情報処理学会
グループウェアとネットワークサービス研究会
2013年11月28日,29日

GN Workshop 2013
The 10th Workshop on Groupware and Network Services

街歩きで作り出す都市の様相地図―位置情報付きの様相記録収集の取り組み―宮部 真衣1,a)

北 雄介1

久保 圭1

荒牧 英治1,2

概要：近年，歩くことに対する社会的関心が高まり，様々な地図やガイドブックが出版されている．しかし，これらの地図の多くは一方的視点によって作成された，名所旧跡やおいしい飲食店だけを紹介するような従来的なものであり，個々人の好みに合わせた情報を十分に提供できていない．これに関連して，建築・都市領域では，我々の把握することがらの漠然とした全体性を指す「様相（modality）」という概念が提唱されている．個々人の好みといった漠然とした感覚も，様相概念によって取り扱うことができ，様相を記録することができれば，観光などの一般の人々にとって有用な情報として用いることができる．本研
究では，情報処理技術を用いて街の様相記録を収集する試みとして，街歩きイベント「100 人でつくる京都地図」を実施した．収集した様相記録の分析により以下の点を明らかにした．（1）各カテゴリに該当するつぶやき数にばらつきはあるが，43 のカテゴリにおけるカテゴリ被覆率は全体で 100%となっており，
街歩きイベントを通して，多様なカテゴリに言及した様相記録を収集できる可能性がある．
（2）
「街を歩い
て感じたことを発信し，街の感じ方を地図上に表す」というイベントの趣旨から，全体の半数程度の様相
記録は位置に関連した様相記録として収集できる可能性がある．（3）時間の経過とともに累計つぶやき数は増加していくが，時間単位のつぶやき数は減少する傾向が見られた．効率的に様相記録を収集するためには，実施時間の調整や，参加者を飽きさせないための工夫が必要となる．（4）従来の観光ガイドブックと比較した結果，街歩きイベントで収集された様相記録のみで言及された地名（店名・観光地名）には，生活や娯楽に関わる地名がより多く含まれており，街歩きを通して，未知の土地を訪れる人々にとって有用となり得る情報なども収集可能であると考えられる．

近年，建築・都市領域では，建物や樹木のような個別の1. はじめに要素を越えた，我々の把握していることがらの全体性を指

近年，歩くことに対する社会的関心が高まっており，鉄す概念として「様相（modality）」の語が用いられている．

道駅などで様々な地図が配られたり，街歩きの名を冠した

たとえば現代建築家である原は，これからの建築が依ってガイドブックが数多く出版されたりしている [1–15]．しか立つべき概念は「機能」に替わり「様相」になると宣言ししこれらの地図の多くは，名所旧跡やおいしい飲食店だけている [16]．街並み景観の問題や，被災地復興に際して以を紹介するような従来的なものであり，また編集者の一方

前の「雰囲気」をいかに取り戻すかといった難しい問題に的視点によるものがほとんどで，個々人のニーズに合わせは，全体性に対する考察が不可欠であると考えられている．

た情報を十分に提供できていない．例えば旅行の場合，食様相は，目に見えるもの，音やにおい，風，あるいは雰囲

べ物の好みは人によって多様であり，ガイドブックの情報

気や佇まいまで，我々が普段感じていることがらの全体をだけで十分とは限らない．また，引っ越しなどで新しい住指す概念であり，前述した好みや静けさといった漠然とし居を探す際は，「騒がしい」「静か」「涼しい」といった感覚

た感覚も取り扱うことができる．ただし様相とは未分化の的な情報が役に立つと考えられるが，そのような情報はそ

全体性であり，また印象，感覚，記憶，空想といった諸概の土地の住人や，そこに行ったことのある人間のみが知り念を広く包含するため，そこから情報を取り出すことが難得る情報であり，顕在化されないことが多いと考えられる．

しい．これに対して北は，都市内の指定したルートを被験1

者に歩いてもらい，感じたことをその場で自由記述によっ2a)京都大学学際融合教育研究推進センターデザイン学ユニット
Unit of Design, Center for the Promotion of Interdisciplinary
Education and Research, Kyoto University
科学技術振興機構さきがけ
JST PRESTO
mai.miyabe@gmail.comて記録してもらうという方法をとった [17]．この方法により，様相を把握している当人自らの言葉でその断片を表現してもらうことで，本来困難な様相からの利用可能な情報

