2018 Fiscal Year Annual Research Report
Obscure Spots Discovery by Popularity and Sightseeing Value Assessment using UGC
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16K12532
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
馬 強 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (30415856)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 観光情報学2.0 / 穴場 / マイニング / ユーザ生成コンテンツ / 観光価値 / ユーザ分析 / 地域分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
観光立国の早期実現に必要な4千万人(2020年）の外国人観光客の獲得に向けて，多種多様な観光資源の発掘が重要であります．地理情報付きのUGC（ユーザ生成コンテンツ)を用いて，訪問人数に基づいて人気度を重視した観光スポットの分析手法が開発されているが，場所そのものの観光価値を考慮した研究がまだありません．本研究では，Flickr上の写真などのUGCを利用して，まだよく知られていないが観光価値の高い穴場スポットの発見を目的とし，(1) 場所の人気度（穴場度）の推定手法と，(2) 場所の観光価値の自動評価手法について研究開発を行いました．これらの技術を用いて，観光スポットの人気度と観光価値の両方評価によって，従来手法では発見できなかった穴場などの新たな観光資源の発掘・発信を支援できます．
（１）場所の人気度の推定手法：ユーザの属性を推定し，スポットに訪問するユーザの分布を求めて，訪問するユーザの属性を考慮したスポットの人気度分析手法を開発しました．国際論文誌論文１本，最難関国際会議論文２本をはじめ，多数の論文発表を行い，国内外から高く評価されています．
（２）場所の観光価値の自動評価手法：Flickrにアップされている写真データを対象に，環境心理学の知見を活かして，場所の景観価値を評価する手法について研究開発を行いました．自然景観の評価手法や，人文景観オブジェクトの検出に基づく評価手法を開発しました．国際論文誌論文２本，マルチメディアやWebマイニング分野の代表的な国際会議に論文３本をはじめ，多数の研究成果を発表しました．
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