リンク解析は、リレーションシップを通じて相互に接続されたオブジェクトのネットワークを構築し、パターンと傾向を明らかにするプロセスです。主な目的は、さまざまなソースの情報を検索してリンクし、この情報の適合性を的確に表現し、推定して、隠れたリレーションシップを明らかにすることです。リンク解析は、解析対象のデータに応じた自動および手動の手順を含む反復的なプロセスです。リンク解析およびリンク チャートの視覚化は、ネットワークの構造と機能を理解する上で重要なツールです。これを理解することで、ネットワークの最適化、影響力、または切断につながる意思決定と行動が可能になります。
リンク チャートは、異なるエンティティ間のリレーションシップを視覚化したものです。リンク チャートには多くのタイプのノードがあり、その多くは、タイプごとにラベルが付けられ、シンボル化されます。ノード間のリンクは、注釈が付いた一連のラインとして表示されます。エンティティは、多くの場合、本質的に可動性を備えているもの (人、乗り物、携帯端末など)、あるいは無形のもの (銀行口座や会社など) で、個体またはグループを特定の時間の特定の場所に配置する空間および時間のプロパティを持ちます。データは、目撃情報、知名度の高い会合、クレジット カード取引、電話の使用率、移動データ、住所、企業などの異なるソースから収集されます。
リンク チャートには、大量のエンティティ データが表示されているので、これにより、エンティティ グループの構成や、エンティティの相互関係を視覚化できます。アナリストは、リンク解析を利用して、大量のデータを解析し、エンティティおよびリレーションシップをより正確に描画した質の高い表示を作成します。また、リンク チャートを使用すると、次のように、グラフ解析でノード間のパターンを特定することができます。
- パス解析には、最短パスの検索や、ノード間のすべてのパスの検索があります。
- 中心性解析では、最もつながりが強いノードが検索され、ハイライト表示されます。
- 近傍解析では、定義された近傍内のすべてのノード、および 2 のノード間で共有されている近傍が検出されます。
リンク、空間、および時間解析の統合
リンク解析は、人、組織、場所、イベント、リレーションシップ、およびその他のエンティティ間の無形の接続を処理します。リンク解析で使用される多くのデータ エレメントには、住居や会議場などの定量化が可能な空間プロパティがあります。リンク解析は、この解析と空間および時間解析を組み合わせることで強化されています。空間、時間、およびリンク解析の処理と視覚化を統合することで、出力の影響とともに解析の品質が向上します。空間、時間、およびリンク解析を、同じワークフローに共存させて使用すると、それぞれを単独で使用するよりも総合的な解析処理が可能です。
ArcGIS では、空間および時間の次元を組み合わせ、ネットワーク解析時に考慮すべきテレインおよびイベントの影響を有効にすることで、リンク チャートでエンティティとリレーションシップをより詳しく視覚化できます。客観性のある詳細な解析を実行できるので、各ノードまたはネットワーク全体が空間的および時間的要因から受ける影響について備えるべき尺度を使用できます。解析には、次のように多くのタイプがあります。
- 個体の移動と特定タイプのインシデントの間にある、さまざまなデータ群の相関
- 生活パターンや阻止攻撃の可能性が高い地点の特定など、空間および時間における行動パターンの理解
- 2 つ以上のアイテムの隠れたリレーションシップの特定
- 違法な薬物や物質の分布とある地域の人口統計との相関の程度
- 所定の期間内にどの程度の距離を移動することが期待されるかを含む、ある地域を車両または歩行者が横断する可能性
- 疾病発生のホット スポットに対する感染者の近接性
これらのタイプを含め、多くの解析は、共有された状況認識の提供、意思決定のための情報提供、敵対行為の推定、収集作業への重点的取り組みなどに応用できます。
リンクのチャート多くのエンティティ データには、次のような空間および時間コンポーネントが含まれます。
- 自宅または勤務先住所
- ミーティング場所と時間
- 目標物
- イベントまたはインシデントの場所と時間
これらの属性は、リンク解析がなければ容易には視覚化できない複雑なパターンを形成します。ArcGIS には、これらの空間および時間属性を組み合わせる機能があるため、それがなければ視覚化できない方法で、それらの属性の相互関係を確認することができます。これらの属性を使用すると、接続されたデータに対してさまざまな空間処理および空間解析を実行し、解析結果を理解しやすい形で示すことができます。