| 研究課題/領域番号 |
16K20971
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
都市計画・建築計画
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
本間 健太郎 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (90633371)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 都市計画・建築計画 / 観光 / ジオタグ / ビッグデータ / 離散選択モデル / 施設配置 / マイクロSNSデータ / バランスメカニズム / 選択肢の類似性 / 地域分析 |
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| 研究成果の概要 |
TwitterとFlickrの投稿データを大量に取得し，それを用いた地域分析を行った．具体的には，投稿あるいは撮影した時間と場所，投稿者の属性（居住地など），投稿者の興味対象（タグなど）を１セットとするデータを数百万件作成した．それに基づき空間情報学的分析を行うことで，個々の場所における，来訪度や滞留度，旅行客の居住地との相性，旅行客の興味対象との関係を明らかにした．
また同時に，旅行者（需要側）の観光地選択行動と，観光施設オーナー（供給側）の観光投資の相互作用をモデル化した．さらにそのモデルに，観光地間の類似性および土地の容量制約を明示的に組み込み，観光地の多様な立地パターンを再現した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
SNSデータを用いてミクロな地域分析を網羅的に行う方法を確立し，従来の調査票データでは拾えない観光動向を明らかにした．得られた多くの具体的な知見は，観光まちづくりはもとより，ターゲッティング情報提供や群集マネジメントにも活かせると考えている．学術的には特に，推定した居住地に基づく地域分析や，それらをタグ情報と組み合わせた時空間分析が新しい．また理論面では，Harris & Wilsonのバランスメカニズムを，NLモデルかつ容量制約を組み込んだモデルに無矛盾に拡張する手法を開発し，観光地にも適用できるようにした．それに基づくシミュレーションを行い，多様な観光地分布の動学原理に対する説明を得た．
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