spatiotemporal analysis of various risks while traveling based on a huge amount of tweets

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K12484
• Research Institution: Tokyo Metropolitan University
• Principal Investigator: 倉田 陽平 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 准教授 (50585528)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: ソーシャルビッグデータ / リスク可視化 / 安全安心 / 失敗談 / BERT

Outline of Annual Research Achievements

機械学習（BERT）により生成した失敗談分類器を膨大なジオタグ付きツイートに対し適用し，静岡県・北海道を例に地域固有の旅行内失敗リスクの抽出が可能であることを実証した．この結果，静岡県内では富士山の眺望が雲で損なわれるリスクや北海道ではスープカレーを辛すぎにしてしまうリスクや，冬に車の鍵穴が凍結してしまうリスクが抽出され，旅行者にとっての教訓がジオタグ付きツイートデータからシステマティックに得られることが実証された．
また，抽出された失敗談ツイートをもとに，各自の出身地の観光中リスクを地図上にプロットし，検討する演習教材を開発し，実践した．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

成果報告の即時性を優先し，査読付き論文を発表するには至っていない．

Strategy for Future Research Activity

北海道・静岡県の二県を対象に手法の有効性を実証したが，他都道府県についても有効性が確認できるかを検証する．また，季節によるリスクの変動も抽出できるかを検討する．

Causes of Carryover

自然言語処理により抽出した失敗談ツイートが本当に失敗談か否かを目視確認する学生アルバイトの人件費に当てる．（今年度はコロナ禍により学生が集合する機会に恵まれずリクルートが遅れ予算消化が進まなかった）