1

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多主体の参加するイベントの形式で地図をデザインする

うな，様相を把握する当人によってなされた記録を，本稿

最近の試みに，アメリカのアーティスト Nold の “Emotion

では「様相記録（modal record）」と呼ぶ．様相記録は様相

Map”がある [19]．Nold は，世界各国の都市で街歩きイベの断片であり，多数の様相記録を集積することにより，様ントを開催し，感じたことを文字やスケッチで表現しても相そのものの記述に繋がると考えられる．

らったり，感情の起伏を計測装置で測ったりしている．さしかしこの方法では紙媒体を利用して情報の記録・抽出

らに，それを美しい地図へと反映し，市民や観光客に配布を行っているため，被験者・実験実施者の負荷が大きいとしている．

いう問題がある．まず，被験者自身が自分の位置を認識し，これらの先行研究は，その目的や手法において本研究と記録用紙内に印刷された地図上の点を示しながら様相を記共通する部分は多いが，情報処理技術を用いることにより，録する必要がある．次に，実験実施者は，その位置情報のより高度で柔軟な様相記録の収集・分析を目指す点に本研抽出および手書きの自由記述データの文字起こしに対し，

究の特徴がある．

多大な労力がかかる．一方，近年の情報技術の発展に伴い，2.2 情報技術を用いた街歩き支援

携帯端末上で位置情報付きのテキストデータを発信可能となった．情報技術を用いれば，従来方法よりも被験者・実

これまでに，情報処理技術を用いた街歩きのためのシス験実施者双方の負荷を軽減させ，より大規模な様相記録をテムやコンテンツが提案されている．

収集できると考えられる．

服部らは，位置情報 SNS 応用システムを街歩きイベン

そこで我々は，スマートフォンを用いて参加者に様相記トへと応用し，その効果の検証を行っている [20]．街歩き録を発信してもらう街歩きイベント「100 人でつくる京都

イベントでのシステムの運用を通して，位置情報 SNS で

第 1 回三条・四条編*1 」を実施した．本イベントをある Foursquare のチェックイン履歴による独自バッジの通して，従来とは異なる媒体（スマートフォン）を用いて取得や，地図とタイムライン上への視覚的な情報提示が街多数の様相記録を収集し，それらを平面図上にプロットす歩きイベントで有効であったことを示している．

地図

鈴木らは，拡張現実感を観光へと適用する事例の一つとることで「様相地図（modal map）」を作成する．本研究のポイントは，以下の 4 点である．

して，街歩きを対象とした観光用コンテンツの制作を試み( 1 ) 街歩きイベントを実施し，様相記録を収集する．

ている [21]．情報提供のためのコンテンツ（解説文書，古( 2 ) 人々が利用する地図の有用性を評価する指標として

写真，映像作品）や娯楽のためのコンテンツ（撮影ポイン「多くのカテゴリについて述べられている」「位置と関ト当てクイズ，シューティングゲーム，記念撮影）を作成

連した情報が含まれる」という 2 点に着目し，収集しし，函館の体験ツアーを通した評価により，観光におけるた様相記録がどの程度これらを満たすかを明らかに

拡張現実感の活用可能性が示唆されている．
これらの先行研究は，本研究と同様に「街歩き」を取りする．

扱っているが，その目的は街歩き参加者の支援を主として( 3 ) 様相記録収集の時系列変化を分析し，収集プロセスの特徴を明らかにする．

いる．本研究では，従来は手作業で行われていた様相記録( 4 ) 収集した様相記録から得られる情報と従来の観光地図の収集・分析を情報処理技術により円滑化すること，およの情報との比較を行い，街歩きによって収集される様

び携帯端末を用いて収集される様相記録の分析することを

相記録の特徴を明らかにする．

目的としている点で従来研究とは異なる．

これらを重点的に述べ，実施したイベントの手法によって

3. 街歩きイベントによる様相記録の収集得られる様相記録の特徴を明らかにする．

本章では，まず実施した街歩きイベントの概要について

2. 関連研究述べた後，イベントで用いたシステムについて概説する．

2.1 様相記録の収集と可視化
3.1 イベント概要

街の感じ方を地図化するという意味で先駆的な研究としては，Lynch の “The Image of the City”がある [18]．

2013 年 7 月 27 日（土）に，街歩きイベント「100 人でLynch はアメリカの 3 都市において聞き取りを中心としたつくる京都地図 第 1 回三条・四条編」を実施した．街を調査を行い，都市のイメージ形成において支配的な５要素

