地域の特色に基づく観光客の行動分析・評価基盤に関する研究

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本研究では、センサーデータから観光行動の要因と観光へ誘導する要因を明らかにすることである。１：現在まで、人の移動に関する情報（コロナの感染者数データ）を使って、非負制約を導入したVARモデルを使ってCovid-19の陽性者数の推定モデルの改善を行い、観光客の移動解析に適応する方法を確立した。２：携帯キャリアの位置登録情報と十分に匿名化され統計化された個人属性情報を利用して、観光地間の相互相関に関する分析を行い、結びつきの強いエリアとそうでないエリアの区分けが可能となった。その結果、観光地の人手の影響力を分解して解釈することが可能となった。３：マルチエージェントシミュレーションを用いて、提供する情報によって混雑を緩和することが出来ることを明らかにした。４：Twitterの投稿情報を観光客側の意見、観光雑誌や観光事業者のホームページの情報を観光地側が提供したい情報としたとき、その情報が一致しているかについて評価する手法を提案し、その評価を行った。その結果、提供する情報と欲しい情報に強い相関があることが明らかとなっており、観光客の観光行動に影響を与える可能性が高いことを明らかにした。また、人の移動および観光情報の収集を年間を通して継続的に行い、人の移動に関する情報の集計方法について検討を行った。集計するエリアやエリア間の位置関係によって、性別、年代、居住地、集計する時間帯の粒度を様々なパターンで検証し、観光行動を分析するのに適する粒度を把握することが出来た。