| 研究課題/領域番号 |
19K20562
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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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| 審査区分 |
小区分80020:観光学関連
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| 研究機関 | 秋田大学 |
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研究代表者 |
高橋 秋典 秋田大学, 理工学研究科, 助教 (90236258)
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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: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 視線解析 / ヘッドトラッキング / 潜在的注目度 / 来場者属性推定 / 閲覧者行動解析 / 観光資源創出 / 視線計測 / 観光資源 / 注目度調査 / デジタルサイネージ / 可視化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
訪日外国人旅行者が年々増え続けるなか、小規模自治体ではマーケティングのノウハウや経験が不足しているため、自地域の観光資源に対する注目度を認識できず積極的なアピールなどの取り組みが積極的に行われていない。このような自治体が利用しやすい観光資源の注目度調査方法が確立できれば、観光政策の取り組みも向上すると推察される。
本研究では、デジタルサイネージを利用して利用者の視線情報から観光資源に対する潜在的注目度を推定する手法を考案し、利用性の高い調査システムの開発を目指す。提案システムの調査データは、オープンデータとして共有することで周辺自治体との連携や差別化などの新たな観光政策への貢献を目指す。
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| 研究成果の概要 |
視線追跡デバイスを用いた観光資源コンテンツに対する来場者の注視領域から導出される関心度について，来場者がどのような閲覧行動を行なっているかを計測することで有効性を高める検討を行った。具体的には観測対象となる観光資源コンテンツに設置された単眼カメラのフレーム画像に対して機械学習モデルによって画像認識された来場者の身体的特徴から推測される「人物動作」と，画像解析によるヘッドトラッキング計測から推定される「視線方向」を用いて行動パターンを判別するモデルを作成し，検証実験を行った。観測カメラに対して横方向に移動する来場者について，それぞれの行動パターンに特徴的傾向があり判別可能であることが確認できた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
訪日外国人旅行者が年々増え続ける中、小規模自治体ではマーケティングのノウハウや経験が不足しているため、自地域の観光資源に対する注目度を認識できず積極的なアピールなどの取り組みが積極的に行われていない。このような自治体が利用しやすい観光資源の注目度調査方法が確率できれば、観光政策の取り組みも向上すると推察される。
本研究では、デジタルサイネージを利用して利用者の視線情報から観光資源に対する潜在的注目度を推定する手法を考案し、利用性の高い調査システムの開発を目指す。提案システムの調査データは、オープンデータとして共有することで周辺自治体との連携や差別化などの新たな観光政策への貢献を目指した。
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