歩き，感じたことを参加者にスマートフォンで発信しても（path, edge, district, node, landmark）を抽出した．このらい，街の感じ方を地図上に表すことをイベントの目的と研究を通して描かれた地図は，パブリックイメージの空間

し，参加者を募った．参加者は学生・社会人を中心とした構造を明快に表現している．

54 名である．街歩きの際は，参加者を 5〜6 名からなる 10
チームに分けた．

*1

街歩きの範囲を図 1 に示す．今回街歩きの範囲としたの

http://www.100ninmap.com/

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約1 ,0 90 m

御 池通
姉 小路 通約 7 90 m

三 条通

六 角通

蛸 薬 師通コープイン京都（拠 点 会 場）

錦 小 路通

川端通

鴨川
先斗町通
木屋町通

河原町通

裏寺町通

新京極通
寺町通

御幸町通

富小路通

麩屋町通

堺町通

柳馬場通

高倉通

東洞院通

烏丸通

四 条通

地図上の直方体の高さは，つぶやき数を表す．
図 3

図 1 街歩きの範囲作成された様相地図の一例

つぶやき入力エリア

図 2 街歩きの様子

は，図 1 における点線の範囲内である．この範囲は四条通
や河原町通，寺町通，新京極通を中心にさまざまな店舗が立地しており，京都の中心部と呼ぶにふさわしい賑わいが印象選択ボタンある場所である．
イベントの流れを以下に示す．

( 1 ) イベント概要の説明( 2 ) チーム内での自己紹介
送信ボタン( 3 ) スマートフォンの設定( 4 ) 使用するつぶやきシステムの説明( 5 ) 街歩き（14:00〜17:00，計 3 時間）( 6 ) 地図の閲覧，総括
拠点会場（図 1 の★印の地点）でイベントの概要や次節

つぶやき履歴にて後述するつぶやきシステムの使用方法を説明した後，参加者らに街歩きを行ってもらった．街歩きの様子を図 2に示す．街歩きでは，指定した範囲（図 1）内であれば自由に歩くことができ，買い物や飲食店での休憩なども自由に行ってよいこととした．また，事前に設定したチームのメンバーで固まって行動するか否かは，各チームに一任している．3 時間の街歩きの後，拠点会場に集合し，位置情報をもとに収集した様相記録をマッピングした様相地図

図 4

つぶやきシステム “100ninmappin”の画面例（図 3）を参加者全員で閲覧した．
と呼ぶ．

3.2 つぶやきシステム “100ninmappin”

今回のイベントでは，我々の構築したつぶやきシステム

前述したように，参加者らは指定した範囲を自由に歩き“100ninmappin”を使用した．図 4 に，100ninmappin の画ながら，感じたことを自由に記述し，発信する．本稿では，面例を示す．

街歩きで参加者が発信する自由記述データを「つぶやき」

100ninmappin は，主に「つぶやき入力エリア」「印象選3

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表 1

収集結果

メンバー数

つぶやき数

総文字数

平均文字数

カテゴリ被覆率

対話

位置依存

（名）

（件）

（文字）

（文字）

（%）

（件）

（件）

Team1

6

240

3445

14.4

72.1

33 (14%)140 (58%)

Team2

6

303

3715

12.3

67.4

22 (7%)

178 (59%)

Team3

6

333

3841

11.5

76.7

18 (5%)

189 (57%)

Team4

5

259

4683

18.1

81.4

48 (19%)147 (57%)

Team5

5

217

2746

12.7

60.5

9 (4%)

152 (70%)

Team6

5

152

3300

21.7

65.1

4 (3%)

95 (63%)

Team7

6

240

3238

13.5

53.5

8 (3%)

115 (48%)

Team8

5

409

3855

9.4

81.4

18 (4%)

187 (46%)

Team9

5

101

1103

10.9

55.8

0 (0%)

52 (51%)

Team10

5

355

4577

12.9

76.7

18 (5%)

173 (49%)

全体

54

2609

34503

13.2

100

178 (7%)1428 (55%)

チーム平均

5.4

260.9

3450.3

13.7

69.1

17.8

142.8

標準偏差

0.5

88.3

961.7

3.4

9.7

13.6

42.0

択ボタン」
「送信ボタン」「つぶやき履歴」から構成される．

まず，キーワードに基づいて，予め定めた 43 カテゴリ*2 へ「つぶやき入力エリア」は，参加者が歩きながら感じたことと自動分類した．分類するカテゴリのリストおよび 2609

