| 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 / BERT |
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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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| 次年度使用額が生じた理由 |
自然言語処理により抽出した失敗談ツイートが本当に失敗談か否かを目視確認する学生アルバイトの人件費に当てる．（今年度はコロナ禍により学生が集合する機会に恵まれずリクルートが遅れ予算消化が進まなかった）
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