情報処理学会論文誌

Vol.56 No.1 207–218 (Jan. 2015)

街歩きイベントを介した位置情報付きの様相記録収集の試み
宮部 真衣1,a)

北 雄介1

久保 圭2

荒牧 英治1,3

受付日 2014年4月10日, 採録日 2014年10月8日

概要：建築・都市領域では，建物や樹木のような個別の要素を越えた，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．様相に関する情報は，観光や都市設計などの様々な場面で有用となる．本研究では，情報処理技術を用いて街の様相記録（人が様相について記述したテキスト）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，以下の点を明らかにした．
（1）「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．
（2）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．
（3）街歩きを通した様相記録の収集では，市販のガイドブックに多数掲載される飲食や買い物に関する情報だけでなく，生活や娯楽などの情報も収集できる．
キーワード：街歩き，様相，位置情報，スマートフォン

Collection of Modal Records with Location Information via Citywalk
Mai Miyabe1,a)Yusuke Kita1

Kay Kubo2

Eiji Aramaki1,3Received: April 10, 2014, Accepted: October 8, 2014

Abstract: A concept of “modality” has been proposed in architecture ﬁeld. “Modality” means the totalityof what we are aware of. Information about modality is useful in various situations, such as sightseeing, daily
life, and city plan. In order to collect modality-records using information-processing technology, we held theevent “100ninmap” that people walk about town. The results revealed three ﬁndings: (1) Almost half ofcollected modal records are location-dependent records. (2) In order to collect modality-records eﬃciently,
the event takes a little ingenuity that keeps someone from being bored. (3) Through the event, we can collect
not only information about shopping, eating and drinking but that about daily life, entertainments, and soon.
Keywords: citywalk, modality, location information, smartphone

1. はじめにい住居を探す際は，予算・間取りといった情報だけでなく，「静か」「風情がある」といった感覚的な情報も役立つ．さ

都市に関する情報は，様々な場面で重要となる．たとえらに，街並み景観の問題や，被災地復興に際して以前の「雰ば旅行の場合，観光地や飲食店など，個々人の嗜好に合っ囲気」をいかに取り戻すかといった難しい問題においても，た情報は重要な役割を果たす．また，引っ越しなどで新し都市の全体性に関する考察が不可欠である．しかし，この1

ような都市に関する情報の提供には，現地での多角的な情

2

3
a)

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, Kyoto 600–8815,
Japan
大阪大学日本語日本文化教育センター
Center for Japanese Language and Culture, Osaka University, Minoh, Osaka 562–8558, Japan
科学技術振興機構さきがけ
JST PRESTO, Chiyoda, Tokyo 102–0076, Japan
mai.miyabe@gmail.com

c 2015 Information Processing Society of Japan

報収集が必要であり，いまだ十分に顕在化されていない．
近年，建築・都市領域では，建物や樹木のような個別の要素を越えた，我々の把握していることがらの全体性を指す概念として「様相（modality）」の語が用いられている．
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立つべき概念は「機能」に替わり「様相」になると宣言し

207

情報処理学会論文誌

Vol.56 No.1 207–218 (Jan. 2015)ている [1]．前述した好みや静けさ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る．

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
最近の試みに，アメリカのアーティスト Nold の “Emotion

様相とは未分化の全体性であり，また印象，感覚，記Map” がある [4]．Nold は，世界各国の都市で街歩きイベ

憶，空想といった諸概念を広く包含するため，そこから情ントを開催し，感じたことを文字やスケッチで表現しても報を取り出すことが難しい．これに対して北は，都市内のらったり，感情の起伏を計測装置で測ったりしている．さ

指定したルートを被験者に歩いてもらい，感じたことをそらに，それを反映した美しい地図を作製し，市民や観光客の場で自由記述によって記録してもらうという方法をとっに配布している．

た [2]．この方法により，様相を把握している当人自らのこれらの先行研究は，その目的や手法において本研究と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

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，からの利用可能な情報の抽出を可能としている．このよう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な，様相を把握する当人によってなされたテキストでの記究の特徴がある．

