罢飞颈迟迟别谤からの人口推定
- 1. 罢飞颈迟迟别谤からの人口推定 奈良先端大自然言語処理学研究室チームB 吉川友也，藤野拓也，酒井啓道 叁谷亮介，江崎大嗣
- 2. 目的は，災害時に人が集まっている 場所を推定することです ?? もし人が集まる場所を推定出来れば... 災害発生 けが人が多そうな場所を推定して 経 優先的に状況確認 過 時 間 混雑する場所に警察を配備 避難/帰宅 人ごみを避ける意思決定の助け 効率的に現状の状況把握が可能になって， 事態に対する効果的な対処が行えると期待できる
- 4. 各市区町村のツイート数-混雑度相関 ?? 3/11 14-15時の結果（相関係数=0.85） 東京都はツイート数が多く 安定して高い相関がある ↓ 予測が可能では？
- 5. 今回は罢飞颈迟迟别谤から东京都の人口を 推定する方法を考えました ?? 使用するデータ –? Twitter = 位置情報付きツイート（説明変数） –? 人口 = ゼンリンデータコム提供の250m2メッシュの 混雑度（従属変数）
- 6. 今回は罢飞颈迟迟别谤から东京都の人口を 推定する方法を考えました ?? 使用するデータ –? Twitter = 位置情報付きツイート（説明変数） –? 人口 = ゼンリンデータコム提供の250m2メッシュの 混雑度（従属変数） 今日12:00の このメッシュの人口 (混雑度)を予測したい
- 7. 今回は罢飞颈迟迟别谤から东京都の人口を 推定する方法を考えました ?? 使用するデータ –? Twitter = 位置情報付きツイート（説明変数） –? 人口 = ゼンリンデータコム提供の250m2メッシュの 混雑度（従属変数） 隣接メッシュの 今日10時,11時のツイート数 何時のツイート数を 予測したいのか？ どのメッシュの ツイート数を 同じメッシュの 予測したいのか？ 今日10時,11時のツイート数
- 8. 【结果】 桁を間違えない程度で予測できます 日別予測誤差 正解混雑度-予測混雑度相関 !"(*% !")% !"()% !"$$% !"((% !"$(% !"(#% !"$'% !"(% !"$&% !"#'% !"#&% !"$% !"#$% !"#$% ##日 #(日 #)日 #*日 #+日 #,日 #$日 **日 *&日 *+日 *'日 *,日 *(日 *#日 全体の平均誤差: 0.213 全体の相関係数: 0.852 （平均的には人口誤差は一桁以内）
- 9. 【结果】 桁を間違えない程度で予測できます ?? 具体例: 3/17 20-21時の人口予測結果 実際の混雑度分布 予測した混雑度分布 池袋 池袋 新宿 新宿 東京 東京 渋谷 渋谷
- 10. 次の災害へのビジョン ?? もし人が集まる場所を推定出来れば... 災害発生 けが人が多そうな場所を推定して 経 優先的に状況確認 過 時 間 混雑する場所に警察を配備 避難/帰宅 人ごみを避ける意思決定の助け 効率的に現状の状況把握が可能になって， 事態に対する効果的な対処が行えると期待できる ただし，日頃から予測器を学習し続けて， 災害時に使えるものにすることが必要