観光資源の発掘・再評価 -機械学習による写真共有SNS分析を軸として-
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19K12569
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 80020:Tourism studies-related
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| Research Institution | Shikoku University |
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Principal Investigator |
辻岡 卓 四国大学, 経営情報学部, 准教授 (20389159)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡辺 公次郎 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (30372717)
塚本 章宏 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(社会総合科学域), 准教授 (90608712)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 観光資源評価 / SNS / 機械学習 / 画像分類 / クラスタリング / 特徴分析 / 観光資源魅力抽出 / Instagram / AI / インバウンド観光 / 画像共有SNS / 形態素解析 / 観光資源 / 写真共有SNS / 画像分析 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は「未知の観光資源を発掘する」とともに「既知の観光資源の再評価を実施する」ための体系的な手法を開発することである。この目的を達成するための手段として本論ではInstagramに代表される写真共有SNS (Social Networking Service)へ投稿された大量の写真データを対象とした分類・分析実施手法を提案する。さらにこの分析結果を利用した観光客誘致施策立案手法の開発を目指す。
観光客が写真共有SNSに投稿している大量の写真群は、訪問地域に対する観光客の興味・関心の発露といえる。このためこれらの写真を分析することは観光誘致施策立案にとって有用である。
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和4年度は提案画像分類手法の特性把握を主目的とした。提案分類手法は学習済みモデルによる特徴量抽出、t-SNEによる次元削減、DBSCANによるクラスタリングからなる。特性を把握するために伏見稲荷大社および兼六園の２観光地を対象としたSNS投稿画像を収集し、これを提案手法を用いて分析した。
その結果、兼六園投稿画像を対象とした分類性能は伏見稲荷大社のそれと比較して大きく劣る結果となった。分類結果を目視して得られた知見として「提案手法は自然物の分類を苦手とする」ことがわかった。美術館や建築構造物のように視点場の差異が明確な観光資源においては分類性能が十分に発揮される。この場合は投稿者の興味把握に有用である。一方で自然を主体とした観光資源では似たような景色が広範囲にわたって展開されるため、撮影場所ひいては視点場の明確な把握が困難である。このため後者においては投稿テキスト分析を併用するなど画像分析のみに頼らない興味把握手法が必要と考えるに至った。
一方、投稿画像の目視分類にも注力した。徳島県各地の観光地を対象としたSNS投稿画像を対象として目視分類を実施した結果、典型的な視点場から撮影された画像以上に独特な視点場から撮影された画像が投稿されていることが明らかとなった。典型的な視点場から撮影された画像はガイドブックや観光パンフ・Webサイトに掲載されるような画像であり、訪問前から期待を抱かせる対象である。一方で独特な視点場からの画像は事前の予想を裏切るような対象物である。後者のうちポジティブな画像が多く投稿され、これが拡散されることが各観光地にとって有益であることを明らかにできた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナ禍により観光需要が減少しているため、SNSへの投稿も併せて減少している。このため投稿画像の収集に困難が発生している。機械学習手法による教師なし学習で画像をクラスタリングするためには大量の画像データが必要である。中でもインバウンド観光客の我が国観光地に対する興味の明確化が本研究の軸の一つであったため、計画が大きく遅延している。
またSNS投稿コンテンツの利用規約が年々厳しくなり、分析対象SNS・分析方法・分析結果公開方法の選定に困難が生じていることも一要因である。
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| Strategy for Future Research Activity |
新型コロナウイルスの感染状況はピークダウンしつつあり、訪日海外観光客も増加すると考えられる。これら観光客のTwitter投稿を対象に分析を継続したい。また画像分析の欠点を投稿テキスト分析で補完することで観光地の特性把握をさらに進めたい。
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Report
(4 results)
Research Products
(9 results)
