| Project/Area Number |
20K20091
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 80020:Tourism studies-related
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| Research Institution | Hiroshima University of Economics |
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Principal Investigator |
Ishino Aya 広島経済大学, メディアビジネス学部, 准教授 (50639424)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 旅行計画者 / 旅行者 / 計画行動 / 旅行プラン / ソーシャルメディア / 観光案内文 / 訪問国 / 観光スポット / Twitter |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、ソーシャルメディアを利用して旅行計画者の行動をモデル化することである。具体的には以下の3つの課題に取り組み、統合することで上記の目的を達成する。
【課題1】旅行計画期間と旅行期間を明らかにするために、旅行計画者のツイートに対し、旅行を計画中のツイートと、旅行中のツイートを自動で判定する手法を開発する。
【課題2】具体的な計画行動を明らかにするために、旅行を計画中のツイートから、計画行動を抽出する手法を開発する。
【課題3】大量のツイートに対し、課題1と課題2で開発した手法や、ユーザの属性を推定する手法を適用し、ユーザの属性に応じた旅行計画者の行動をモデル化する。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we developed a method to automatically extract (1) travelers' behaviors during their trips and (2) travel planners' behaviors from information posted on social media, and attempted to model travelers' behaviors comprehensively, including planning behaviors.
(1) Automatic extraction of travelers' behavior: Using Flickr images, we visualized travelers' seasonal interests. Additionally, we developed a method to extract typical travel plans from travelogue data using clustering.
(2) Automatic extraction of travel planners' behavior: We developed a model to predict future visit destinations based on travel history and blog content. Additionally, we developed a method to analyze travel planners' behavior and travel intentions from X posts.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
観光支援を効果的に行うためには、旅行中の旅行者の観光行動のモデル化に加えて、旅行前の旅行計画者の行動をモデル化することも重要である。しかし、旅行中に発信された観光情報や、観光地の特徴を抽出するための研究は活発に行われているが、旅行計画者の行動のモデル化に関する技術は十分に確立されていない。
そこで、本研究では、X (旧Twitter) などのソーシャルメディアに投稿された情報から、テキストマイニングや機械学習技術を用いて、旅行前の計画や旅行中の行動を半自動的に収集・整理し、旅行者がどのように観光地を決定し計画するのかや、どのようなスケジュールで旅行をしているのかを把握する手法を開発した。
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