2021 Fiscal Year Annual Research Report
Regional revitalization by generating tourist destination web pages using SNS
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17K02129
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| Research Institution | Tokai University |
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Principal Investigator |
星野 祐子 東海大学, 情報通信学部, 講師 (80435271)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 光穗 東海大学, 情報通信学部, 教授 (60366086) [Withdrawn]
石井 英里子 鹿児島県立短期大学, 文学科 英語英文学専攻, 准教授 (80580878)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | SNS / Social Media / 観光 / 外国人 / 検索キーワード / トピック抽出 / Webページ / 視線情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、SNSから収集したテキストデータ、画像データ等から文化的背景の異なる人々が興味をもつ観光スポットやアクティビティの違いの抽出およびユーザが閲覧しているWebページの内容から興味のある分野に関連する検索キーワードの提示を行った。
文化的背景の異なる人々が興味を持つスポットやアクティビティの抽出では、日常的に使用する言語（母語）が異なる人は文化的背景も異なると仮定し、SNSの投稿言語別に処理を行なった。はじめに、対象エリアを設定し、twitterから日本語で投稿された文章を収集して、キーワード抽出、トピック抽出処理を行い、日本人投稿に多い話題を特定する。英語で投稿された文章に対しても同様の処理を行ない、英語話者が多く投稿する話題を特定する。次に、日本語の話題と英語の話題を比較し、共通で出現する分野、日本語のみに出現する分野、英語のみに出現する分野の抜き出しを行った。日本人と外国人が共通で興味をもつイベントでも情報発信Webページの画面構成によって外国人への情報伝達・投稿に差が出ることが示唆された。
Webページ閲覧情報から関連検索キーワードを提示する手法の検証では、ユーザの視線情報を用いてWebページ上で熟読している部分の文章を抜き出し、過去閲覧で取得した文と合わせて要約し、TF-TDF、LDAなどの手法を用いることでキーワードを選び、提示を行った。提示されたキーワードを使用してWeb検索をした結果、ユーザの嗜好に合わせたWebページが検索上位にくることが確認された。しかし、この処理には時間がかかっており、ユーザビリティ向上のため、改善が必要である。
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Research Products
(16 results)