録を，本論文では「様相記録（modal record）」と呼ぶ．
しかしこの方法では紙媒体を利用して情報の記録・抽出を

2.2 ソーシャルメディアと位置情報行うため，被験者・実験実施者の負荷が大きい．つまり，スマートフォンなど，GPS 機能付きのデバイスの普及

被験者自身が自分の位置を認識し，記録用紙内に印刷されにともない，ソーシャルメディアにおいても位置情報の利た地図上の点を示しながら様相を記録する必要がある．ま用がなされている．Twitter *1 や Facebook *2 などにおけるた，実験実施者には，その位置情報の抽出および手書きの

位置情報付きの情報発信や，Foursquare *3 のような LBSN

自由記述データの文字起こしに対し，多大な労力がかかる．

（Location Based Social Network）の利用が増加し，集まっ近年の情報技術の発展にともない，携帯端末上で位置情

た位置情報付きのデータを用いた様々な研究が行われて報付きのテキストデータを発信可能となった．情報技術をいる．

用いれば，従来方法よりも被験者・実験実施者双方の負荷

位置情報付きのデータの応用例として，都市・地域の特を軽減させ，より大規模な様相記録を収集できると考えら

徴の自動抽出を試みた研究がある．荒川らは，写真共有サ

れる．

イト Flickr 上の位置情報付き写真データをもとに，都市

そこで我々は，スマートフォンを用いた街歩きイベントの観光スポットの抽出手法を提案している [5]．石川らは，を実施し，従来とは異なる媒体を用いた様相記録の収集をTwitter のデータを用いてある地域のある時間において発試みた．本研究のポイントは，以下の 4 点である．

生するホットトピックの検出システムを提案している [6]．

• 街歩きイベントを実施し，様相記録を収集する．

若宮らは，Twitter を用いて各ユーザの行動を抽出・クラ• 人々が利用する地図としての有用性を評価する指標とスタリングし，県民性の特徴を抽出する手法を提案していして「位置と関連した情報が含まれる」という点に着る [7]．これらの研究は，位置情報付きのデータを用いて目し，収集した様相記録がどの程度これを満たすかをいるという点で本研究と共通するが，特定の情報抽出を目明らかにする．

指しており，様相記録の収集・分析を試みる本研究とは異• 様相記録収集の時系列変化を分析し，収集プロセスのなる．
また，人間の流動に関する研究や，都市・地域の特徴を

特徴を明らかにする．

• 収集した様相記録から得られる情報と従来の観光地図分析した研究がある．Kisilevich らは，Flickr などにおけに掲載されている情報との比較を行い，街歩きによっる位置情報付き写真データをもとに，魅力的な地域の分て収集される様相記録の特徴を明らかにする．

析を行っている [8]．Frias-Martinez らは，土地利用やラン

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得られる様相記録の特徴を明らかにする．

2. 関連研究2.1 様相記録の収集と可視化

ドマークの特定のような都市景観の特徴づけを，Twitterのデータによって実現可能かどうかを検証している [9]．

Long らは，Foursquare のデータを用いた地域特有のトピックの抽出や，トピックの平日・週末との違いを分析している [10]．Noulas は，Foursquare のデータを用いたニュー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

ヨークとロンドンの地理的領域と人間の行動分析を行ってては，Lynch の “The Image of the City” がある [3]．Lynch

いる [11]．石田は，ブログに含まれる画像と Foursquare のはアメリカの 3 都市において聞き取りを中心とした調査を

位置情報を用いて，日本や世界各地での位置情報登録行動

行い，都市のイメージ形成において支配的な 5 要素（path，の違いの調査を行っている [12]．Silva らは，都市イメージ

edge，district，node，landmark）を抽出した．この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構造を明快に表現している．

c 2015 Information Processing Society of Japan


*1
*2
*3

http://twitter.com/
https://www.facebook.com/
https://foursquare.com/

208情報処理学会論文誌

Vol.56 No.1 207–218 (Jan. 2015)の把握における Foursquare データの適用可能性を検証している [13]．これらの研究によって示される都市に関する

