行動分析 今日の授業の目的 ①行動観察 ①行動観察 ②

今日の授業の目的
観光地理情報学 2014年度第10回
空間解析の基礎Ⅳ
人々の行動履歴をどのようにして知り、
そのデータをどのように分析すればよい
かを学ぶ。
ツーリズムとはとくに縁の深い空間解析
手法である！
行動分析
首都大学東京 都市環境学部 自然・文化ツーリズムコース
倉田 陽平
[email protected]
TOKYO METROPOLITAN UNIVERSITY
2
3
①行動観察
①行動観察
旅行者の行動を知るさまざまな方法
• 行動観察
• 日誌調査（Activity Diary）
• 機材による測定
人々の行動を自分の目で観察・記述する方法
•
•
•
•
•
– ＧＰＳ
– ICカード
– 短距離無線通信（Bluetoothなど）
• すでにあるデータの利用
人々の構成と、その活動
動線
滞留箇所
迷い
ヒヤリ・ハット
◎発見の機会が得られる
○即、実行可能
×調査コスト・スケール
– パーソントリップ調査
– 混雑統計
4
②日誌調査
6
5
ツーリズム実験 2013/6/4
②日誌調査の長所・短所
③GPS調査
日々の行動を調査票に記載してもらう方法
○比較的簡単に実行できる
×被験者に多大な負担
→回収率･利用可能率の悪化
×位置･時間が不精確
×外国人対応
7
2010 自然PBL（小笠原）
8
9
2010 政策情報PBL（多摩動物公園）
③GPS調査
④ICカードを利用した調査
④ICカードを利用した調査
小型軽量のGPSロガーを携行させ、人々の行動
を調査する方法（または、人々のスマホに調査ア
プリをインストールさせてもらう）
◎精細な時空間データ
○被験者への負担が小さい
×屋外のみ
（×装置の容易にコストがかかる）
（×配布･回収場所の設定）
（×バッテリー持続時間）
交通系ICカードの入退場履歴や、電子マネーの
利用履歴から、利用者の行動を調査する方法
◎被験者の追加負担が無い
◎回収の手間不要
◎長期間のデータ収集可能
△利用者の属性は聞かないとわからない
×空間精度
×事業者の協力必要
10
⑤パーソントリップ調査
混雑統計®
行動解析のメニュー
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
• 許諾を得たモニターの携帯電話から送信される
位置情報の分布を、日本の総人口に当てはめて
250mメッシュに分割したもの
• ゼンリンデータコムの商品
• 震災の日の人の流れの可視化で有名に
http://www.tokyo‐pt.jp/person/
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11
13
14
軌跡を描く手っ取り早い方法
①軌跡を描く
軌跡（track）を描く
アニメーションにしてみる
時空間パスを描く
ヒートマップ（カーネル密度図）を描く
滞在エリアを抽出する
エリア別滞在時間を求める
エリア別訪問率を求める
エリア別訪問時刻を求める
各エリア間の遷移フローを求める
パターン分類する
15
②アニメーションにしてみる
（GPSの場合）
• データファイルをGoogle Earthにドラッグ＆ドロップ
• gpx形式の場合は確認画面が出るが，そのままＯＫ
Ogasawara_bike.gpx
混雑統計から作成された
３／１１地震の日の人の流れ
http://www.nicovideo.jp/watch/sm19799871
16
17
18
②アニメーションにしてみる
③時空間パスを描く
③時空間パスを描く
（Google Earthの場合）
（多人数の場合）
20:30
①つまみ（ ）をつかんで
一番左まで移動
②このボタン（
をクリック
）
19:00
18:00
アジア園
アフリカ園
Y
16:30
入口
19
X
20
時空間パスを用いた分析例
時空間プリズム
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時空間プリズムの例①
• 上田駅到着16:30
• 上田駅発東京行き新幹線最終21:50
21:50
19:10
片道160分で
行けるエリア
16:30
有馬貴之, 駒木伸比古, 菊地俊夫(2010)
上田駅
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時空間プリズムの例②
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二人は出会えるか？
• 上田駅到着16:30
• 上田駅発東京行き新幹線最終21:50
• 料亭の予約19:00-20:30
16:30‐19:00に
来訪できる最大エリア
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二人は出会えるか？
♀:お昼休みを早めに取る
13:10
13:00
13:10
13:00
♂:バイクを買う
13:10
13:00
13:00
12:20
21:50
12:00
20:30
12:20
12:20
12:10
12:00
12:00
19:00
12:00
料亭
20:30‐21:50に
16:30
来訪できる最大エリア
南大沢♀
上田駅
橋本♂
南大沢♀
橋本♂
料亭
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橋本♀
南大沢♂
時空間制約の変更
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橋本♀
南大沢♂
交通制約の変更
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④ヒートマップ（カーネル密度図）を描く
