| 研究課題/領域番号 |
21K12484
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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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| 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 |
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| 研究実績の概要 |
学会発表と研究会発表とを各一回行った（ともに学生と連名，国内，査読なしである）．学会発表では北海道旅行におけるリスクの可視化を行い，位置情報付きツイートからの失敗談ツイートの自動判別により，システマテックに旅行中の失敗リスクを明らかに出来る可能性を実証した．さらに失敗談ツイートの季節別の頻出語分析も実施し，対象季節によって異なるリスクが導出できることを実証した．研究会発表では静岡県内旅行におけるリスクの地図上での可視化を行い，北海道同様にシステマティックに旅行中の失敗リスクを導出できることを追証した．北海道で抽出された旅行中の主な失敗リスクは鍵穴の凍結，スープカレーの辛くしすぎであった．静岡県でで抽出された旅行中の主な失敗リスクは，天候状況の下調べ不足により景勝地で富士山の眺望を逃すことであった．これらは反面教師として後に訪れる旅行者にとって有用な情報であろう．
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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
当初の計画通り二回の発表を実現したが，対象地が二都道府県に限られているため結果の一般化にはもう一ステップ残されているような状況である．
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| 今後の研究の推進方策 |
旅行者の失敗は人に語ることで笑い話として昇華され，必ずしも不満と直結しない可能性が示唆されてきたため．現在は，機械学習によって不満談か否かを判別する分類器を膨大な不満団談例をもとに制作しており，今後は，不満にならない失敗談ツイートを抽出し，そこから，失敗経験をした旅行者の不満緩和方策を探る方向で研究の発展をねらっている．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
制作した分類器の精度確認のための学生アルバイトを雇用するのに概ね充てる（2021年度は人材確保ができなかっため先送りにした）．
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