3. 街歩きイベントによる様相記録の収集

分析結果は，本研究で取り扱う “都市の様相” の一種をと本章では，まず収集する様相記録について述べる．次に，らえたものと見なせるが，本研究は “人間が感じたことを，実施した街歩きイベントの概要について述べた後，イベン本人によって記録した表現（言葉）” に着目している点でこトで用いたシステムについて概説する．

れらの研究と異なる．
位置情報とあわせて，都市・地域に関する画像の収集・3.1 本研究で収集する様相記録

共有に関する研究が行われている．伊藤らは，画像データ

1 章で述べたように，様相とは印象，感覚，記憶，空想とと位置情報を用いて，旅の軌跡を表示する「ディジタル旅いった諸概念を広く包含した，全体性を指す概念である．

日記」を提案している [14]．田島らは，景観の中に表れる様相を断片的に取り出す方法としては，写真，動画，音声，

文字に着目し，画像と位置情報を利用して「景観文字」の記

テキストなどによる記録が考えられる．たとえば，視覚や録・保存を行うツールを構築している [15]．これらの研究

聴覚でとらえられるその場の情報（風景，騒音など）は，は，都市の様相を収集・蓄積している点は本研究と共通す

写真や動画，音声などにより記録できる．風景や騒音のよるが，様相を記録する手段として画像を用いている点におうな，印象などを含まない情報は，記録者の意図が含まれいて本研究と異なる．また，位置情報付きのテキストを収にくい情報である．よって，記録者による大きな違いは生集・可視化する提案もなされている．Sato らは，空間デザ

じにくく，複数名での記録の必要性は低い．

インのための，人間の行動データの可視化プラットフォー

一方，その場で受ける印象や，その場が想起させる記憶，ムを提案している [16]．大塚らは，位置情報付きの情報を想像させる物事などは，記録者によって異なる．つまり，発信可能なモバイルアプリケーションを提案している [17]．

誰か 1 人だけが記録しても，十分な情報であるとはいえず，

上田らは，位置情報付きの観光情報収集アプリケーション

印象などの感覚に関わる情報を十分に収集するには多大なの提案を行っている [18]．これらの研究は，位置情報と人コストがかかる．

間が発信したテキストを用いており，様相の記録手段とし本研究では，街歩きイベントを実施することにより，多てテキストを採用している本研究と共通する部分が多い．

数の人員を動員し，感覚に関わる情報を「様相記録」とし

本研究は，実際に街歩きを行い，様相記録の収集過程やそて短時間で大規模に収集することを試みる．その場で感じの特徴を分析する点に特徴がある．

た内容を記録する方法としては，音声・テキストなどがあるが，今回はスマートフォン上でのテキスト入力により記

2.3 情報技術を用いた街歩き支援
これまでに，情報処理技術を用いた街歩きのためのシス
テムやコンテンツが提案されている．
服部らは，位置情報 SNS 応用システムを街歩きイベン

録してもらうこととした．また，スマートフォンでは写真を手軽に撮影可能であるが，写真だけではその人がその場で何を感じたのかを抽出することが難しいため，今回はテキスト入力のみで様相記録を発信してもらうこととした．

トへと応用し，その効果の検証を行っている [19]．街歩き
イベントでのシステムの運用を通して，位置情報 SNS で

3.2 イベント概要

ある Foursquare のチェックイン履歴による独自バッジの2013 年 7 月 27 日（土）に，街歩きイベント「100 人で取得や，地図とタイムライン上への視覚的な情報提示が街つくる京都地図 第 1 回三条・四条編*4 」を実施した．街歩きイベントで有効であったことを示している．

を歩き，感じたことを参加者にスマートフォンで発信して鈴木らは，拡張現実感を観光へと適用する事例の 1 つと

もらい，街の感じ方を地図上に表すことをイベントの目的

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とし，参加者を募った．参加者は学生・社会人を中心としている [20]．情報提供のためのコンテンツ（解説文書，古た 54 人（男性 30 人，女性 24 人）である．参加者の年齢

