| 研究課題/領域番号 |
19K20417
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 東京工科大学 |
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研究代表者 |
伏見 卓恭 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 助教 (80755702)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | POI / 潜在的スポット / 位置的凝集性 / 意味的凝集性 / 施設配置問題 / エリア分割 / 地域分割 / 凝集性 / 投稿写真 / 移動行動モデル / 協調と競合 / 空間ネットワーク / 位置情報 / カテゴリ分布 / ユーザニーズ / 施設配置 / 回遊行動 / 潜在的観光スポット / ルート推薦 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，SNS上の投稿から潜在的なスポットを抽出し，それらの特性を定量化することで観光者の目的に合致したスポット回遊ルートを推薦する手法を提案する．以下の3つの課題に取り組むことで，本研究の目的を達成する．1) SNSにおける投稿内容から有名なスポット間にある潜在的なスポットを抽出し，それらの特性を投稿内容から定量化する．2) 観光スポットを取り巻く交通ネットワークから観光圏を自動抽出，およびその機能的特性を定量化する．3) 1)で定量化したスポットの特性を考慮して，2)で抽出した観光圏内のスポットの回遊ルートを推薦する技術を開発する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，観光サイトなどに掲載される有名な観光資源に限らず潜在的な観光資源をも抽出し，対象地域を行政区分にとらわれることなく，類似の特徴を有するエリアに分割する．そして各エリアで特徴的なトピックによりエリアをアノテーションする手法を確立した．ソーシャルメディアから収集した大量の位置情報付き写真を用いて，エリア分割と代表写真によるエリアアノテーションに成功した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本提案手法の出力結果は，今後注目されるであろう潜在的なスポットへも観光者を誘うことができ，観光圏内での回遊行動の促進につながる．潜在的スポットは移動履歴データが十分でなく既存手法では見落とされがちであるが，そのようなスポットに対しても回遊を促すことができる．さらに，観光学のみならず防災工学や交通工学などへの適用も期待できる．
例えば，観光スポット間の回遊モデルを災害時の避難モデルに置き換えれば，災害時における最適な避難ルートの提示や，避難途中の経由地における非常用物資の備蓄などの施策につながると考えられる．
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