| 研究課題/領域番号 |
21K17862
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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 | 山口大学 |
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研究代表者 |
王 元元 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (00736217)
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | ビッグデータ分析・活用 / ツーリズム / 時空間データ / 観光行動 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
次世代ツーリズムにおけるユーザの観光行動支援のために、実空間とサイバー空間でのユーザ行動によるPOI（観光スポット）の潜在的価値およびPOIに対するユーザの潜在的意図を解明し、統一的に扱う時空間多次元データ分析技術の開発、および群衆行動モデルと旅行前後でPOIに対する印象の差異を解析して統合した観光ルート推薦方式の開発を目的とする。
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は、次世代ツーリズムにおけるユーザの観光行動支援のために、実空間とサイバー空間でのユーザ行動によるPOI（観光スポット）の潜在的価値およびPOIに対するユーザの潜在的意図を解明し、統一的に扱う情報基盤の構築を目的としている。
初年度である令和3年度は、[A] 旅行計画フェーズのための観光情報収集・分析のため、A-1）データ収集システムおよびデータベースの開発・管理に取り組んだ。令和4年度は、令和3年度により収集されたSNSデータ分析のため、A-2）実・サイバー空間における時空間多次元データ分析技術の開発・評価に取り組んだ。具体的には、令和3年度で収集したSNSデータ（Twitterのツイートデータ、Flickrの投稿写真データ）からPOIに対する旅行行動特性（目的、予算、移動手段、評価等）を抽出した。次に、複数の特性に対して時間と空間の相互関係を分析するための時空間多次元データ分析技術の開発と、多次元解析（テンソル解析）によるPOIの潜在的価値の分析を行った。最後に、これまで開発したSNSデータの時空間分析を拡張し、行動データの時空間分析を加えて、POI間の特性類似度、空間・時間距離とユーザ特徴（観光客や住民）に基づく空間や時間同士の関連性を確率的に推定し、相関性の高い場所や時間に関する観光価値の高いPOIを抽出した。これにより、潜在的な観光行動を理論的に分析する新しいモデルを提供することが可能となり、国内外の観光資源を社会学的に分析可能な次世代観光情報サービス基盤の確立への貢献が期待できる。
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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
本研究課題では、令和4年度の研究実施に関して、おおむね順調に進展している。
本年度は、令和3年度で収集したSNSデータからPOIに対する旅行行動特性（目的、予算、移動手段、評価等）を抽出し、複数の特性に対して時間と空間の相互関係を分析するための時空間多次元データ分析技術の開発と、多次元解析（テンソル解析）によるPOIの潜在的価値の分析を行った。また、観光価値の高い情報収集・分析のため、これまで開発したSNSデータの時空間分析を拡張し、行動データの時空間分析を加えて、POI間の特性類似度、空間・時間距離とユーザ特徴に基づく空間や時間同士の関連性を確率的に推定し、相関性の高い場所や時間に関する観光価値の高いPOIの抽出手法の提案とその有効性の検証を行った。
観光価値の高い情報抽出に関する論文は、情報マネジメントやソフトコンピューティング分野で最高峰の国際会議（IMCOM、HICSS、SCIS&ISIS等）のフルペーパーに採択された。また、多次元解析によるPOIの潜在的価値の分析に関する研究は、国際学術論文誌（IEEE Access）や国内論文誌（電子情報通信学会）に論文が採録されるなど、一定の成果をあげており、順調に取り組むことができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は、令和4年度に採択された成果発表に加え、抽出した観光価値の高いPOIに対して、実空間における地理的な距離と移動所要時間を基準にしたサイバー空間の旅行記録との相互関係を分析する。そこで、旅行記録に基づく群衆経験（活動、感情、話題等）の時間変化を、道路とPOIからなる経路グラフ上にマッピングした群衆の行動モデルを構築する技術の開発を目指す。また、これまで開発した各駅間のトピックが変化する伝搬モデルを用いて、POIの場所における時間帯や曜日、季節ごとの群衆行動パターンを抽出し、各POI間の相関度を算出する。
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