目的・概要

「興味のある対象が、ある特定のエリアに集中しているかどうか（ホットスポットクラスターが存在しているか）」の判断を統計的根拠（データ）に基づいて客観的に検証することは、データ解析における関心事の1つである。

本研究では、多次元・多変量のような複雑かつ大規模な空間データに対し、同位相分類を基盤とした情報圧縮技術によってデータを階層構造で表現するとともに、その構造を利用して視覚的にホットスポットクラスターを評価するための手法を確立する。加えて、提案法を疫学、犯罪学、環境学等といった多種多様な分野で蓄積され続けている各種データに適用する事を目指す。
 

期待される効果

例えば、ある感染症の患者数が増加している地域を特定できれば、そこに重点的に対策を講じたり、将来の健康に対する影響への早期発見につながることが期待される。また、基準値を大きく上回る有害物質を排出している区域や時期を特定できれば、その発生源を突き止め、問題の原因解明に寄与できる。