や見つけたことを，自由記述するエリアである．「印象選件のつぶやきをカテゴリへと分類した結果を表 2 に示す．

択ボタン」は，「雰囲気のよさ」「にぎやかさ・うるささ」

カテゴリへの分類は，キーワード検索により自動的に行「京都らしさ」の 3 指標を 4 段階で評価するためのボタン

う．表 2 に示す 43 のカテゴリは，それぞれ関連語と除外である．「送信ボタン」を押すと，つぶやきおよび印象（3語が指定されており，あるつぶやきの中に関連語が 1 つ指標）が位置情報と併せてサーバに送信される．また，「つ以上含まれ，除外語が 1 つも含まれない場合は，そのつぶぶやき履歴」には，自分とチームのメンバーのつぶやきが，やきはそのカテゴリに該当するものとして分類する．例え

過去 20 件分表示される．

ば，「植物」の場合，
「木」
「草」
「桜」
「盆栽」などを関連語とするが，「木」の文字が含まれていても「木造」「木屋町」

4. 収集結果と分析などはピックアップしないように，これらは除外語に含ま各チームおよび参加者全体のつぶやき収集結果を表 1 にれている．なお，上記の条件を満たせば，1 つのつぶやき

示す．表 1 に示すように，参加者 54 名全体のつぶやき数

が複数のカテゴリに分類されることもある．

は 2609 件であった．

表 2 に示すように，カテゴリによってつぶやき数にはば収集した様相記録は，地図上にマッピングして提供する

らつきがある．特につぶやき数の多いカテゴリを見ると，ことで，一般の人々による活用が可能となる．その場合のカテゴリ「通り名」「驚き」「疑問」には，100 件以上のつ

地図の有用性を高める要素としては，提供される情報の豊ぶやきが分類された．つぶやきには現在地や目的地を含むかさ（多くのカテゴリについての情報がある，様々な立場ものも多く，その際通り名が用いられたため，「通り名」にからの意見があるなど）や活用のしやすさ（位置と情報が該当するつぶやき数が多くなったと考えられる．さらに，

関連づいており，位置に基づく情報抽出や，目的とする情「通り名」に該当するつぶやき数が増えたことについては，

報と関連する位置が取得できるなど）といった，様々な要

碁盤の目の通り一つひとつに名前が付き，それが普段から素があると考えられる．

親しまれているという京都特有の背景もある．また，参加

本稿では，収集した様相記録の一般活用のための有用性

者は街を歩きながら，新しく発見したことなどをつぶやい

評価の指標として，特に（1）多くのカテゴリについて述べているため，「驚き」や「疑問」に該当するつぶやき数が多られていること，（2）位置と関連した情報が含まれることくなった可能性がある．特に，カテゴリ「驚き」には関連を取り扱うこととする．以降の節において，収集した 2609

語として感嘆符が含まれているため，他のカテゴリと比較

件のつぶやきに対して，特定の語のキーワードに基づくカ

してつぶやき数が多くなったと考えられる．

テゴリへの自動分類（分類 1）および位置依存および対話

また，各チームおよび参加者全体によって発信されたつかどうかの人手による分類（分類 2）を行った結果を示す．
*2

4.1 分類 1：キーワードに基づくカテゴリへの分類
本節では，収集されたつぶやき群が，多くのカテゴリについて述べたものであるかどうかを検証する．

4

今回用いた 43 カテゴリは，関連語・除外語のキーワード検索によってある程度の精度で抽出できることや，イベント後の閲覧・総括における楽しさなどを基準として定めたものである．設定した 43 カテゴリは，地図上で提供する情報として有用なカテゴリ
であると考えられるが，地図上で提供する際に必要なカテゴリを網羅できているわけではない．

