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本研究では，TwitterおよびFlickrの投稿データを大量に取得し，それを用いた地域分析を行った．具体的には，投稿時間・投稿場所・投稿者の属性（居住地など）・投稿者の興味対象を１セットとするデータを数百万件作成し，それに基づく多くの空間情報学的分析を行うことで，地域の来訪度・滞留度や，旅行客の居住地域と訪問先の相性，興味対象の時空間分布などを解明した．このように，SNSデータを用いてミクロな地域分析を網羅的に行う方法を確立し，従来の調査票データでは拾えない観光動向を明らかにした．
また同時に，旅行者による観光地の確率的選択行動をモデル化し，それに基づく「施設（≒観光地）」配置問題を解析的に研究した．そのうえで，需要側（旅行者）の観光地選択行動と，供給側（観光施設オーナー）の観光投資の相互作用をモデル化した．さらにそのモデルに，観光地間の類似性および土地の容量制約を明示的に組み込み，観光地の多様な立地パターンを再現した．
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