Clarifying tourists' behavior based on their interests using geotagged photos

使用带有地理标记的照片根据游客的兴趣澄清他们的行为

• 批准号: 22K04365
• 负责人: 木村 優介
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04365/
• 关键词: クラスタリング; ソーシャルメディア; 被写体; 機械学習; 観光; 写真

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．

在这项研究中，我们将建立一种澄清旅游利益和行为以及旅游地点的特征的方法，使用与照片共享服务获得的位置信息的照片，并澄清能够在旅游业时期分散的旅游人口。具体而言，将实施以下两个：（1）我们将介绍新的机器学习程序和自然语言处理方法，以尝试改善假设的分析框架，并开发一种算法，该算法代表了每张照片主题的权重，这代表了游客的利益。 （2）从照片等中的位置信息等估算旅游行为的方法，以及理解旅游位置特征的方法，并通过将它们与实际流量数据进行比较，即阐明了三个兴趣，行为和位置之间的关系。关于（1），为了改善照片的分类，我们应用了语义分割，这是一个机器学习模型之一，它允许将照片的每个像素分类，用于用于初步分析的照片组，以尝试了解该方法的有效性。已经表明，可以根据图像识别获得并增强分类的标签来补充现有的分类方法。关于（2），我们研究了从京都市及其周边地区收集基于位置的照片的方法，并估计被认为会影响旅游行为的居住国以及摄影的设备。这些特征与基于图像识别获得的标签的照片的特征结合在一起，并使用地理信息系统（GIS）对拍摄位置进行了密度分析，并试图掌握摄影师的利益与行为之间的关系。

项目成果

Analysis of tourist behavior and interest by geotagged photos

通过地理标记照片分析游客行为和兴趣

• 发表时间: 2022
• 作者: Yusuke Kimura;Tetsuya Ebata
• 通讯作者: Tetsuya Ebata

写真とそのメタデータを用いた観光者の興味と観光行動の分析：京都市とその周辺地域を対象として

使用照片及其元数据分析游客兴趣和旅游行为：以京都市及周边地区为目标

• 发表时间: 2022
• 作者: 橋本竜真;松尾幸二郎;西堀泰英;杉木直;研谷朋花，木村優介，大庭哲治，須﨑純一
• 通讯作者: 研谷朋花，木村優介，大庭哲治，須﨑純一