Clarifying tourists' behavior based on their interests using geotagged photos

本研究では，写真共有サービスから得られる位置情報付き写真を用いて，観光者の興味と行動，さらには観光地である場所の特性を明らかにする手法を確立し，観光の時空間的分散が可能な観光者層を明らかにする．具体的には次の2つを実施する．(1) 機械学習のプログラムと自然言語処理の手法を新たに導入して，仮説的な分析枠組みの改善を試み，各写真の被写体の重みづけを考慮した観光者の興味を類型化するアルゴリズムを開発する．(2) 写真の位置情報等から観光行動を推定する手法と，観光地である場所の特徴とを把握する手法とを明らかにし，実際の流動データとも比較することで，興味・行動・場所の3点の関連を明確化する．(1)に関しては，写真の分類の高度化のために，写真の各画素を分類可能な機械学習モデルの一つであるセマンティック・セグメンテーションを，予備的分析に用いた写真群に対して適用し，手法の有効性の把握を試みた．画像認識により取得したラベルに基づく既存の分類方法を補完し，分類を高度化できる可能性が示された．(2)に関しては，京都市とその周辺地域を対象に，位置情報付き写真を写真共有サービスから収集し，観光行動に影響すると考えられる居住国，ならびに写真撮影のためのデバイスについて推定する方法を検証した．これらの特性とともに，画像認識により取得したラベルに基づく写真の特徴とを組み合わせ，地理情報システム（GIS）を用いて撮影位置の密度分析を行い，撮影者の興味と行動の関係の把握を試みた．

本研究では，写真共有サービスから得られる位置情報付き写真を用いて，観光者の興味と行動，さらには観光地である場所の特性を明らかにする手法を確立し，観光の時空間的分散が可能な観光者層を明らかにする．具体的には次の2つを実施する．(1) 機械学習のプログラムと自然言語処理の手法を新たに導入して，仮説的な分析枠組みの改善を試み，各写真の被写体の重みづけを考慮した観光者の興味を類型化するアルゴリズムを開発する．(2) 写真の位置情報等から観光行動を推定する手法と，観光地である場所の特徴とを把握する手法とを明らかにし，実際の流動データとも比較することで，興味・行動・場所の3点の関連を明確化する．(1)に関しては，写真の分類の高度化のために，写真の各画素を分類可能な機械学習モデルの一つであるセマンティック・セグメンテーションを，予備的分析に用いた写真群に対して適用し，手法の有効性の把握を試みた．画像認識により取得したラベルに基づく既存の分類方法を補完し，分類を高度化できる可能性が示された．(2)に関しては，京都市とその周辺地域を対象に，位置情報付き写真を写真共有サービスから収集し，観光行動に影響すると考えられる居住国，ならびに写真撮影のためのデバイスについて推定する方法を検証した．これらの特性とともに，画像認識により取得したラベルに基づく写真の特徴とを組み合わせ，地理情報システム（GIS）を用いて撮影位置の密度分析を行い，撮影者の興味と行動の関係の把握を試みた．