写真，映像作品）や娯楽のためのコンテンツ（撮影ポインを表 1 に，今回の街歩きの範囲の訪問頻度の調査結果をト当てクイズ，シューティングゲーム，記念撮影）を作成

表 2 に示す．街歩きの際は，参加者を 5〜6 人からなる 10

し，函館の体験ツアーを通した評価により，観光におけるチームに分けた．チーム分けを行った狙いは，訪問頻度の拡張現実感の活用可能性を示唆している．

低い参加者（「ほとんど行かない」あるいは「行ったことがこれらの先行研究は，本研究と同様に「街歩き」を取りない」）もある程度含まれるため，参加者同士でお互いに分扱っているが，その目的は街歩き参加者の支援を主としてからない点をサポートできるような体制を作り，また “イいる．本研究では，従来は手作業で行われていた様相記録

ベント” という形式から，感じたことを 1 人で淡々と投稿の収集・分析を情報処理技術により円滑化すること，およするだけでなく，他の参加者との交流など，楽しみながらび携帯端末を用いて収集される様相記録を分析することを目的としている点で従来研究とは異なる．

c 2015 Information Processing Society of Japan*4

http://www.100ninmap.com/

209

情報処理学会論文誌

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表 1 参加者の年齢

Table 1 Age of participants.
年齢

人数（人）

10 代

1

20 代

31

30 代

10

40 代

2

50 代

1

60 代

1

70 代

1

未回答

7

図 2

街歩きの様子Fig. 2 Photograph of citywalk.

表 2 参加者の街歩き範囲の訪問頻度

Table 2 Visit frequency of range of citywalk.
街歩き範囲の訪問頻度

人数（人）

ここに住んでいる、働いている5

よく行く（週 1 回以上）

13

たまに行く（月 1 回以上）

19

ほとんど行かない

3

行ったことがない

3

未回答

11

図 3

作成された様相地図の一例

Fig. 3 Example of modal map.

る場所といえる．
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( 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で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
図 1 街歩きの範囲

示す．街歩きでは，指定した範囲（図 1）内であれば自由

Fig. 1 Map of range of citywalk.

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．3 時間の街歩きの後，拠点会場にできるようにするためである．チーム分けは，参加者の性集合し，位置情報をもとに収集した様相記録をマッピング

別・年齢・街歩き範囲の訪問頻度を考慮し，できる限りメ

した「様相地図（modal map）」
（図 3）を参加者全員で閲ンバの偏りが生じないようにした．ただし，参加者によっ覧した．

ては，チームでまとまって歩くよりも，1 人で歩きたい場
合などもあると考え，事前に設定したチームのメンバで固まって行動するか否かは，各チームに一任した．

3.3 つぶやきシステム “100ninmappin”
前述したように，参加者らは指定した範囲を自由に歩

街歩きの範囲を図 1 に示す．今回街歩きの範囲としたのきながら，感じたことを自由に記述し，発信する．本論文

は，図 1 における点線の範囲内である*5 ．この範囲は四条

では，街歩きで参加者が発信する自由記述データを「つ通や河原町通，寺町通，新京極通を中心に様々な店舗が立

ぶやき」と呼ぶ．今回のイベントでは，我々の構築した地しており，京都の中心部と呼ぶにふさわしい賑わいがあ

つぶやきシステム “100ninmappin” を使用した．図 4 に，

*5100ninmappin の画面例を示す．

広さについては北の実験 [2] を参考にしながらデータ密度がある程度得られる範囲にとどめ，また大通りや川といった分かりやすい境界を設定することで参加者が範囲外に出てしまうことを防止した．