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表 2
大項目

自然

人・車

人工物

カテゴリ

カテゴリ一覧とつぶやき数

つぶやき数

大項目のつぶやき数

（件）

合計（件）

大項目

カテゴリ

つぶやき数

大項目のつぶやき数

（件）

植物

45

205

合計（件）

カフェ

79

犬

1

189

コンビニ

14

猫
蝉

2

オフィス

20

1

マンション

11

魚

17

山

14

お寺
神社

30
4

川

76

町家

24

空

10

駅

1

雨

5

デパート

6

建物

風

34

観光客・外国人

22

高校生

2

浴衣

16

カップル

8

古い・歴史

62
39

106

五感

におい

35

おいしい

63

暑い

26

涼しい

53

車

23

新しい・現代

自転車

35

かっこいい

9

アーケード

18

かわいい

32

駐車場

11

おしゃれ

24

路地

13

楽しい

20

通り名

271

落ち着き・風情

15

祇園祭

5

！

513

？

120

318
その他感覚

177

834

ぶやき群は，どの程度のカテゴリを包含しているか（カテ

やき群に，どの程度位置と関連したものが含まれるのかを

ゴリ被覆率）を確認した．表 1 におけるカテゴリ被覆率は，検証する．
まず，発信された位置と関連する（以下，「位置依存」と

43 カテゴリ中の，各チーム（あるいは参加者全体）のつぶ
やき内で扱われたカテゴリの割合である*3 ．

呼ぶ）つぶやきかどうかを人手で（作業者が一つひとつ確

表 1 より，多少の差はあるものの，カテゴリ被覆率は認して）分類した．参加者の発信したつぶやきの内容を確70%前後となっている．また，参加者全体のカテゴリ被覆

認した結果，発信されたつぶやきには，チームメンバーと率は 100%であり，今回指定した 43 カテゴリに関わるつぶのやりとりを意図したもの（以下，「対話」と呼ぶ）が含まやきが収集されていることがわかる．

れていた．「対話」が「位置依存」の発信と関連する可能性

以上より，各カテゴリに該当するつぶやき数にばらつきもあると考え，「位置依存」の分類と併せて「対話」かどうはあるが，43 カテゴリにおけるカテゴリ被覆率は全体でかの分類も行った．なお，「位置依存」と「対話」は独立し100%となっており，街歩きイベントを通して収集した様相

た概念であるため，「位置依存」かつ「対話」である情報も記録は，多様なカテゴリに言及したものであるといえる．

存在する．

ただし，今回の検証で用いた 43 カテゴリは，地図上で提「位置依存」および「対話」の判断基準を以下に示す．

供する情報として有用なカテゴリを網羅できているわけで

位置依存 ある参加者が発信したつぶやきの内容が，発信はないため，今後，より多様なカテゴリを設定した上で，した位置と結びつく内容である場合，そのつぶやきをカテゴリ被覆率を検証していく必要がある．

「位置依存」として分類する．
対話 ある参加者が発信したつぶやきに対して，別の場所

4.2 分類 2：位置依存と対話への分類にいるチームメンバー（一人でも複数でもよい）が反様相記録には，その記述内容が位置と密接に関連したも応する形でつぶやきを発信した場合，その一連のつぶのだけでなく，そうでないものも含まれる．様相記録の中

やき群を「対話」として分類する*4 ．対話が続いてさでも，位置と密接に関連した内容を持つものは，前述した

えいれば，話題は当初のものから逸脱しても連続的なように，人々が生活の中で利活用する際に特に有用となる対話として捉えることとする．なお，それぞれの参加可能性がある．そこで本節では，イベントで収集したつぶ*4*3

各チームまたは全体のつぶやき群に，あるカテゴリに分類されたつぶやきが 1 件以上あれば，そのカテゴリは扱われたと見なす．

5

なお，参加者が呼びかけや語りかけの形式を採って発言したが，それに対する反応が得られなかった場合，そのつぶやきは対話とは見なさない．

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表 3
発信時間

発信者

位置依存および対話への分類例

つぶやき内容位置依存

対話（時：分：秒）(1)

16:17:06

Member A

3 時間歩くのはふだんあんまりないなーと、実感中

−

−

(2)

16:17:10

Member B

Member A とビール！新京極のスタンド。いい！！ビールがうまい！

○

○

(3)

16:18:02

Member C

しまった！ イノダコーヒーで休憩すれば良かった。。

−

○

(4)

16:19:11

Member C

柳馬場三条

○

−

(5)

16:19:51

Member A

スタンド！昭和なかんじ

○

−

(6)

16:20:15

Member A

イノダコーヒーいいですよね〜

−

○

(7)

16:21:21

Member C

TINTIN shop。行ってみる。

○

−

(8)

16:21:44

Member D

ビールいいですねー (￣ー￣)

−

○

(9)

16:28:07

Member C

miel mie。はちみつ専門店。舐め比べしてみたい。

○

−

(10)

16:30:30

Member C

Pagong のアロハ。少々高いが好き。

○−

者が誰かの発言に反応するかしないかは任意であるた程度については位置に関連した様相記録を収集できる可能

め，対話の成員は流動的である．

性がある．

表 3 にイベント時のあるチームにおけるつぶやきの一部

5. 考察と，それらが「位置依存」および「対話」かどうか分類した例を示す．表 3 では，(2)，(8) および (3)，(6) が対話と本章では，(1) 人間による様相記録収集の時系列変化のして分類される．例えば表 3(2)，(8) の場合，Member B

