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東京工業大学大学院情報理工学研究科 情報環境学専攻 大佛俊泰

徒然なる空間解析論 都市空間データがもたらす研究テーマ. 東京工業大学大学院情報理工学研究科 情報環境学専攻 大佛俊泰. １．空間解析における定義と仮定 　　（それは定義ですか仮定ですか？）. 都市解析モデルにおける「都心」 or 「都心部」 　＊理論の単純化 　＊解釈の容易さ 　＊適合性の高さ ↓. 　＊点 vs 面？ 　＊空間概念 vs 距離概念（都心からの距離）？ 　＊数値データとの相性（一極 vs 多極） 　＊数値的には連続量（強度）でも可？ 　＊空間データと対応の良い定義や仮定. N. Ohmiya. 1. 0. m. i. n.

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  1. 徒然なる空間解析論 都市空間データがもたらす研究テーマ 東京工業大学大学院情報理工学研究科 情報環境学専攻 大佛俊泰

  2. １．空間解析における定義と仮定 　　（それは定義ですか仮定ですか？） 都市解析モデルにおける「都心」or「都心部」 　＊理論の単純化 　＊解釈の容易さ 　＊適合性の高さ ↓ 　＊点vs面？ 　＊空間概念vs距離概念（都心からの距離）？ 　＊数値データとの相性（一極vs多極） 　＊数値的には連続量（強度）でも可？ 　＊空間データと対応の良い定義や仮定

  3. N Ohmiya 1 0 m i n Tachikawa Tokyo 2 0 m i n 3 0 m i n Yokohama 4 0 m i n T o k y o B a y 0 1 0 2 0 3 0 k m 空間データにバラエティ： 直線距離から時間距離へ⇒適合性は向上するが・・・ 　山手線までの時間距離 （地点→最寄駅→山手線）

  4. ２．高速情報通信社会の空間解析 　　（距離概念が消えてしまったら？） 高度情報通信社会 　＊情報伝達の高速化・低廉化 　＊物流の高速化・低廉化 ↓ 　＊空間距離（ﾕｰｸﾘｯﾄﾞ距離，ﾈｯﾄﾜｰｸ距離） 　＊時間距離 　＊金銭距離 　＊Generalized Distanceの提案？ 　＊距離概念の喪失 　＊ゼロ次元～四次元の混在・変化 　＊空間解析に及ぼす影響

  5. Japan China The Pacific Ocean CPU from USA 空間移動に伴う時間・費用に関するデータベース （カーナビ，駅ナビ，パス探索システム） ex）立地論の展開/再検討？

  6. ３．分析対象空間範囲の決め方 　　（勝手に決めていいですか？） モデル検証・応用のための分析対象地域 　＊任意の範囲vs特定の範囲 　＊都市空間の連続性vs行政区単位 　＊対象地域の外側からの影響（外部ゾーン） ↓ 　＊地域構造の非一様性 　＊モデルの適用範囲を知るためのモデル？ 　＊空間範囲の決め方の論理

  7. N S u m i d a r i v e r U e n o A s a k u s a P a r k U e n o I i d a b a s h i A k i h a b a r a K i n s h i c h o k m I m p e r i a l 1 2 0 P a l a c e T o k y o モデルの適用限界を知る モデルの有効利用を図る ↓ 空間範囲の決め方の論理 土地利用転換構造の 類似性からみたゾーン

  8. ４．空間解析におけるオントロジ 　　（川の上には建てられません！） ＊実空間の単純化（点，線と考える） ＊理論上の立地点からのずれ（＝空間的バイアス） ↓ ＊オーバーラップ・隣接の考え方 ＊関心の外にある空間事象との関係性 ＊地理的特性（海，川，山，都市基盤，・・）

