2022 Fiscal Year Annual Research Report
地域の特色に基づく観光客の行動分析・評価基盤に関する研究
| Project/Area Number |
21H03718
|
|---|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Research Institution | Nagasaki University |
|---|
Principal Investigator |
一藤 裕 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (90590274)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村上 大輔 統計数理研究所, データ科学研究系, 助教 (20738249)
蓮池 隆 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (50557949)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | 人流推定 / 観光行動分析 / 位置登録情報 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、センサーデータから観光行動の要因と観光へ誘導する要因を明らかにすることである。１：現在まで、人の移動に関する情報（コロナの感染者数データ）を使って、非負制約を導入したVARモデルを使ってCovid-19の陽性者数の推定モデルの改善を行い、観光客の移動解析に適応する方法を確立した。２：携帯キャリアの位置登録情報と十分に匿名化され統計化された個人属性情報を利用して、観光地間の相互相関に関する分析を行い、結びつきの強いエリアとそうでないエリアの区分けが可能となった。その結果、観光地の人手の影響力を分解して解釈することが可能となった。３：マルチエージェントシミュレーションを用いて、提供する情報によって混雑を緩和することが出来ることを明らかにした。４：Twitterの投稿情報を観光客側の意見、観光雑誌や観光事業者のホームページの情報を観光地側が提供したい情報としたとき、その情報が一致しているかについて評価する手法を提案し、その評価を行った。その結果、提供する情報と欲しい情報に強い相関があることが明らかとなっており、観光客の観光行動に影響を与える可能性が高いことを明らかにした。
また、人の移動および観光情報の収集を年間を通して継続的に行い、人の移動に関する情報の集計方法について検討を行った。集計するエリアやエリア間の位置関係によって、性別、年代、居住地、集計する時間帯の粒度を様々なパターンで検証し、観光行動を分析するのに適する粒度を把握することが出来た。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
昨年度までの成果により、携帯キャリアの位置登録情報と十分に匿名化され統計化された個人属性情報を利用して、性別別、年代別の波及効果を分析できるようになった。これは観光地における観光客の行動要因を分析することに応用することができる。また、居住地間における観光地の訪問傾向についても同様の分析を行い、地域ごとの特性について明らかにすることが出来ている。さらに、訪問する観光地や時間帯、観光地間の相互関係について数値化することもできており、観光客の訪問傾向を数値化することが可能となった。今後は、これらの成果を基に、観光客を誘引するための要因を明らかにする。
|
| Strategy for Future Research Activity |
計画したスケジュールに従い、国内学会および国際学会で研究結果を発表し、論文誌への投稿を行う。また、センサーデータから観光客の傾向や地域間の相互相関を数値評価する手法を確立することができたので、今後は、観光客を誘引するための要因を明らかにするためのデータ収集および分析を行う。具体的には、観光客を定期的に惹きつけるための要因として、体験型アクティビティに注目し、その効果を検証するため、長崎県の小値賀島の観光事業者と協働で体験型アクティビティの需要と要望について調査および評価を行う。さらに、情報提供の仕方により、観光客の人数の増減や移動箇所の変化をシミュレーションし、実態との比較検討を行う。
|