分析および (2) 収集した様相記録と従来の観光地図の情報のつぶやき (2) を受けて，Member D がつぶやき (2) に含との比較を行い，収集プロセスや収集された様相記録の特まれる「ビール」に関するつぶやき（表 3(8)）を発信して徴について考察する．なお，本章では，参加者 54 名全体いると考えられるため，これらのつぶやき群は「対話」とのデータをもとに結果について議論する．

分類する．表 3(2)，(4)，(5)，(7)，(9)，(10) のように，発5.1 様相記録収集の時系列変化

信者の現在地と関連するつぶやきは「位置依存」と分類する．なお，表 3(1) のような位置に関わらない参加者の感イベントでは，3 時間の街歩きにより，様相記録を収集

想や，(6)，(8) のような他参加者のつぶやきに対する反応した．本節では，収集状況の時系列変化を調査し，その傾は「位置依存」には分類しない．

向を分析する．

2609 件のつぶやきに対する分類結果を表 1 の「位置依まず，つぶやき数の推移を確認した．累計つぶやき数の存」列および「対話」列に示す．表 1 より，位置依存のつぶ推移を図 5 に，10 分ごとのつぶやき数の推移を図 6 にそ

やきは，46%〜70%となっており，全体では 1428 件（55%）

れぞれ示す．図 5 および図 6 より，時間の経過とともに累の位置依存のつぶやきを収集できた．「街を歩いて感じた

計つぶやき数は増加していくが，時間単位のつぶやき数はことを発信し，街の感じ方を地図上に表す」というイベン

減少する傾向が見られる．参加者の感想では，「最初のうちトの趣旨から，街に関するつぶやきの発信が活発化したとは多くつぶやけるが，あとの方になるとだれてきてつぶや考えられる．一方，対話に分類されたつぶやきは，チーム

きが少なくなる」や「どこを回ればいいか分からない時間

によって異なるが，いずれのチームも 20%未満にとどまっ帯があった」といった意見も見られた．今回は街歩きの時ている．今回のイベントでは，チームのメンバーで固まっ間を 3 時間としていたが，参加者によって異なるものの，て行動するか否かを各チームに一任している．固まって行

疲労や慣れによりつぶやき数が減少する可能性がある．よ

動したチームは対面での対話が可能であるため，システム

り効率的に様相記録を収集するためには，実施時間の調整

上での対話は発生していない可能性があると考えられる．

や，参加者を飽きさせないための工夫が必要になると考え

なお，位置依存のつぶやき数と対話のつぶやき数との関係られる．

を検証*5 した結果，ピアソンの相関係数は 0.471 であった．

5.2 観光地図の情報との違い

対話の発生が，位置依存の発信に何らかの影響を与えてい本節では，街歩きを通して収集された様相記録と，従来る可能性が示唆されるが，それほど強い相関とは言えないの観光地図で言及されている情報との比較を行い，街歩きため，今後事例を増やして検証する必要がある．

によって収集された様相記録の特徴を分析する．

以上より，「街を歩いて感じたことを発信し，街の感じ方

まず，比較対象として 15 種類の京都の観光ガイドブッ

を地図上に表す」というイベントの趣旨から，全体の半数

ク [1–15] （以下，Book 1〜15 と表す）から，街歩きの範囲*5（図 1）で言及されている店名・観光地名（以下，地名と記各チームでメンバー数が異なるため，相関係数の算出においては，それぞれメンバー数で割った一人当たりの数を用いた．

6

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䜺䜲䝗䝤䝑䜽䛾䜏䛷ゝཬ
䠄229⟠ᡤ䠅ፗᴦ⏕ά⾤Ṍ䛝䛾䜏䛷ゝཬ
䠄141⟠ᡤ䠅䛭䛾௚

