| Project/Area Number |
22K04365
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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 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
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| Research Institution | Osaka Institute of Technology (2023)
Kyoto University (2022) |
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Principal Investigator |
木村 優介 大阪工業大学, 工学部, 准教授 (20713556)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 写真の分類 / ソーシャルメディア / 被写体 / 機械学習 / 観光行動分析 / 対応分析 / クラスタリング / 観光 / 写真 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、写真共有サービスから得られる位置情報付き写真を用いて、観光者の興味と行動、さらには観光地である場所の特性を明らかにする手法を確立し、観光の時空間的分散が可能な観光者層を明らかにする。具体的には次の2つを実施する。
1. 機械学習のプログラムと自然言語処理の手法を新たに導入して、仮説的な分析枠組みの改善を試み、各写真の被写体の重みづけを考慮した観光者の興味を類型化するアルゴリズムを開発する。
2. 写真の位置情報等から観光行動を推定する手法と、観光地である場所の特徴とを把握する手法とを明らかにし、実際の流動データとも比較することで、興味・行動・場所の3点の関連を明確化する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，写真共有サービスから得られる位置情報付き写真を用いて，観光者の興味と行動，さらには観光地である場所の特性を明らかにする手法を確立し，観光の時空間的分散が可能な観光者層を明らかにする．具体的には次の2つを実施する．(1) 機械学習のプログラムと自然言語処理の手法を新たに導入して，仮説的な分析枠組みの改善を試み，各写真の被写体の重みづけを考慮した観光者の興味を類型化するアルゴリズムを開発する．(2) 写真の位置情報等から観光行動を推定する手法と，観光地である場所の特徴とを把握する手法とを明らかにし，実際の流動データとも比較することで，興味・行動・場所の3点の関連を明確化する．
(1)に関しては，R4年度の成果を国際学会にて発表するとともに，観光写真により適した学習モデルの生成方法について検討した．(2)に関しては，R4年度に推定した撮影者の居住国の情報と撮影した観光地の関係を明らかにするため，項目間の関係を視覚的に把握できる対応分析を行った．在住者がよく訪れて写真を撮っている観光地と，観光者が訪れて写真を撮っている観光地の違いや，推定された居住国ごとの訪問地や撮影地の違いを明らかにした．本成果については論文として投稿し登載が決定している．さらに写真に付与されたラベルをクラスタリングして観光地である場所の特徴を把握する手法について検討し，各観光地の典型的なイメージを明らかにした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
上記の研究内容(1)で実施予定であった自然言語処理の手法の一つであるトピックモデルをR6年度の研究とするかわりに，研究内容(2)の観光地である場所の特徴とを把握する手法について優先的に取り組んだ．特に(2)については，対応分析とクラスタリングを組み合わせ，より具体的に居住国ごとの観光行動を明確にできる方法についても検討を進めており，個人の特徴と行動との対応を明らかにできる見込みである．
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| Strategy for Future Research Activity |
おおよそ当初の研究計画の通りであるが，研究内容(1)に関しては，自然言語処理の手法の一つであるトピックモデルを導入し，セマンティック・セグメンテーションによる分類との組み合わせや，重みづけの根拠となる基準の設定方法について明らかにする．研究内容(2)に関しては，京都市周辺部の実流動データ（ポイント型流動人口データ）を使用し，実際の行動特性を把握した上で，興味を抱く観光地と個人の行動，観光地の特徴の関連性について明らかにする．
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