手く扱うには? • ユーザの移動行動とtweetを結びつけるには?

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