0% 20% 40% 60% 80% 100%
図 5

図 7

言及された地名の違い

㣧㣗䠄206⟠ᡤ䠅

28%

14%

58%

㈙䛔≀䠄151⟠ᡤ䠅

28%

15%

56%

累計つぶやき数の推移

250
200
150

Ṕྐ䞉ⱁ⾡䠄26⟠ᡤ䠅

100

ᐟἩ䠄23⟠ᡤ䠅

50

17%

27%

27%

46%

⾤Ṍ䛝䛾䜏䛷ゝཬ

61%

22%

୧⪅䛷ゝཬ
䜺䜲䝗䝤䝑䜽䛾䜏䛷ゝཬፗᴦ䠄9⟠ᡤ䠅0⏕ά䠄10⟠ᡤ䠅

100%

䛭䛾௚䠄12⟠ᡤ䠅
20%

17%

25%

58%
0%

図 6 10 分ごとのつぶやき数の推移

11%

89%

40%

60%

80%

100%

図 8 地名カテゴリ別の言及媒体の比率
表 4

言及された地名数言及された地名数（箇所）箇所であった．

Book 1

16

Book 2

35

Book 324

Book 444あり，ガイドブック・街歩き全体での異なり地名数は 437Book 567箇所（ガイドブックのみで言及：229 箇所，街歩きのみでBook 623

言及：141 箇所，両者で言及：67 箇所）であった．言及さBook 744

れた 437 箇所の地名を「飲食」「買い物」「歴史・芸術」「娯Book 8

37

楽」
「宿泊」
「生活」
「その他」の 7 種類の地名カテゴリに分Book 919

Book 1046

Book 1159

及された地名，両者で言及された地名の傾向を確認した．

Book 1245

各言及媒体（ガイドブックのみ，街歩きのみ，両者）におBook 13

5

ける地名カテゴリへの分類結果を図 7 に，地名カテゴリ別

Book 1477の言及媒体の比率を図 8 に示す．

Book 1545

15 冊全て

296

街歩き

208

ガイドブックで言及されている地名 296 箇所および街歩きで言及された地名 208 箇所には，重複する地名が 67 箇所

け，ガイドブックのみで言及された地名，街歩きのみで言図 7 より，いずれも「飲食」「買い物」「歴史・芸術」「宿泊」など，観光時に訪れる可能性が高い地名が大きな割合を占めている．特に，ガイドブックのみで言及される地名「15 冊全て」の地名数は，Book 1〜15 で言及された地名の異なは，この 4 つのカテゴリが 99%を占める．一方，街歩きのり数である．

みで言及される地名には，ガイドブックではほとんど言及す）を人手で確認し，抽出した．次に，観光ガイドブック

されない「娯楽（カラオケ，映画館など）」「生活（駐車場，と同様に，街歩きイベントで収集した様相記録を人手で確

銀行など）」「その他（橋，ビルなど）」に分類される地名が認し，つぶやき内で言及されている地名を抽出した．それある．図 8 を見ると，これらの 3 カテゴリについては，街ぞれの抽出結果を表 4 に示す．

歩きのみでの言及が大部分を占める*6 ．これらのカテゴリ

今回の街歩き範囲に関して，各ガイドブックで言及されの地名を含むつぶやきの例を表 5 に示す．
*6ている地名数は，最小 5 箇所，最大 77 箇所であり，15 冊全ての異なり地名数は 296 箇所であった．また，街歩きイベ
ントで収集した様相記録において言及された地名数は 208

7「その他」に含まれる地名自体が少ないため，ガイドブックでも言及されている「その他」の地名が 42%（25%＋ 17%）となっているが，実際にはガイドブックのみで言及される「その他」カ
テゴリの地名はごく少数である．

情報処理学会
グループウェアとネットワークサービス研究会
2013年11月28日,29日

GN Workshop 2013
The 10th Workshop on Groupware and Network Services

表 5 街歩きのみで言及された地名とつぶやきの例
つぶやき内容(1)

カテゴリ

次回予約完了！ (#＾. ＾#)Bali 京都店は学生さんの来店が多いらしい！学生の頃からエステ通

娯楽（美容）

うって、、美意識たっか！！

(2)

マロニエの下もソフトバンクに(3)

タイムズはカーシェアもしてるんですよねー

生活（駐車場）(4)

河合塾が落ち着きある生活（学校）(5)

市役所が見えるよ！自転車多い

その他（ビル）

娯楽（イベントスペース）

表中の太字はカテゴリに該当する地名を示す．

つまり，街歩きイベントで収集される様相記録には，観今回の街歩きで収集した情報は，参加者の感じたことや光時に役立つ「飲食」「買い物」「歴史・芸術」「宿泊」といっ発見したことと併せて，位置情報および発信時間帯が記録た情報以外にも，生活に関わる情報（表 5(1)，(2)，(4)，されている．今後も継続してイベントを実施し，様相記録(5)）などの 1 章で述べた未知の土地を訪れる人々にとってを蓄積していくことで，「夜間にうるさい場所」や「夏に涼有用な情報や，街の変化（表 5(2)）などの情報も収集可能