c 2015 Information Processing Society of Japan

100ninmappin は，主に「つぶやき入力エリア」
「印象選
択ボタン」
「送信ボタン」「つぶやき履歴」から構成される．

210

情報処理学会論文誌

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表 3 収集結果

Table 3 Result of collecting modal records.
人数

つぶやき数

総文字数

平均文字数

（人）

（件）

（文字）

（文字）

Team1

6

240

3,445

14.4

Team2

6

303

3,715

12.3

Team3

6

333

3,841

11.5

Team4

5

259

4,683

18.1

Team5

5

217

2,746

12.7

Team6

5

152

3,300

21.7

Team7

6

240

3,238

13.5

Team8

5

409

3,855

9.4

Team9

5

101

1,103

10.9

Team10

5

355

4,577

12.9

全体

54

2,609

34,503

13.2

チーム平均

5.4

260.9

3,450.3

13.7

標準偏差

0.5

88.3

961.7

3.4

やき履歴」には，自分とチームのメンバのつぶやきが，過去 20 件分表示される．

3.4 収集結果
各チームおよび参加者全体のつぶやき収集結果を表 3 に示す．表 3 に示すように，参加者 54 人全体のつぶやき数
図 4 つぶやきシステム “100ninmappin” の画面例

Fig. 4 Screenshot of 100ninmappin.

は 2,609 件であった．以降の章では，これらのつぶやきを分類，分析し，「収集した様相記録の有用性」「収集効率」「従来情報との違い」という観点から，本手法による様相記「つぶやき入力エリア」は，参加者が歩きながら感じたこと

録収集について考察する．

や見つけたことを，自由記述するエリアである．
「印象選

4. 分析と考察

択ボタン」は，「雰囲気のよさ」「にぎやかさ・うるささ」「京都らしさ」の 3 指標を 4 段階で評価するためのボタン

本章では，(1) 位置と関連した様相記録の分類，(2) 人間である．北 [2] の実験では，様相記録の記述とあわせて，7による様相記録収集の時系列変化の分析および (3) 収集し指標（A：いい雰囲気だ，B：エリア全体のまとまりを感じた様相記録と従来の観光地図の情報との比較を行い，「収る，C：印象に強く残っている，D：オープンな雰囲気だ，集した様相記録の有用性」「収集効率」「従来情報との違い」

E：秩序がある，F：京都らしい，G：以前からよく知ってについて述べる．また，副次的に行った印象評定の結果にいる）の印象評定を行っている．本研究では，人間の言葉ついても示す．なお，本章では，参加者 54 人全体のデーで記述された様相記録の収集に主眼を置くが，副次的に 3タをもとに結果について議論する．

種類*6 の印象評定も行ってもらうこととした．
「送信ボタン」を押すと，つぶやきおよび印象（3 指標）

4.1 収集した様相記録の有用性：場所依存記録への分類が位置情報とあわせてサーバに送信される．また，「つぶ

1 章で述べたように，様相記録は，観光や都市設計など*6

評定する印象の種類が増えるほど，参加者に負荷がかかる．今回は，様相記録の収集が主体であることと，単純に 1 人 1 人で長時間歩き，淡々と様相記録の投稿だけを行う “実験” という形式
ではなく，街歩きを楽しんでもらいながら収集する “イベント”という形式をとっていることから，可能な限り印象評定の負荷を下げることが望ましいと考え，3 指標に絞り込んだ．この 3 指標の選択理由としては，北の分析結果 [2] では A，B，C，E，F お
よび D，G が相関する傾向が強く，また「D：オープンな雰囲気
だ」は賑やかさとの関連性が高いことが言語分析との関連によって示されたため，まずそれぞれのクラスタをよく代表する「雰囲
気のよさ」「にぎさかさ・うるささ」の 2 指標を取り出した．また「京都らしさ」は京都の景観やまちづくりに際して活発に議論されており [21]，京都をフィールドに展開するイベントで調査することが望ましいと考えられたため，採用に至った．

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の様々な場面で有用となりうる．様相記録を利用する場面や方法に応じて，様相記録の有用性を測る指標は異なると考えられ，多様な評価指標が存在しうる．本論文では，様相記録の利用方法として，地図と組み合わせた提供を想定
し，有用性の評価を行うこととする．
収集した様相記録は，地図上にマッピングして提供することで，一般の人々による活用が可能となる．その場合，
位置と情報が関連づいていることにより，位置に基づく情報抽出や，目的とする情報と関連する位置を取得するといった活用がしやすくなる．そこで本論文では，収集した211

