旅行者属性を考慮した着地型観光行動の分析および誘客手法の研究
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19K12566
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 80020:Tourism studies-related
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| Research Institution | Nagoya Gakuin University |
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Principal Investigator |
山本 真嗣 名古屋学院大学, 外国語学部, 教授 (70529940)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長尾 光悦 北海道情報大学, 経営情報学部, 教授 (30343015)
P.R. Morrow 名古屋学院大学, 外国語学部, 教授 (70288447)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | モバイル空間統計 / 携帯電話 / 位置情報 / 旅行者属性 / 着地型観光 |
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| Outline of Research at the Start |
当研究は，モバイル空間統計やアクセス解析などの ICT サービスを活用し，旅行者属性（性別・年代・居住地）ごとの行動分析と着地型観光への誘客手法を実現するため，旅行者の情報探索・観光行動をモデル化する。さらに，その誘客効果も属性ごとに検証する。事業期間内に旅行者属性ごとの観光行動・情報探索パターンのモデル化を完了し，そのモデル確立をもとに着地型観光誘客システム構築の基礎とする。旅行者の情報探索・観光行動に関する行動仮説を立て，旅行者の情報探索・観光行動プロセスを実証的に調査研究・比較分析し，得られたデータから旅行者の属性ごとの標準的行動パターンを解明してモデル化する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
当研究は，モバイル空間統計やアクセス解析などのICTサービスを活用し，観光地における旅行者属性（性別・年代・居住地）ごとの行動分析と着地型観光への誘客手法を実現するため，旅行者の情報探索・観光行動をモデル化し，その誘客効果も属性ごとに検証することを企図している。さらに，観光情報提供サイトのオンライン誘客成果やアクセス解析結果と観光地の訪問者数・属性のデータとを関連づけて統計的処理を行い，その効果を旅行者の属性ごとに検証する。日本人旅行者の行動特性と比較し，訪日外国人旅行者を効果的に着地型観光へ誘客する手法の構築に向けた実証的調査を実施する。
2022年度は，引き続き関連研究をサーベイしつつ，本研究の中核となるモバイル空間統計の調査地選定および調査仕様を確定し，必要なデータを入手した。本年度の調査は，京都市とその周辺の観光地を調査対象地として，2016年4月から2022年10月までの人口の推移と属性を検証し，新型コロナウイルス感染症の影響を考察した。本年度調査で入手した人口統計データの調査仕様は，以下の通りである。
・調査対象地：京都駅，大阪駅，新京極，清水寺，金閣寺，嵐山，平等院，東大寺の8地域
・調査期間：2016年，2018年，2020年，2022年の4月と10月
・時間帯：8時台，12時台，16時台
人口の推移に関しては，どのエリアもパンデミックの影響による人口の減少が観察され，特に4月に減少が顕著であった。パンデミックの影響にもかかわらず，京都駅や大阪駅などの商業地では，2020年10月には減少した人口が概ね回復した。一方で，清水寺などの観光地では，人流の回復が弱い傾向が示された 。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
当研究の最終目標は，調査期間内に旅行者属性ごとの観光行動・情報探索パターンのモデル化を完了し，そのモデル確立をもとに着地型観光誘客システム構築の基礎とすることである。当初計画では，第2年次内には調査地におけるモバイル空間統計データを入手し，解析を実行することとしていたが，新型コロナウイルス感染症の影響もあって調査対象地の選定と調査仕様の確定を予定より遅らせる必要が生じた。そのため，翌年度以降も計画の後ろ倒しを迫られた。
2022年分のデータが得られたのが2023年1月時点であったため，年度内にその成果を公表することはかなわなかったものの，既に入手済みのデータに基づいた成果は論文として公開済みであり，最新のデータの解析も順調に進行している。したがって，今後の研究計画に支障はないものと考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年次は，旅行者へのアンケートや現地調査を実施し，調査結果の解析・考察を行う。そこで得られた結果を総括的に検討し，検討会・報告会を通じて，旅行者属性を考慮した包括的観光行動モデル確立および誘客手法の構築に向けた最終報告書を作成する予定である。
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Report
(4 results)
Research Products
(11 results)
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[Book] Handbook of Research on Big Data Clustering and Machine Learning2019
Author(s)
Marquez, F. (Ed), Jayashree, K., Chithambaramani, R., Sonmez, F., Agrawal, R., Chander, B., Yamamoto, M et. al
Total Pages
478
Publisher
IGI Global
ISBN
9781799801061
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