| 研究課題/領域番号 |
16K12532
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
馬 強 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (30415856)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 観光情報学２.0 / UGCマイニング / 地理情報システム / ユーザ行動分析 / 集合知 / 観光価値 / 地域分析 / 観光情報学2.0 / 穴場 / マイニング / ユーザ生成コンテンツ / ユーザ分析 / GIS / POI / 観光 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，Flickr上の写真などのUGCを利用して，まだよく知られていないが観光価値の高い穴場スポットの発見を目的とし，(1) 場所の人気度（穴場度）の推定手法と，(2) 場所の観光価値の自動評価手法について研究開発を行った．人気度と観光価値の両方評価によって，従来手法では発見できなかった穴場などの新たな観光資源の発掘・発信が可能となる．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
観光立国の早期実現に必要な4千万人(2020年）の外国人観光客の獲得に向けて，多種多様な観光資源の発掘が重要である．本研究では，Flickr上の写真などのUGCを利用して，まだよく知られていないが観光価値の高い穴場スポットの発見を目的とし，(1) 場所の人気度（穴場度）の推定手法と，(2) 場所の観光価値の自動評価手法について研究開発を行う．人気度と観光価値の両方評価によって，従来手法では発見できなかった穴場などの新たな観光資源の発掘・発信が可能となる．
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