| 研究課題/領域番号 |
21K12137
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
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 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
乾 孝司 筑波大学, システム情報系, 准教授 (60397031)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 文書ジオロケーション技術 / 地理的知識グラフ / 埋め込み表現学習 / ランドマーク抽出 / エンティティリンキング / Data Augmentation / 地理的特定性 / ジオロケーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
観光ビックデータを活用した包括的観光ニーズ調査の方法が模索されており、特に観光旅行記SNSデータは観光者の具体的な観光体験を把握するための欠かせない情報源となっている。本研究では、メタ情報として地理的位置が与えられていない観光旅行記に対して旅行記があらわしている地理的位置を推定するために、自然言語解析技術に立脚した２つの要素技術（地理的近接性を保持した埋め込み表現学習および地理的特定性を有するランドマーク抽出）に基づく文書ジオロケーション技術を新たに開発する。この開発成果によって、特に地方創生のターゲット・エリアとなる地方都市部における観光旅行記SNSデータの利活用の促進を目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究課題は、観光ビックデータを活用した包括的観光ニーズ調査の対象データとして、観光旅行記SNSデータの利活用を促進するため、SNS投稿内容から高精度に地理的位置を特定する技術を開発することを目的とする。主な研究成果として以下が挙げられる。(1) TransE法をベースに地理的近接性を保持した埋め込み表現学習手法を開発し、地理的知識グラフを構築した。(2) Wikipedia アンカリンク情報に基づいて単語の地理的位置を特定する程度をあらわす指標（地理的特定性指標）を開発した。(3) 47都道府県レベルの文書ジオロケーション課題の性能評価を実施し、開発手法の有効性を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題は、地方都市部の観光振興事業において利活用が困難であった観光旅行記SNSビックデータに対して、当該データの利活用促進を実現するための高被覆地理的位置特定技術の開発を目的としたものである。本研究課題で得られた成果を活用することにより、包括的観光ニーズ調査の調査可能地点を地方都市部を含む全国各所の観光地へと拡大させ、従来よりも調査の質を向上させることができると期待される。
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