論文の概要: Latent patterns of urban mixing in mobility analysis across five global cities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12202v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 02:10:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.197505
• Title: Latent patterns of urban mixing in mobility analysis across five global cities
• Title（参考訳）: 五大都市における移動分析における都市混合の潜在パターン
• Authors: Z. Fan, B. P. Y. Loo, F. Duarte, C. Ratti, E. Moro,
• Abstract要約: この調査はボストン、シカゴ、香港、ロンドン、サンパウロの20万人以上の住民を対象に大規模な旅行調査を行っている。 リッチな個人レベルのデータを用いて体系的な比較を行い、高解像度のモビリティデータだけでは識別できない社会混合のパターンを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study leverages large-scale travel surveys for over 200,000 residents across Boston, Chicago, Hong Kong, London, and Sao Paulo. With rich individual-level data, we make systematic comparisons and reveal patterns in social mixing, which cannot be identified by analyzing high-resolution mobility data alone. Using the same set of data, inferring socioeconomic status from residential neighborhoods yield social mixing levels 16% lower than using self-reported survey data. Besides, individuals over the age of 66 experience greater social mixing than those in late working life (aged 55 to 65), lending data-driven support to the "second youth" hypothesis. Teenagers and women with caregiving responsibilities exhibit lower social mixing levels. Across the five cities, proximity to major transit stations reduces the influence of individual socioeconomic status on social mixing. Finally, we construct detailed spatio-temporal place networks for each city using a graph neural network. Inputs of home-space, activity-space and demographic attributes are embedded and fed into a supervised autoencoder to predict individual exposure vectors. Results show that the structure of individual activity space, i.e., where people travel to, explains most of the variations in place exposure, suggesting that mobility shapes experienced social mixing more than sociodemographic characteristics, home environment, and transit proximity. The ablation tests further discover that, while different income groups may experience similar levels of social mixing, their activity spaces remain stratified by income, resulting in structurally different social mixing experiences.
• Abstract（参考訳）: この調査はボストン、シカゴ、香港、ロンドン、サンパウロの20万人以上の住民を対象とした大規模な旅行調査を活用している。 リッチな個人レベルのデータを用いて体系的な比較を行い、高解像度のモビリティデータだけでは識別できない社会混合のパターンを明らかにする。 同じデータを用いて、住宅地から社会経済的地位を推定すると、自己申告された調査データよりも社会混合レベルが16%低い。 さらに、66歳以上の個人は、後期労働生活(55歳から65歳)よりも社会的な混合を経験し、「第2の若者」仮説に対するデータ駆動的な支持を与えている。 介護責任を持つティーンエイジャーと女性は、社会的混合レベルが低い。 5つの都市にまたがって、主要交通機関に近いことで、社会経済的地位が社会混合に与える影響を減らしている。 最後に,グラフニューラルネットワークを用いて各都市の詳細な時空間ネットワークを構築した。 ホームスペース、活動空間、人口統計属性の入力を埋め込んで教師付きオートエンコーダに入力し、個々の露光ベクトルを予測する。 以上の結果から,各活動空間の構造,すなわち人々が旅行する場所は,移動形態が社会デマグラフィー的特性,家庭環境,交通近接性よりも社会的な混合を経験していることが示唆された。 アブレーション試験では、異なる所得集団が同様のレベルの社会混合を経験するが、それらの活動空間は収入によって階層化され、構造的に異なる社会混合体験をもたらすことがさらに明らかになった。

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