高木浩光＠自宅の日記 - Bluetooth探査、定点観測の場合
■ Bluetooth探査、定点観測の場合 駅のホーム 3月の日記に掲載した図のように、電車内でBluetooth機器を観測すると、駅に出入りするごとに、ホームにいる人の携帯電話がたくさんすれ違い様に検出されるパターンが見られた。 では、それとは逆に、駅のホームの側から出入りする電車の方を観測するとどうなるだろうか。図2は、山手線の新大久保駅*2のホーム（中央あたり）で観測した場合のデータである。なお、このときは、class 1のBluetoothアダプタを外付けして使用した*3。電車が出入りするごとに数十個の機器が検出されている。点線で繋がれているのは、どこかで用を済ませて戻ってきた人のものと思われる。
高木浩光＠自宅の日記 - 東京地下鉄でBluetooth探査
6路線約4時間で329個のBluetoothデバイスが検出された*1。あまり人は多くなかった。公開設定にしている人の割合は、これまでの経験から、だいたい10人〜15人に1人くらいと感じる。 既知との遭遇 さて、同じ人に遭遇しているだろうか。6路線のログを集計してみると、さすがに同じ人はいなかった。では、この6路線のログを1日夜の山手線4周と7日朝の山手線3周と突き合わせるとどうか。 なんと、驚いたことに4人もいた。 001CEEXXXXXX 2009-03-14.18:04:06 16:56 | 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48 001CEEXXXXXX
山手線ミステリー? - nilnil専用チラシの裏
きっかけ 高木浩光＠自宅の日記 - Bluetoothで山手線の乗降パターンを追跡してみた 非常にインパクトの大きい記事だった。本題のプライバシー上の問題のみならず、Javaアプレットによる表現(山の手ブルースｗ)、乗降パターン分析など、調査研究結果の発表方法についても参考になった。 だが、鉄ヲタとしては本質的ではない例外パターンの方が気になった。まず30分周期で現れたパターンが気になり、ざっと調べてはてブコメントしたところ、そこそこの反応があったので、調子に乗って他の例外パターンも調べてみることにした。例えば、新宿と東京で検出されたら、中央線乗り換えが考えられる等のマニアックなパターンを期待してのことであった。 ただし、以下は実際の時刻と列車位置の関係が正確に紐付けられていることが保証されていない(すなわち仮の紐付け条件が崩れると結果が大きく変化する可能性を持っている)、かなりいい加減な
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