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表 4 場所依存記録および対話への分類例

Table 4 Examples of location-dependent records and dialogues.
発信時間

発信者

つぶやき内容場所依存記録対話（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。

○−

表中の「○」は場所依存記録または対話に該当することを，「−」は該当しないことを示す．

依存記録」および「対話」の判断基準を以下に示す．
場所依存記録 ある参加者が発信したつぶやきの内容が，発信した位置と結び付く内容である場合，そのつぶやきを「場所依存記録」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，別の場所にいるチームメンバ（1 人でも複数でもよい）が反応する形でつぶやきを発信した場合，その一連のつぶや
図 5き群を「対話」として分類する*8 ．対話が続いてさえ様相記録と場所依存記録

いれば，話題は当初のものから逸脱しても連続的な対

Fig. 5 Modal records and location-dependent records.

話ととらえることとする．なお，それぞれの参加者が誰かの発言に反応するかしないかは任意であるため，

様相記録の一般活用のための有用性評価の指標として，「位対話の成員は流動的である．

置と関連した情報が含まれていること」を取り扱う．

表 4 にイベント時のあるチームにおけるつぶやきの一部

様相記録には，その記述内容が位置と密接に関連したもと，それらが「場所依存記録」および「対話」かどうか分の（以下，「場所依存記録」と呼ぶ）が含まれる場合がある．

類した例を示す．表 4 では，(2)，(8) および (3)，(6) が対

図 5 に，様相記録と場所依存記録の位置付けを示す．街歩話として分類される*9 ．表 4 (2)，(4)，(5)，(7)，(9)，(10)きイベントで収集されるつぶやきはすべて様相記録と見なのように，発信者の現在地と関連するつぶやきは「場所依され，その一部に場所依存記録が含まれる．本節では，イ

存記録」と分類する．なお，表 4 (1) のような位置にかかベントで収集したつぶやき群に，どの程度位置と関連した

わらない参加者の感想や，(6)，(8) のような他参加者のつものが含まれるのかを検証する．

ぶやきに対する反応は「場所依存記録」には分類しない．

まず，つぶやきが場所依存記録かどうかを人手で（作業2,609 件のつぶやきに対する分類結果を表 5 に示す．表 5

者が各つぶやきを確認して）分類した．参加者の発信したより，場所依存記録のつぶやきは，46%〜70%となっておつぶやきの内容を確認した結果，発信されたつぶやきには，り，全体では 1,428 件（55%）の場所依存記録のつぶやき

チームメンバとのやりとりを意図したもの（以下，「対話」を収集できた．
「街を歩いて感じたことを発信し，街の感じと呼ぶ）が含まれていた．
「対話」が「場所依存記録」の発方を地図上に表す」というイベントの趣旨から，街に関す

信と関連する可能性もあると考え，「場所依存記録」の分類

るつぶやきの発信が活発化したと考えられる．一方，対話とあわせて「対話」かどうかの分類も行った．なお，「場所に分類されたつぶやきは，チームによって異なるが，いず

依存記録」と「対話」は独立した概念であるため，「場所依れのチームも 20%未満にとどまっている．今回のイベント

存記録」かつ「対話」である情報も存在する．
つぶやきの分類作業は，1 人の判定者が行った*7 ．
「場所*7

全つぶやきのうち，300 件（約 10%）のつぶやきに対して 3 人の判定者により分類作業を行い，κ 係数を用いて一致率を算出した結果，κ = 0.720 となり，高い一致率が確認できた．判定者による判定結果は他の判定者ともおおむね一致すると判断し，今回は 1 人の判定者による判定結果を用いて分析を行った．

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*8

*9

なお，参加者が呼びかけや語りかけの形式をとって発言したが，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．
たとえば表 4 (2)，(8) の場合，Member B のつぶやき (2) を受けて，Member D がつぶやき (2) に含まれる「ビール」に関するつぶやき（表 4 (8)）を発信していると考えられるため，これ
らのつぶやき群は「対話」と分類する．