  9. 島 活動Ａの空間分布

  10. 住宅地 駅 近隣商業 空間単位と相関関係

  11. ５．可変単位地区問題 　　（どんどん複雑になりますが・・・） ＊MAUP，ｴｺﾛｼﾞｶﾙ･ﾌｧﾗｼｰ，集計単位問題 ＊ラスター型からベクター型へ＝問題の深刻化？ ＊空間次元だけでなく時間次元でも？ ＊時空間分析時には一層厄介（集計単位が変化？） ＊ｻﾝﾌﾟﾘﾝｸﾞの問題vs既存の空間データ ↓ ＊扱う現象の裏に別のモデルを想定する？

  12. 地区 時間 ex1）時刻により異なる？ ex2）変量の種類・組合せで異なる？

  13. ６．インターフェイス論 　　（わかった気がしないんですが・・・） 空間データの大規模化と分析手法の複雑化 　＊巨大なデータの前処理・ハンドリング 　＊分析過程/結果が難解・不明瞭 ↓ 　＊ｸﾞﾗﾌｨｶﾙ･ﾓﾃﾞﾘﾝｸﾞvsﾌﾞﾗｯｸﾎﾞｯｸｽ 　＊分かり易さ＝視覚化 　＊誤解釈を避ける工夫（＝認知科学の援用？） 　＊空間データ・ブラウジング

  14. 東京都都市計画地理情報システムのデータ（1992年）東京都都市計画地理情報システムのデータ（1992年）

  15. 4351 4351 4351 2600 3868 499 1796 3385 294 1180 2902 200 778 2418 141 534 1935 101 340 1452 73 189 968 47 83 485 23 1 1 1 Natural-Brakes Quantile Equal-Interval 4351 Kawaguchi 1226 Asaka 1059 892 4351 725 1988 Mitaka 558 Shinjuku Tokyo 1036 390 Chofu 596 Shinagawa 223 364 56 0 4 8 km 220 1 Study area Standard-Deviation 127 65 22 1 Minimization of Information loss 事業所数の空間分布 classified by existing methods (ArcView3.2，9 classes : 3220 cells ）

  16. ７．データマイニング：空間解析版 　　（何かアイディアないですか？） ＊空間データの目的的利用・作成 ＊モデルの検証／モデルの応用 ↓ ＊情報を如何に捨てるか ＊大規模空間データから「思いがけない」法則性の発見 ＊空間解析＝空間データマイニング？ ＊ただし安心して →インターフェイス，データエラー，MAUP

  17. ←項目① ⅠⅡⅢ A　○　×　○ B　○　×　○ C×　○　○ 項目② ↑ 項目① 項目① Ⅰ Ⅲ Ⅱ Ⅱ Ⅰ Ⅲ Ｃ Ｃ Ａ Ａ 多 数 決 多 数 決 法 に よ 法 に よ Ｂ Ｂ る 同 定 る 同 定 同定結果 同定結果 Ｃ Ｃ 項目② 項目② 顕在的 潜在的 （可能な組合せ）

  18. ８．空間解析のロバストネス 　　（まったく結果が違うじゃない！） 空間データエラーの問題 　＊原資料・同定方法・電子化方法 　＊統計的・人為的 　＊データ精度に関する議論 ↓ 　＊モデルの頑強性：データ量よりもデータの質 　＊分析結果に及ぼす影響の評価 　＊データエラーの影響を受けにくい空間解析？

  19. ９．空間データ整備の指針 　　（どんなデータが必要ですか？） 今後の空間データ整備に向けて 　＊種類，精度，範囲，時刻，インターバル，構造 　＊空間解析の視点から指針を示せないか？

  20. 10．空間解析の応用 　　（こんなことできませんか？） ＊現行法制度＝理念的，経験的 ＊法改正・規制緩和＝右往左往する都市 ＊3Dデータ・VR技術の進展 ↓ ＊法制度の見直し（空間解析による理論的根拠） ＊都市の健康診断から健康管理へ 診察（触診，聴診器，レントゲン，CTスキャン・・・） →処方箋→健康管理→身体づくり

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