2019 Fiscal Year Annual Research Report
Information presentation for congestion avoidance based on real-time data
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17K00438
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
笠原 秀一 京都大学, 学術情報メディアセンター, 特定講師 (00784191)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 観光情報学 / 機械学習 / GPS軌跡解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，国内外の観光地で大きな問題になっているオーバーツーリズム問題に注目し，情報技術を用いてその解消に取り組んだ．観光行動は「事前に入手した観光地の静的な情報をもとに設定された旅行計画におおむね従いつつ，観光地の実時間状況に応じてダイナミックに変化する行動である」と定義した．観光地の混雑は旅行者が不完全な情報しか入手できず，最適な行動を取れないために発生していると仮定し，情報の適切な提示によって旅行者が行動を変化させ，その結果として混雑が緩和されることで，地域における旅行者と住民の満足度を共に向上することを目指している．
本研究は，実時間状況を入力として他の旅行者の行動を考慮しつつ，旅行者がその場で行動を修正できる情報を提示する方法を開発し，これにより混雑を緩和することで旅行者と住民の満足度を共に向上させることを目的とした．しかし，近年京都など国内の有名観光地でもオーバーツーリズムが急速に進み，観光地全体が過密状態に陥っている．このような状況では，情報提示によって行動を多少変容させても混雑が緩和できない．
そこで本研究では，情報提供の対象を主に道迷いなどを含む逸脱行動によって観光地内で滞留している観光客とし，逸脱行動を早期に検知して本人あるいは旅行管理者に警告することで，観光地全体としての混雑の緩和を図る手法を研究した．観光客の目的地は外部から知ることが容易ではなく，目的地を観光客に都度入力させると実用性が下がることに繋がるので，目的地が未知でも逸脱行動を検知できる手法を開発した．開発した逸脱行動の検知手法は，前年度に嵐山で収集したGPS移動軌跡データを用いて評価した．研究成果は国内1つの研究会において発表した他，海外論文誌への投稿を準備している．加えて，欧州の観光情報学会のワークショップを京都に誘致し，国際的な研究者コミュニティの構築に貢献した．
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