2022 Fiscal Year Annual Research Report
大規模な人の位置情報とSNS情報に基づく地域イベント特定に向けたオントロジ―学習
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21F21377
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Kyushu University |
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| Host Researcher |
峯 恒憲 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (30243851)
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| Foreign Research Fellow |
RAJAONARIVO HIARY Landy 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2021-11-18 – 2024-03-31
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| Keywords | 機械学習 / オントロジ― / 知識グラフ / twitter / POI / カテゴリ推定 / 人流データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は，2021年度に引き続き，スマートフォンのデータから取得した人の移動データと，SNS（twitter）のデータ，そのほか様々なオープンデータを利用し，あまり知られていない地域行事（イベント）を自動で発見する手法の研究開発を行った．提案手法は，人の移動データから，人の集まる場所を特定し，その場所に関連するTwitterデータを収集，分析を行い，場所に関連する基本的意味構造であるオントロジ―を自動構築し，そのオントロジ―に基づき，場所に関連する知識グラフを自動的に構築する．この知識グラフを基に，場所の意味特徴と，場所で開催されているイベント情報を推定する．これによって，人手などで収集・整備されているLinked Open Dataにはないイベントや場所のデータを発見することができるとともに，それらを，旅行者や，そのイベントや場所について知らない地域の人達に推薦することもできる．この研究の成果は，14th International Conference on E-Service and Knowledge Management (ESKM 2022)で発表を行い，Honorable Mention Awardを獲得した．
Landy Rajaonarivo, Tsunenori Mine, Yutaka Arakawa, "Coupling of semantic and syntactic graphs generated via tweets to detect local events," ESKM2022, 128-133, Kanazawa, July 2022
また，この研究成果に基づき，知名度が低く，魅力的な場所やイベントの特徴（カテゴリ情報）の推定研究の基盤を構築することができた．
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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
コロナの影響から，発表は日本で開催される国際会議に限ったが，概ね研究計画通りに進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
コロナ下において，国内・国外の移動が制限されてきたが，それが落ち着くと，旅行者の移動が激しくなり，オーバーツーリズムの問題が再現すると考える．同時に，地域自治体にとっては，地域観光の活性化のため，国内旅行者だけでなく，インバウンドの勧誘も必要である．オーバーツーリズムの対策としては，旅行者の訪問時間と，時期をずらすように誘導すること，さらには，他の場所へと誘導することが考えられる．旅行者を他の場所に誘導するためには，その場所の魅力を旅行者に伝える必要がある．同様に，地域観光の活性化のためにも，魅力ある場所やイベントの発掘が必要である．これらから，今後の研究の方策として，これまでに培ったオントロジ―や知識グラフの自動生成技術を利用し，知名度は低いが，魅力的な場所やイベントの特徴（カテゴリ情報）の推定と，推薦を行うための研究を行う．
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