212

情報処理学会論文誌

Vol.56 No.1 207–218 (Jan. 2015)

表 5 場所依存情報と対話への分類結果

Table 5 Number of location-dependent records and dialogues.
場所依存記録

対話

（件）

（件）

Team1

140 (58%)

33 (14%)Team2

178 (59%)

22 (7%)

Team3

189 (57%)

18 (5%)

Team4

147 (57%)

48 (19%)Team5152 (70%)

9 (4%)

図 7 10 分ごとのつぶやき数の推移

Team6

95 (63%)

4 (3%)

Fig. 7 Change of number of tweets per 10 minutes.

Team7

115 (48%)

8 (3%)

Team8

187 (46%)

18 (4%)

Team9

52 (51%)0 (0%)

Team10173 (49%)

18 (5%)

全体

1,428 (55%)

178 (7%)

チーム平均

142.8

17.8

やきが少なくなる」や「どこを回ればいいか分からない時

標準偏差

42.0

13.6

間帯があった」といった意見もみられた．

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減少する傾向が見られる．参加者の感想では，「最初のう
ちは多くつぶやけるが，あとの方になるとだれてきてつぶ

今回は街歩きの時間を 3 時間としていたが，参加者によって異なるものの，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られる．

4.3 従来情報との違い：観光地図の情報との比較
本節では，街歩きにおいて様相記録が発信され，着目さ図 6れた場所と，従来の観光地図で紹介されている場所との比
累計つぶやき数の推移

Fig. 6 Change of total number of tweets.

較を行い，街歩きによって様相記録が発信される場所の特徴を分析する．観光ガイドブックには，あまり知られていでは，チームのメンバで固まって行動するか否かを各チーない穴場の紹介も含まれるが，比較的有名かつ目を引きやムに一任している．固まって行動したチームは対面での対すい場所が多く掲載されていると考えられる．今回はガイ話が可能であるため，システム上での対話は発生していな

ドブックを比較対象として用いることで，イベント参加者い可能性があると考えられる．なお，場所依存記録のつぶがガイドブックでも紹介されるような場所に着目すること

やき数と対話のつぶやき数との関係を検証*10 した結果，ピが多いのか，そうでない場所にも着目して発信するのかをアソンの相関係数は 0.471 と中程度の相関であった．対話

調査する．

の発生が，場所依存記録の発信に何らかの影響を与えていまず，比較対象として 15 種類の京都の観光ガイドブッる可能性が示唆されるが，それほど強い相関とはいえないク [22], [23], [24], [25], [26], [27], [28], [29], [30], [31], [32],ため，今後事例を増やして検証する必要がある．

[33], [34], [35], [36]（以下，Book 1〜15 と表す）から，街

以上より，「街を歩いて感じたことを発信し，街の感じ方

歩きの範囲（図 1）で言及されている店名・観光地名（以を地図上に表す」という趣旨のイベントから，全体の半数

下，地名と記す）を人手で確認し，抽出した．次に，観光程度が場所依存記録として収集できる可能性がある．

ガイドブックと同様に，街歩きイベントで収集した様相記録を人手で確認し，つぶやき内で言及されている地名を抽

4.2 収集効率：様相記録収集の時系列変化

出した．それぞれの抽出結果を表 6 に示す．

イベントでは，3 時間の街歩きにより，様相記録を収集

今回の街歩き範囲に関して，各ガイドブックで言及されした．本節では，収集状況の時系列変化を調査し，その傾ている地名数は，最小 5 カ所，最大 77 カ所であり，15 冊

向を分析する．

すべての異なり地名数は 296 カ所であった．また，街歩き

まず，つぶやき数の推移を確認した．累計つぶやき数の推移を図 6 に，10 分ごとのつぶやき数の推移を図 7 にそれぞれ示す．図 6 および図 7 より，時間の経過とともに累*10

