論文の概要: Identifying latent activity behaviors and lifestyles using mobility data to describe urban dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12095v1
• Date: Sat, 24 Sep 2022 22:08:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 15:21:14.737666
• Title: Identifying latent activity behaviors and lifestyles using mobility data to describe urban dynamics
• Title（参考訳）: 都市動態記述のための移動データを用いた潜伏活動行動とライフスタイルの同定
• Authors: Yanni Yang, Alex Pentland, Esteban Moro
• Abstract要約: デジタル取得されたデータは、複雑な人間の活動を正確に捉えることができるが、人口統計データの解釈可能性に欠ける。 われわれは、米国の11の都市圏で、120万人から11百万人までのモビリティビジターパターンのプライバシー向上データセットを使用している。 生活習慣は、人々が買い物、食事、仕事、あるいは自由時間をどのように組み合わせるかについて、12の潜在的解釈可能な行動行動に自動的に分解できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8424737607413153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Urbanization and its problems require an in-depth and comprehensive understanding of urban dynamics, especially the complex and diversified lifestyles in modern cities. Digitally acquired data can accurately capture complex human activity, but it lacks the interpretability of demographic data. In this paper, we study a privacy-enhanced dataset of the mobility visitation patterns of 1.2 million people to 1.1 million places in 11 metro areas in the U.S. to detect the latent mobility behaviors and lifestyles in the largest American cities. Despite the considerable complexity of mobility visitations, we found that lifestyles can be automatically decomposed into only 12 latent interpretable activity behaviors on how people combine shopping, eating, working, or using their free time. Rather than describing individuals with a single lifestyle, we find that city dwellers' behavior is a mixture of those behaviors. Those detected latent activity behaviors are equally present across cities and cannot be fully explained by main demographic features. Finally, we find those latent behaviors are associated with dynamics like experienced income segregation, transportation, or healthy behaviors in cities, even after controlling for demographic features. Our results signal the importance of complementing traditional census data with activity behaviors to understand urban dynamics.
• Abstract（参考訳）: 都市化とその問題には、都市力学、特に近代都市における複雑で多様化した生活様式を深く、包括的に理解する必要がある。 デジタル取得されたデータは、複雑な人間の活動を正確に捉えることができるが、人口統計データの解釈性に欠ける。 本稿では,米国11大都市圏の120万人から11100万人までの移動行動パターンのプライバシー向上データセットを調査し,アメリカの大都市における潜伏する移動行動や生活習慣を検出する。 移動性の訪問がかなり複雑であるにもかかわらず, 生活習慣は, 買い物, 食事, 働く, あるいは自由な時間をどう組み合わせるかという,12の潜在的解釈可能な行動行動に自動的に分解できることがわかった。 一つの生活習慣を持つ個人を説明するのではなく、都市住民の行動はそれらの行動の混合である。 検出された潜在活動行動は都市全体に等しく存在し、主要な人口統計学的特徴では説明できない。 最後に、これらの潜伏行動は、人口動態をコントロールした後も、経験豊富な所得隔離、輸送、都市における健全な行動といったダイナミクスと関連付けられている。 都市動態を理解するために,従来の国勢調査データを活動行動と補完することの重要性が示唆された。

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