| 研究課題/領域番号 |
21K12484
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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80020:観光学関連
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
倉田 陽平 東京都立大学, 都市環境科学研究科, 准教授 (50585528)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2022年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | ソーシャルビッグデータ / リスク可視化 / 安全安心 / 失敗談 / BERT |
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| 研究開始時の研究の概要 |
SNSデータを活用してお薦め訪問先のようなポジティブ観光情報を導出するような研究は多数なされてきたが，他方で，観光に役立つ情報として，旅先でのリスクのようなネガティブ情報もありうる．SNS上には日々大量の失敗談ネタが投稿されている．本研究では，現代ではSNS上の失敗談投稿を活用すれば人々が不慣れな土地にて行動する際に参考となる旅先リスク知識を得られるということを実証する．本研究では，膨大な位置情報付きツイートから機械的に抽出した大量の失敗談ツイートをもとに，まず，それらの観光情報としての有用性を示し，それらの失敗談ツイートから地域・時間帯・季節ごとに特徴的なリスクの知識を系統的に導き出す．
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| 研究実績の概要 |
機械学習（BERT）により生成した失敗談分類器を膨大なジオタグ付きツイートに対し適用し，静岡県・北海道を例に地域固有の旅行内失敗リスクの抽出が可能であることを実証した．この結果，静岡県内では富士山の眺望が雲で損なわれるリスクや北海道ではスープカレーを辛すぎにしてしまうリスクや，冬に車の鍵穴が凍結してしまうリスクが抽出され，旅行者にとっての教訓がジオタグ付きツイートデータからシステマティックに得られることが実証された．
また，抽出された失敗談ツイートをもとに，各自の出身地の観光中リスクを地図上にプロットし，検討する演習教材を開発し，実践した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
成果報告の即時性を優先し，査読付き論文を発表するには至っていない．
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| 今後の研究の推進方策 |
北海道・静岡県の二県を対象に手法の有効性を実証したが，他都道府県についても有効性が確認できるかを検証する．また，季節によるリスクの変動も抽出できるかを検討する．
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