④ヒートマップ（カーネル密度図）を描く
（一人の場合）
（多人数の場合）
⑤滞在エリアを抽出する
• 1km/h未満の点群を抽出し、
半径10mのバッファを作成
• 作成された個別エリアごとに、
1km/h未満だった点を抽出し、
1km/h未満だった合計時間を
算出
• もしそれが60秒以上であれば
そのエリアを地図に描く
赤いところの可能性
①多くの人々が訪れたところ
②人が長時間いたところ 29
28
赤いところ＝長時間いたところ
⑧エリア別滞在時間を求める
⑥エリア別滞在時間を求める
⑦エリア別訪問率を求める
訪日外国人GPS行動調査のケース（2011）
東京周辺各地域に「エリア」を設定し、そこでの
各被験者の滞在秒数を数え、平均をとる
多摩動物公園のケース
各動物展示の前に「エリア」を設定し、そこでの各
被験者の滞在秒数を数え、平均をとる
訪日外国人GPS行動調査のケース（2011）
※京王プラザホテル新宿宿泊客のデータ
6:00
平均滞在時間
4:48
7’20”
2
昆虫園
5’43”
3
キリン・シマウマ
5’14”
4
ニホンザル
4’06”
5
チンパンジー
3’09”
（Kawase, Kurata, Yabe, 2012）
3:36
2:24
1:12
0:00
31
32
訪日外国人向けSuica利用履歴調査
（2010冬）のケース
⑦エリア別訪問時刻を求める
訪日外国人GPS行動調査のケース（2011）
※京王プラザホテル新宿宿泊客のデータ
（％）
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
世田谷区
千葉市
千葉県西部
両国
川崎
吉祥寺 三/鷹
鎌倉
自由が丘
小田原
中野・
荻窪
九段下
御殿場
赤坂
東京タワー
谷中エリア
目白
神楽坂
富士 箱/根
青山
池袋
荒川 区
浦安
横浜
お茶の水
永田町 霞/が関
六本木
皇居
上野
お台場
浅草
代官山 恵/比寿
浜松町
汐留 新/橋
秋 葉原
品川
築地
東京駅周辺
明治神宮
銀座 有/楽町
原宿
渋谷
新宿
ライオン
目白
神楽坂
お茶の水
荒川 区
中野・
荻窪
品川
永田町 霞/が関
谷中エリア
赤坂
汐留 新/橋
千葉市
九段下
明治神宮
浜松町
東京駅周辺
小田原
自由が丘
池袋
千葉県西部
代官山 恵/比寿
青山
東京タワー
原宿
川崎
世田谷区
渋谷
皇居
銀座 有/楽町
総計
六本木
御殿場
秋 葉原
両国
築地
上野
新宿
浅草
お台場
横浜
富士 箱/根
吉祥寺 三/鷹
鎌倉
浦安
1
30
33
⑨各エリア間の遷移フローを求める
訪日外国人GPS行動調査のケース（2011）
※京王プラザホテル新宿宿泊客のデータ
16:48
14:24
12:00
9:36
7:12
4:48
2:24
千葉市
千葉県西部
自由が丘
汐留 新/橋
小田原
神楽坂
お茶の水
明治神宮
川崎
渋谷
世田谷区
原宿
お台場
青山
秋 葉原
代官山 恵/比寿
九段下
銀座 有/楽町
品川
東京駅周辺
目白
上野
浜松町
総計
池袋
御殿場
中野・
荻窪
新宿
谷中エリア
浅草
六本木
荒川 区
横浜
浦安
皇居
両国
赤坂
永田町 霞/が関
東京タワー
富士 箱/根
築地
吉祥寺 三/鷹
鎌倉
0:00
34
（矢部・倉田 ２０１３）
35
36
行動解析のメニュー：まとめ
⑩行動パターンを求める（配列解析）
37
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
1. 一人一人の所在地を一定間隔にサンプリ
ングして文字列化
2. 文字列の「類似度」を算出
3. クラスター分析を適用
似てる
ID1：原台台浅浅
ID2：原台台台浅浅
ID3：原原原原原原
似ていない
軌跡（track）を描く
アニメーションにしてみる
時空間パスを描く
ヒートマップ（カーネル密度図）を描く
滞在エリアを抽出する
エリア別滞在時間を求める
エリア別訪問率を求める
エリア別訪問時刻を求める
各エリア間の遷移フローを求める
パターン分類する
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これからの行動調査
38
注意すべきこと：
滞在時間 ≠ 観光活動時間
「見ている」タイミングの推定
「関心を持っている」タイミングの推定
(Kawase, Yabe, Kurata 2012)
• 生体計測
多摩動物公園でのケース (Kawase, Yabe, Kurata 2012)
平均滞在時間
– 脳波センサ
– 心拍センサ
– 視線センサ
平均観覧時間
1
Lions
7’20”
1
Lions
2
Insect Museum
5’43”
2
Giraffes & Zebras
4’43”
3
Giraffes & Zebras
5’14”
3
Wolves & Tigers
4’41”
4
Japanese Monkeys
4’06”
4
Insect Museum
4’34”
5
Chimpanzees
3’09”
5
Japanese Monkeys
3’40”
5’08”
• マイク・カメラ
41
今日のキーワード
http://www.kodo‐lab.co.jp/サービス
案内/行動計測サービス/
43
知覚
生体反応（心拍・注視）
屋内測位技術の利用
Wi-Fi
Bluetooth
IMES
超音波の利用
可視光通信
自立航法
（Dead Reckoning）
刺激
行動
（発話・撮影）
40
•
•
•
•
•
•
39
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
行動観察
日誌調査
GPS調査
パーソントリップ調査
時空間パスと時空間プリズム
滞在エリア
平均訪問率・平均滞在時間・平均来訪時刻
遷移フロー
生体計測
屋内測位技術
44
42