2020 Fiscal Year Research-status Report
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19K12567
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| Research Institution | Ryukoku University |
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Principal Investigator |
奥 健太 龍谷大学, 先端理工学部, 講師 (70551555)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 推薦システム / 観光スポット推薦 / 観光ルート推薦 / 観光地推薦 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，観光資源の特徴の一つとして景観特徴に着目し，景観ベースの観光情報推薦の問題に取り組む．2020年度は主に下記の四つの課題を中心に取り組んできた．
(a) 観光スポット推薦システム：2020年度は，2019年度に提案した眺望スポットの景観特徴化方式について検証を進めた．具体的には，土地利用種別の分布に基づく眺望スポットの景観特徴化方式を提案した．20種類の実際の眺望スポットを基に，景観特徴化方式の有用性を検証した．また，観光スポットを推薦する際の説明性に着目し，推薦説明提示形式の違いによる推薦の受け入れやすさについて検証した．
(b) 観光ルート推薦システム：2020年度は，2019年度に提案した歴史的な景観特徴を考慮した立ち寄りルート推薦システムの有用性について，定量的および定性的に評価した．また，観光ルート推薦において，散策時の発見性向上のための訪問経験に基づく動的散策マップシステムを提案し，その有用性を評価した．
(c) 観光地推薦システム：2020年度は，前年度に提案した景観マイニングに基づく景観特徴化方式について検証を進めた．具体的には，土地利用種別の分布に基づく景観マイニング手法を提案した．また，観光地を推薦する際の提示形式として観光マップに着目した．2020年度は，どのような観光マップが観光地への興味誘発につながるかを検証するため，観光マップのイラストテイストと地域への興味誘発との関係性分析を行った．
(d) コンテンツツーリズムに向けた観光情報推薦システム：本研究課題では，コンテンツツーリズムに向けた観光情報推薦システムとして，例えば，アニメ作品や映画作品中のシーンに現れる景観や，楽曲の印象に合った景観を巡る観光などを支援するシステムを目指している．2020年度は，このシステムの一環として，映画やアニメ作品，楽曲等と観光情報との関係性分析を行った．
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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
2020年度では，主に(a)シーン景観の特徴化に基づく観光スポット推薦システム，(b)シークエンス景観の特徴化に基づく観光ルート推薦システム，(c)場の景観の特徴化に基づく観光地推薦システムの課題に並行して取り組むことができた．さらに，上記課題に加え，コンテンツツーリズムに向けた観光情報推薦システムについても取り組むことができたため，おおむね順調に進展している．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまで遂行してきた課題に加えてコンテンツツーリズムに向けた観光情報推薦システムの課題にも重点的に取り組む．コンテンツツーリズムとは，映画や漫画，アニメ，音楽などさまざまなコンテンツの舞台である土地を訪れる観光行動のことである．この観光行動には，例えば，アニメ作品や映画作品中のシーンに現れる景観や，楽曲の印象に合った景観を巡る観光なども含まれる．このような考え方を基に各種コンテンツと景観との関係データを用いることで，本研究課題で取り組んでいる景観ベース観光情報推薦の問題をより多角的に分析することができる．ただし，このような関係データを収集するためには十分な研究費が必要となる．当初は，観光資源の特徴化に用いるデータとして，当研究室で既に整備してきたデータ等を中心に扱ってきた．今回，コロナ禍において出張旅費および人件費・謝金を執行する機会が大幅に減少したことを受け，その分の費用をデータ収集に充てることが可能となった．データ収集には，多くの人による判断が必要になることから，クラウドソーシングや業務委託により依頼する必要がある．申請時から，データ収集やデータ整備，システム評価等の予算を充てていたが，出張旅費および人件費・謝金に充てていた分を回す形で，これらの予算を拡充させる．
拡充させた予算で，クラウドソーシングや業務委託により各種コンテンツと景観との関係データの収集を実施する．コンテンツとして映画や漫画，アニメ，楽曲，クラシック楽曲，書籍などを対象としている．これらのコンテンツと景観との関係データを収集する．関係データとして，コンテンツ-景観関係データに加え，コンテンツ-感情-景観関係データ，コンテンツ-パーソナリティ-景観関係データ，コンテンツ-コンテキスト-景観関係データなどを収集する．
上記の課題については，研究協力者（大学院生および学部生複数名）と連携しながら遂行する．
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| Causes of Carryover |
コロナ禍において出張旅費および人件費・謝金を執行する機会が大幅に減少した．そのため，次年度使用額が生じた．
このことを受け，その分の費用をデータ収集に充てることが可能となった．データ収集には，多くの人による判断が必要になることから，クラウドソーシングや業務委託により依頼する必要がある．申請時から，データ収集やデータ整備，システム評価等の予算を充てていたが，出張旅費および人件費・謝金に充てていた分を回す形で，これらの予算を拡充させる．
拡充させた予算で，クラウドソーシングや業務委託により各種コンテンツと景観との関係データの収集を実施する．コンテンツとして映画や漫画，アニメ，楽曲，クラシック楽曲，書籍などを対象としている．これらのコンテンツと景観との関係データを収集する．関係データとして，コンテンツ-景観関係データに加え，コンテンツ-感情-景観関係データ，コンテンツ-パーソナリティ-景観関係データ，コンテンツ-コンテキスト-景観関係データなどを収集する．
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