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【COVID-19関連データ】2020年3月、都道府県間の人口動態調査 / 抽出方法:二部グラフ

2020.04.13

iPhone向けライフログアプリ「SilentLog(サイレントログ)」を提供する、レイ・フロンティア株式会社(本社:東京都台東区、代表取締役:田村建士 以下、レイ・フロンティア)は、二部グラフによる、2020年3月の都道府県間の人口動態調査をご報告します。

 

【調査結果】

 

■エリア
全国

 

■日付
2020年3月2日(月)~2020年4月5日(日)

 

■調査元
弊社アプリSilentLogより収集したデータに匿名化処理を施したもの

 

■都道府県別人口参照元
統計局ホームページ
https://www.stat.go.jp/data/nihon/02.html

 

5週間の各都道府県の移動者数を調査しました。
期間中に移動が多かったTOP20都道府県を表示しています。

 

 

日本交通公社 旅行年報2018(※1)によると、移動者数上位にある東京、京都、神奈川、滋賀、三重は、この時期に限らず日頃から移動が多い地域であることが確認できました。

 

(※1)日本交通公社 旅行年報2018
https://www.jtb.or.jp/wp-content/uploads/2018/10/nenpo2018_1-2.pdf

 

続いて移動者数が多かった都道府県TOP20のうち上位10エリアの流出移動者数、流入移動者数を週ごとに確認しました。

 

移動者数を都道府県人口で割り、各都道府県最も高い数値を100としました。

3月16日~3月22日の週に最も移動者数が増加している事がわかります。ここは春分の日を含む3連休(3月20~3月22日)のあった週で、COVID-19に対する気の緩みが一部の報道で指摘されていました。データより連休中の一定数の移動が確認でき、外出自粛が呼びかけられていましたが帰省や旅行へ出かけていた可能性も考えられます。

 

【抽出方法(二部グラフについて)】

・二部グラフ/Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/2部グラフ

 

方法としては以下の流れになります。

 

(ステップ1)
・ユーザーが滞在した地点の緯度経度から都道府県名を抽出します。
緯度経度から住所を抽出することを逆ジオコーディングと言います。

 

(ステップ2)
・抽出した都道府県名を時系列に並べて配列にします。

 

(ステップ3)
・全ユーザーに対して抽出した都道府県名の配列を「グラフ」という構造にモデル化します。
「グラフ」とは、頂点と頂点間の連結関係を表す枝で構成されるデータ構造です。
詳しくは以下をご参照ください。

・グラフ (データ構造) / Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/グラフ_(データ構造)

 

今回は、

  • 頂点を都道府県
  • 頂点(都道府県)間をユーザーが移動したら枝を設定

によりグラフを定義します。

 

この方法により、何万とある都道府県名の配列を、

  • 頂点数 = 47個 (都道府県数)
  • 枝数 = 47×46個 (双方向あるので都道府県数の組み合わせ数×2)

に縮小化できることになります。
また、グラフには数々のアルゴリズム(各種値を計算する方法)が存在しますので、それらを有効に利用することができます。

 

(ステップ4)
・2頂点間の経路を抽出するアルゴリズムを利用し、頂点間(都道府県間)の移動したユーザーを抽出します。
・2頂点間の経路抽出には、幅優先探索と呼ばれる手法を用いています。

都道府県間の移動者数を抽出する方法としては以上になります。

 

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https://tech-blog.rei-frontier.jp/

 

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https://silentlog.com

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