2021 Fiscal Year Annual Research Report
Construction of Decision Support System by Tensor Data Analysis Considering Sensitivity Information
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19J22365
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Research Institution | Waseda University |
Principal Investigator |
家入 祐也 早稲田大学, 理工学術院, 特別研究員(PD)
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Project Period (FY) |
2019-04-25 – 2022-03-31
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Keywords | 意思決定支援システム / 感性情報 / 地域マネジメント / シミュレーション / 観光学 |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究では,ICT技術を用いて収集された高次元データと感性情報を組み合わせたテンソルデータの分析による,意思決定支援システムの構築を試みている.これまでの研究では,感性情報を含む,実社会の高次元データの収集・利用による,地域に新しい魅力を創出するためのフレームワークを構築してきた.本フレームワークをより信頼性,汎用性の高いものにするために,以下の二つの事項に取り組んだ. 本フレームワークの信頼性をより強固なものにするために,特に観光地マネジメントのためのフレームワークに着目し,社会科学(観光学)の観点から本フレームワークを再検討した.例えば,本フレームワークでは,魅力があるものの観光客に知られていない観光資源の発掘を目指していた.観光学では,MacCannellが「The tourist : a new theory of the leisure class」(1989)において,観光名所は資源自体と,資源の魅力を伝えるマーカーで構成されることを示している.これは,本フレームワークで発掘された,魅力があるものの観光客に知られていない資源を,どのように観光客に伝えるかという,本フレームワークの課題を明確にした. 商業地域における,魅力があるものの消費者にあまり知られていないような店舗を新たに創出するためのフレームワークを社会実装するためには,消費者行動データの収集が必要であった.情報技術の社会への浸透に伴い,スマートデバイスを利用した効率的な消費者行動データの収集が可能になった一方で,そのようなテクノロジーを導入することが困難な商業地域も存在する.そこで,紙媒体の地域通貨に着目し,より汎用的な消費者行動データ収集手法を提案した.これは,商業地域において横断的な消費者行動データの収集を可能にし,商業地域のマネジメントに適したデータ収集を可能にする.
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Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(4 results)