本論文は、位置ベースのサービスにますます統合されている次期訪問場所推薦システムが都市環境における個人のモビリティ決定に与える影響をシミュレーションフレームワークを通じて研究した論文です。推薦システムの予測精度の研究は多かったが、都市力学に対するシステム的影響の研究は不足していた。実際の移動データに基づくシミュレーションにより,様々な推薦戦略におけるアルゴリズム採用の影響を体系的に探求した。その結果、推薦システムは、個人レベルの訪問場所の多様性を高めるとともに、人気のある場所の少数に訪問が集中することによって集団的不平等を増幅できることを発見しました。これらの違いは、社会的共同位置ネットワークの構造にも拡張され、都市のアクセシビリティと空間的分離に対する広範な影響を示しています。この論文のフレームワークは、次回の訪問場所推薦でフィードバックループを実装し、AI支援モビリティの社会的影響を評価するための新しい視点を提供し、将来のリスクを予測し、規制介入を評価し、倫理的なアルゴリズムシステム設計に情報を提供する計算ツールを提供します。
