2019 Fiscal Year Research-status Report
観光資源の発掘・再評価 -機械学習による写真共有SNS分析を軸として-
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19K12569
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Research Institution | Shikoku University |
Principal Investigator |
辻岡 卓 四国大学, 経営情報学部, 准教授 (20389159)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡辺 公次郎 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 助教 (30372717)
塚本 章宏 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(社会総合科学域), 准教授 (90608712)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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Keywords | インバウンド観光 / 画像共有SNS / 形態素解析 |
Outline of Annual Research Achievements |
2019年度は画像共有SNS(Social Networking Service)からのデータ収集手法を確立し、その後収集データの分析を試行した。 初旬はデータ分析対象としてInstagramを選択し、確立したデータ収集手法を用いた結果、ハッシュタグ#japantravelを付加された1,542,015投稿を収集することができた。その後これら投稿データの分析を試みた。写真データの分類手法は未だ試行錯誤の段階であるため、ハッシュタグや投稿文といったテキストデータの分析を先行することとした。足がかりとして東京・京都・大阪を訪問した外国人観光客の投稿を分析した。その結果、東京の訪問客は渋谷・新宿をはじめとする地名を多く投稿しているのに対して、京都の訪問客は寺・着物のように訪問地域の特徴を投稿していることがわかった。これらの成果はCESM-JAN-2020にて報告した。 中旬以降はデータ分析対象としてTripAdvisorを選択した。その理由は、観光プラットフォームであるTripAdvisorは汎用SNSであるInstagramに比して観光分析基データのノイズとなる投稿が非常に少ないためである。TripAdvisorの投稿文を分析した結果、それらの多くは時間、費用、歴史、自然、移動手段、混雑度のいずれかに関して言及していることがわかった。これら言及内容の量を用いて日本各地の観光地15か所(伏見稲荷神社, 広島平和公園等)のイメージ分析を実施した。これらの成果は1stICESTにて報告した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
画像共有SNSの投稿画像分析が難航している。ハッシュタグでフィルタリングしているにも関わらず、観光に関連する投稿以外の投稿も検索結果に含まれている。これらは観光分析においてノイズデータとなる可能性が高い。しかし、これらノイズ情報を検出する方法を未だに見いだすことができていない。
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Strategy for Future Research Activity |
引き続き、画像共有SNSの投稿データ(画像, 投稿者属性, ハッシュタグ, 投稿文等)を観光分析に活かすための方法確立を目標に研究を遂行する。 特に進捗が遅れている画像分析に関しては、(1) アノテーションによる教師情報作成、(2) 人物画像の削除、(3) セマンティックセグメンテーションの活用、など様々な手法を試行したいと考えている。
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Causes of Carryover |
研究進捗の遅れから本研究目的達成のための画像分類手法は未だ確立できていない。このため、画像分類に必要なパソコンの性能が未だ確定しておらず、購入に至らなかったため。 2020年度中旬には画像分類用パソコンを購入したいと考えている。また効率的に画像処理を行うために既存の画像分類ソフトウェアに関しても調査し処理が高速、かつ本研究目的に合致した製品があればこれらに関しても購入する。
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Research Products
(2 results)