論文の概要: InclusiViz: Visual Analytics of Human Mobility Data for Understanding and Mitigating Urban Segregation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03594v1
- Date: Tue, 07 Jan 2025 07:50:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-08 15:49:55.765126
- Title: InclusiViz: Visual Analytics of Human Mobility Data for Understanding and Mitigating Urban Segregation
- Title（参考訳）: InclusiViz:都市セグメンテーションの理解と緩和のための人間のモビリティデータのビジュアル分析
- Authors: Yue Yu, Yifang Wang, Yongjun Zhang, Huamin Qu, Dongyu Liu,
- Abstract要約: InclusiVizは、都市分離の多段階解析のための新しいビジュアル分析システムである。
我々は、環境特徴を用いた社会集団間の移動パターン予測のためのディープラーニングモデルを構築し、説明可能なAIを付加した。
このシステムは、ユーザーが広範囲にわたる概要から細かな詳細まで、分離パターンを探索できる革新的な可視化技術を統合している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.758626973743525
- License:
- Abstract: Urban segregation refers to the physical and social division of people, often driving inequalities within cities and exacerbating socioeconomic and racial tensions. While most studies focus on residential spaces, they often neglect segregation across "activity spaces" where people work, socialize, and engage in leisure. Human mobility data offers new opportunities to analyze broader segregation patterns, encompassing both residential and activity spaces, but challenges existing methods in capturing the complexity and local nuances of urban segregation. This work introduces InclusiViz, a novel visual analytics system for multi-level analysis of urban segregation, facilitating the development of targeted, data-driven interventions. Specifically, we developed a deep learning model to predict mobility patterns across social groups using environmental features, augmented with explainable AI to reveal how these features influence segregation. The system integrates innovative visualizations that allow users to explore segregation patterns from broad overviews to fine-grained detail and evaluate urban planning interventions with real-time feedback. We conducted a quantitative evaluation to validate the model's accuracy and efficiency. Two case studies and expert interviews with social scientists and urban analysts demonstrated the system's effectiveness, highlighting its potential to guide urban planning toward more inclusive cities.
- Abstract（参考訳）: 都市分離は、しばしば都市内の不平等を駆り立て、社会経済的・人種的緊張を悪化させる、人々の身体的・社会的分裂を指す。
ほとんどの研究は住宅地に焦点を当てているが、人々が働き、社交し、レジャーに従事している「活動空間」をまたいだ隔離を無視することが多い。
ヒトの移動データは、居住空間と活動空間の両方を含むより広い分離パターンを分析する新しい機会を提供するが、都市分離の複雑さと局所的なニュアンスを捉える既存の方法に挑戦する。
この研究は、都市分離の多段階分析のための新しいビジュアル分析システムであるInclusiVizを導入し、ターゲットとなるデータ駆動型介入の開発を促進する。
具体的には、環境特徴を用いた社会集団間の移動パターンを予測するためのディープラーニングモデルを構築し、これらの特徴が分離にどのように影響するかを明らかにするために、説明可能なAIで拡張した。
このシステムは、ユーザーが広い概要から細かい細部まで分離パターンを探索し、都市計画の介入をリアルタイムのフィードバックで評価できる革新的な可視化技術を統合している。
モデルの精度と効率を評価するために定量的評価を行った。
社会科学者と都市アナリストとの2つのケーススタディと専門家インタビューは、このシステムの有効性を示し、より包括的な都市に向けて都市計画を導く可能性を強調した。
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