| 概要 | 本研究は、ＣＯＶＩＤ－１９が人々のモビリティパターンに与えた影響について分析するものである。具体的には、モビリティデータ、ソーシャルメディアデータ、製品価格データをインプットデータとして、ディープラーニングを行う。これらのデータを用いて、都市交通パターンのシミュレーションを行うことで、渋滞やモビリティパターンの変化を明らかにする。また、ケーススタディとして、マドリッド、ブダペスト、京都を対象とし、マドリッドでは、通信データ、ブダペストでは道路交通データ、京都ではＧＰＳデータ、携帯電話の集計データ、サプライチェーンデータを統合したデータを使用する予定である。本研究で得られた知見は、ポストコロナにおいても適用可能で、レジリエントな都市政策、交通政策の立案に貢献することが期待される。
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