しい場所」といった，時間帯や季節などと関連付けた様相であると考えられる．

記録など，より細かなニーズに対応した情報の提供も可能になると考えられる．

6. おわりに

謝辞

研究およびイベントの遂行にあたり，島本裕美子

本研究では，観光や都市デザインなど，多様な場面で有氏，仲村哲明氏，臼田泰如氏，安田渓氏に多大なる御協力用となり得る街の様相記録を，情報処理技術を用いて収集をいただいた．ここに深く感謝の意を表する．なお本研究する試みとして，スマートフォンを用いた街歩きイベントの一部は，博士課程教育リーディングプログラム「京都大「100 人でつくる京都地図」を実施した．さらに，収集した学デザイン学大学院連携プログラム」および JST さきがけ

様相記録について，人々が利用する地図の有用性を満たす「自然言語処理による診断支援技術の開発」プロジェクト

情報が得られているのか，収集プロセスや収集した様相記の助成を受けた．

録にはどのような特徴があるのかという観点から分析を行い，以下の点を明らかにした．

参考文献(1) 収集した様相記録の多様性 各カテゴリに該当するつ

[1]
[2]
[3]

歩いて楽しむ京都，JTB パブリッシング（2011）．
ブルーガイド てくてく歩き 12 京都，実業之日本社（2013）．
てくてく歩き 大きな文字で読みやすい 京都ゆとりの旅，実業之日本社（2011）．
[4]
たびまる京都，昭文社（2013）．
[5]楽々 関西 3 京都，JTB パブリッシング（2013）．
[6]
プチ贅沢な旅 9 京都，実業之日本社（2012）．
1 京都，JTB パブリッシング（2013）[7]
タビハナ 関西⃝．
[8]
ことりっぷ iforte 京都，昭文社）．
[9]
KYOTO Autumn，成美堂出版（2013）．
[10] Poketa 京都，昭文社（2013）．
[11] ことりっぷ 京都，昭文社（2013）．
[12] ココミル 京都，JTB パブリッシング（2013）．
[13] ぶらっと散歩コース 京都，昭文社（2012）．
[14] 地図で歩くはんなり京都さんぽ，JTB パブリッシング（2013）．
[15] 詳細地図で歩きたい町 京都，JTB パブリッシング（2013）．
[16] 原広司：空間＜機能から様相へ＞，岩波書店（1987）．
[17] 北雄介：経路歩行実験に基づく都市の様相の分析とモデル化に関する研究, 京都大学学位論文 (2012)．
[18] Lynch, K.: The Image of the City, The MIT Press (1960).
[19] Nold, C.: Greenwich Emotion Map,
入手先 ⟨http://www.emotionmap.net/⟩[20] 服部哲，復本寅之介，横井茂樹，速水治夫：まち歩きイベント向けの位置情報 SNS 応用システムの開発と評価，情報処理学会 研究報告 情報システムと社会環境（IS） ，Vol.2011-IS-118，No.3，pp.1-6 (2011).
[21] 鈴木昭二，橋本真一，布村重樹：観光の楽しみを広げる拡張現実感用コンテンツ制作の試み，情報処理学会 デジ
タルプラクティス，Vol.3，No.4，pp.313-322 (2012).

ぶやき数にばらつきはあるが，43 カテゴリにおけるカテゴリ被覆率は全体で 100%となっており，街歩きイ
ベントを通して，多様なカテゴリに言及した様相記録を収集できる可能性がある．

(2) 収集した様相記録と位置との関連 「街を歩いて感じたことを発信し，街の感じ方を地図上に表す」というイベントの趣旨から，全体の半数程度については位置に関連した様相記録を収集できる可能性がある．

(3) 様相記録の収集効率 つぶやき数の時系列変化の分析において，時間の経過とともに累計つぶやき数は増加していくが，時間単位のつぶやき数は減少する傾向が見られた．疲労や慣れによりつぶやき数が減少する可能性があるため，効率的に様相記録を収集するためには，実施時間の調整や，参加者を飽きさせないための工夫が必要となる．

(4) 従来媒体との違い 従来の観光ガイドブックと比較した結果，街歩きイベントで収集された様相記録のみで言及された地名（店名・観光地名）には，生活や娯楽に関わる地名が含まれていた．したがって，街歩きを通して，未知の土地を訪れる人々にとって有用となり得る生活に関わる情報や，街の変化などの情報も収集できると考えられる．

8