2020 Fiscal Year Research-status Report
Smart tourism destination development and value co-creation through big data
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20K12399
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| Research Institution | Wakayama University |
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Principal Investigator |
佐野 楓 和歌山大学, 観光学部, 准教授 (60707298)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
永田 修一 関西学院大学, 商学部, 准教授 (50546893)
佐野 宏樹 立命館大学, 経営学部, 准教授 (70779628)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | スマートツーリズム・デスティネーション / スマートツーリズム・エコシステム / ソーシャル・ビッグデータ / GPSビッグデータ / S-Dロジック / 価値共創 / オープン・イノベーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
スマートツーリズム・デスティネーション（STD）は，観光地に競争優位をもたらすための市場戦略の一つとして注目を浴びている。そこで，本研究の1年目（ステップⅠ）の研究目的は，① Vargo & Lusch (2004)が提唱したS-Dロジック（Service Dominant Logic）におけるエコシステムを理論ベースにして，スマートツーリズム・エコシステムに関する理論的探索をすること，及び② ビッグデータを用いて，消費者行動論の視点から，観光客のニーズ，観光スポットの選好，情報検索プロセスを明確にすることであった。
研究目的①に関しては，“Value co-creation and open innovation in urban smart tourism ecosystem development: A lens from service dominant logic”との研究ノートにおいて，エコシステムとしてのSTDをどのように構築すべきなのかを議論した。また，研究目的②に関しては，“Exploring how travel blogs influence Chinese tourists to visit Japan: a netnographic study of Chinese tourists’ travel blogs”とのブックチャプター（Edward-Elgar Publishing, 2021年度出版予定）と“Mobility patterns of international tourists: implications for responsible urban tourism”との研究論文において，ソーシャル・ビッグデータとGPSビッグデータの解析によって，観光客のニーズ，観光スポットの選好と情報検索プロセスを検証した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
申請時の研究実施計画においては，来阪外国人観光客に関するビッグデータを解析する予定であった。しかし，新型コロナウイルス感染拡大の影響で，上記の最新ビッグデータの入手ができなくなり，急遽過去のデータを使用することとなった。また，渡航制限や時差などの関係で，これまでに参加していた国際学会で，研究成果を報告することが難しくなった。更に，オンデマンド授業の収録によって，当初予定していた本研究プロジェクトへの35％のエフォートを保つことができなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
まず，2020年度に蓄積したオンライン授業の経験を活かし，2021年度に十分な研究時間を確保するように努める。また，時間を調整し，国際学会のオンライン開催にも積極的に参加する。
2021年度の研究目的は，計量経済学とオペレーションズ・マネジメントの視点から，来阪外国人観光客の行動パターンを明らかにして，観光エリアと事業者間の協業に関する最適モデルを構築することであったが，研究対象を外国人観光客から国内観光客に変更する予定である。その一方，GPSデータを基に観光客の空間的・時間的行動パターンを解析し，観光客の将来的な行動パターンの予測モデルを構築すること，及び混雑緩和のために，時間帯別に事業者とエリアにおける観光客を誘導するための最適モデルを検討することに関する予定の変更がないと思われる。
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| Causes of Carryover |
当初予定していた国際学会に参加し、研究成果を報告することができなかったため、次年度使用額が生じた。2021年度において、それをオンライン学会の参加費や、データ収集などで有効に使用する予定である。
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