2018 Fiscal Year Research-status Report
大規模な位置情報データを用いた観光行動の精緻モデリングによるツーリズムデザイン
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16K20971
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
本間 健太郎 東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師 (90633371)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 都市計画・建築計画 / 観光 / ジオタグ / マイクロSNSデータ / バランスメカニズム / 離散選択モデル / 選択肢の類似性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は以下の研究を行った．
[1] 観光客の動態と観光地の盛衰の相互作用モデリング：前年度に，需要側（旅行者）と供給側（観光施設オーナー）の相互作用をモデル化した．これは，Harris & Wilsonのバランスメカニズムを，観光地間の類似性を扱えるように拡張したものである．しかしこのモデルには「容量」概念が無いので，特定の観光地が際限なく投資を集めることができた．ところが実際の土地や観光資源には容量制約がある．そこで本年度は，メカニズムの時間発展ルールを工夫して緩和した．それにより，モデルの利点を損なわずに容量制約を組み込めるようになった．そしてこのモデルを用いたケーススタディを行い，分散パターン・線形集積パターン・同心円状パターンなどの，観光地の多様な立地パターンを再現した．
[2] Flickr写真の分析：Flickrビッグデータ分析において，前年度までは，写真のメタデータおよび投稿者が付与したタグを対象としていて，写真そのものは扱っていなかった．そこで本年度では，地域の観光特性をより精緻に分析するために，写真そのものに分析対象を拡げた．具体的にはまず，投稿写真の「代表色」を統計的な手続きで抽出し，地図上にプロットすることで，「場所の色」がひと目で分かる地図を作成した．それにより，観光客が感じるいわば「自然らしさ」や「繁華街らしさ」を可視化できるようになった．またその地図に撮影時期情報を組み込んで動画にし，さらにそれをインタラクティブに操作できるアプリケーションを作成した．投稿者の国籍および写真タグをアプリユーザが選ぶことで，その投稿場所と投稿時期が分かる仕組みである．これにより，観光客の興味がどの地域に集中しているかが詳細に分かるようになった．
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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
当初の研究計画とは若干異なるかたちであるが，「大規模な位置情報データを用いて観光客の動態を多角的に解明・再現する」という目的自体は，理論モデル構築の面からも，大量データ分析の面からも，おおよそ達成できている．
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| Strategy for Future Research Activity |
来年度も，観光需給の相互作用の解明をはじめとして，引き続き着実に研究を推進する．また得られた研究成果を積極的に学会発表するとともに社会に発信する．
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| Causes of Carryover |
当初の研究計画には含まれていなかったが，旅行者だけでなく観光施設オーナーのアクションも明示的にモデルに組み込んで，需給両者の相互作用を解明するという研究を進めている．この研究の推進および研究成果の発表のために，次年度に予算を要する．
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