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移動履歴を収集して「次に向かうであろう場所」が予測できるアルゴリズムが開発される


緊急通報などの都合上、今ではほとんどの携帯電話にGPS機能が搭載され「これまで」どこにいたのかが簡単に分かるようになってしまいました。しかしこれに膨大な統計情報を組み合わせて「これから」どこに向かおうとしているのか高い精度で予測できるという技術が研究されているようです。


イギリスの研究チームによって開発されたアルゴリズムは本人の行動履歴とその友人の行動履歴を組み合わせることで、高精度な未来位置の予測ができるようになります。

実験では200人志願者が、それぞれ24時間以内にどう移動するかが予想されました。

まず、その人のみの移動履歴のみから算出した場合、平均誤差は1000mでした。これはそんなに大事ではない数字。しかし、その人の友人や、同じような嗜好をもつソーシャルグループの位置情報も加味して計算するとすごいことになります。

例えば:

スーザンは毎週火曜日午後7時にスポーツジムに行きます。ただし時々ショッピングモールに寄り道をします。ソーシャルグループを調べた結果、友達のジョーとボブが同時刻にショッピングモールにいる場合は高い確率で寄り道をすることが分かりました。

このようにソーシャルグループを加味するとその平均誤差は20mまで縮まったのです。

横軸に時間、縦軸に誤差をとったグラフ。青は他人の統計情報なし。赤はありの場合。他人の情報があると精度が飛躍的に高まる。

もっともこの200人は全員が「試験地であるスイス・ローザンヌの近くにすむ学術関係者」というバイアスのかかったサンプルなのでこのアルゴリズムの精度はまだ未知数なのですが、研究者は「大都市居住者の移動アルゴリズムの解析につながるのではないか」と考え散るようです。

事故や天災など統計外のハプニングが起こった際は屋に立たないのですが、誰がどの時間にどこにいるかを予測できるというのは様々な分野で応用がきく技術。例えばその場所にぴったりマッチした広告を表示したり、時間帯による交通の渋滞をより正確に予測できるようになります。

逆に言えば、行動履歴を集めるだけでその後の行動も予想できるという恐ろしい時代もすぐそばに来ています。今でもFacebookやFoursquareなどで「チェックイン」を楽しんでいる人はたくさんいますが、この履歴はそのまんま「いた場所の記録」。自分に関して何かを投稿する場合は、こうして行動を予測される危険を伴っているということを改めて認識したいと思える発見でした。

ソース:Your phone may soon know where you’re going before you do

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