[論文レビュー] Disadvantaged Communities Have Lower Access to Urban Infrastructure

Leonardo Nicoletti, Mikhail Sirenko+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 25, 2022

Urban Transport and Accessibility被引用数 10

ひとこと要約

本研究では、54のグローバル都市における都市インフラへの空間的アクセスを評価するオープンソースでデータドリブンなフレームワークを提案している。その結果、低所得、少数派の割合が高く、教育水準が低いコミュニティが顕著に低いアクセスを経験していることが明らかになった。0.0625 km²のグリッド単位と44の社会経済的変数を用いたコンSENSUSクラスタリング手法を適用したところ、都市間でのインフラアクセスはジフの法則に従う分布を示し、都市成長プロセスに根ざした構造的不平等が裏付けられた。

ABSTRACT

Disparity in spatial accessibility is strongly associated with growing inequalities among urban communities. Since improving levels of accessibility for certain communities can provide them with upward social mobility and address social exclusion and inequalities in cities, it is important to understand the nature and distribution of spatial accessibility among urban communities. To support decision-makers in achieving inclusion and fairness in policy interventions in cities, we present an open-source and data-driven framework to understand the spatial nature of accessibility to infrastructure among the different demographics. We find that accessibility to a wide range of infrastructure in any city (54 cities) converges to a Zipf's law, suggesting that inequalities also appear proportional to growth processes in these cities. Then, assessing spatial inequalities among the socioeconomically clustered urban profiles for 10 of those cities, we find urban communities are distinctly segregated along social and spatial lines. We find low accessibility scores for populations who have a larger share of minorities, earn less, and have a relatively lower number of individuals with a university degree. These findings suggest that the reproducible framework we propose may be instrumental in understanding processes leading to spatial inequalities and in supporting cities to devise targeted measures for addressing inequalities for certain underprivileged communities.

研究の動機と目的

• 多様なグローバル都市における都市インフラへのアクセスの空間的分布を理解すること。
• 収入、教育、民族的背景などの社会経済的・文化的要因と関連するアクセス格差を同定すること。
• 都市計画者による空間的不平等を検出・是正するための再現可能でオープンソースのフレームワークを開発すること。
• 普遍的なパターン（例えばジフの法則）が都市間でインフラアクセスを支配しているかどうかを評価すること。
• 下位コミュニティが一貫して低いアクセスを経験する事実を支援し、公平な都市政策を推進すること。

提案手法

• 空間バイアスと可変領域単位誤差（MAUP）を最小限に抑えるために、グローバルヒューマンセットルメントレイヤー（GHSL）の0.0625 km²グリッドセルを空間単位として使用した。
• インフラへのアクセススコアは、54種類の都市インフラまでの距離に基づき算出され、空間パターンを評価するための対数正規分布モデルが用いられた。
• 収入、民族的背景、教育、住宅タイプなどの社会経済的および住宅関連変数は、国勢調査データから抽出され、極端な値（0.1および0.9百分位数）をwinsor化した後、標準化された。
• diceR Rパッケージを用いて、5つのアルゴリズム（K-means、K-メディオイド、階層的、ガウス混合、HDBSCAN）と7つの距離関数（例：ユークリッド距離、マンハッタン距離、スピアマン相関）を用いたコンセンサスクラスタリングが適用された。
• クラスタ結果を統合するためにk-modesコンセンサス関数が使用され、最終的なクラスタラベルは10回のアルゴリズム再実行における過半数投票によって割り当てられた。
• クラスタラベルは、国勢調査のジオメトリとの空間的インターセクションに基づきグリッドセルに割り当てられ、境界セルは処理順序に従って割り当てられた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多様なグローバル都市において、都市インフラへの空間的アクセスが普遍的な分布パターンに従う程度はどの程度か？
• RQ2 異なる都市環境下で、社会経済的・文化的特徴（収入、教育、民族的背景など）とインフラアクセス水準の相関関係は何か？
• RQ3 収入、教育、民族的背景、住宅タイプによって定義されるどのコミュニティが、一貫して低い都市サービスへのアクセスを経験しているか？
• RQ4 再現可能でデータドリブンなフレームワークは、大規模にマージナル化されたコミュニティを特定できるか？
• RQ5 都市成長プロセスとインフラ分布がジフの法則に従う程度はどの程度か。これは比例的不平等を示唆するか？

主な発見

• 54都市におけるインフラアクセスは普遍的なジフの法則分布に従っており、都市成長プロセスに根ざした構造的不平等が比例的にスケーリングされていることを示している。
• 少数派の割合が高く、低所得で、大学教育を受ける人の割合が少ないコミュニティは、一貫して顕著に低いアクセススコアを示した。
• フレームワークは、10都市における明確に分離された社会経済的クラスタを持つ都市のプロファイルを的確に特定し、社会的・経済的境界に沿った空間的分離を明らかにした。
• 社会経済的データの外れ値は80％winsor化（0.1百分位数および0.9百分位数）によって緩和され、モデルの頑健性が向上したが、元のパターンは歪められなかった。
• k-modesと複数のアルゴリズムを用いたコンセンサスクラスタリング手法により、安定的で解釈可能なクラスタラベルが得られ、政策利用に向けた信頼性が向上した。
• グリッドベースの空間単位（0.0625 km²）により、サンプリングバイアスとMAUPが低減されたが、国勢調査に隣接するセルでは境界効果によりわずかな割り当ての不確実性（全セルの2％未満）が生じた。