各チームでメンバ数が異なるため，相関係数の算出においては，それぞれメンバ数で割った 1 人あたりの数を用いた．

c 2015 Information Processing Society of Japan

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 カ所であった．
ガイドブックで言及されている地名 296 カ所および街歩きで言及された地名 208 カ所には，重複する地名が 67 カ所あり，ガイドブック・街歩き全体での異なり地名数は 437

213情報処理学会論文誌

Vol.56 No.1 207–218 (Jan. 2015)

表 6

言及された地名数

Table 6 Number of place-names mentioned in tweets.
言及された地名数（カ所）

Book 1

16

Book 2

35

Book 324

Book 444

Book 5

67

Book 623

Book 744

Book 837

Book 919

Book 1046

Book 1159

Book 1245

Book 13

5

Book 1477

Book 1545

15 冊すべて

296

街歩き

208

図 8

言及された地名の違い

Fig. 8 Diﬀerence of place-names mentioned in tweets.

「15 冊すべて」の地名数は，Book 1〜15 で言及された地名の異なり数である．

図 9 地名カテゴリ別の言及媒体の比率

Fig. 9 Ratio of media per category of place-names.

カ所（ガイドブックのみで言及：229 カ所，街歩きのみで言及：141 カ所，両者で言及：67 カ所）であった．言及さ（橋，ビルなど）」に分類される地名がある．図 9 を見ると，れた 437 カ所の地名を「飲食」「買い物」「歴史・芸術」「娯

これらの 3 カテゴリについては，街歩きのみでの言及が大

楽」
「宿泊」
「生活」
「その他」の 7 種類の地名カテゴリに分部分を占める*12 ．これらのカテゴリの地名を含むつぶやきけ，ガイドブックのみで言及された地名，街歩きのみで言の例を表 7 に示す．

及された地名，両者で言及された地名の傾向を確認した．

したがって，街歩きイベントで収集される様相記録には，

地名カテゴリへの分類については，ガイドブック上での分

観光時に役立つ「飲食」「買い物」「歴史・芸術」「宿泊」と類およびインターネットでの各地名の検索結果*11 をもといった情報以外にも，生活に関わる情報（表 7 (1)，(2)，に，26 種類の小カテゴリへと分類した後，さらに類似した(4)，(5)）などの 1 章で述べた未知の土地を訪れる人々に

小カテゴリをまとめた 7 種類の大カテゴリへと分類した．

とって有用な情報や，街の変化（表 7 (2)）などの情報も収大カテゴリ・小カテゴリの構成については，付録 A.1 に提集可能であると考えられる．

示している．なお，26 種類の小カテゴリでは細分化されす
ぎており，ガイドブック・街歩きそれぞれの傾向がみられなかったため，以降は 7 種類の大カテゴリを用いた分析結果について述べる．

4.4 地名カテゴリと参加者属性
4.3 節で示した様相記録の傾向には，参加者の属性（性別，年齢，街歩き範囲への訪問頻度）が影響を与える可能各言及媒体（ガイドブックのみ，街歩きのみ，両者）に性がある．たとえば，「若い人が『娯楽』に着目している」

おける地名カテゴリへの分類結果を図 8 に，地名カテゴリ「頻繁に街歩き範囲を訪れる人が『生活』に関わる内容を発別の言及媒体の比率を図 9 に示す．図 8 より，いずれも信している」といった影響が考えられる．そこで，街歩き

「飲食」
「買い物」
「歴史・芸術」「宿泊」など，観光時に訪において発信された地名を含むつぶやきと，参加者の属性れる可能性が高い地名が大きな割合を占めている．特に，との関係を調査した．

ガイドブックのみで言及される地名は，この 4 つのカテゴ

各地名カテゴリにおけるつぶやき発信者の性別の割合を

リが 99%を占める．一方，街歩きのみで言及される地名に

図 10 に示す．図 10 より，各地名カテゴリに関して，性は，ガイドブックではほとんど言及されない「娯楽（カラ別による大きな差異はみられなかった．

オケ，映画館など）」「生活（駐車場，銀行など）
」
「その他
*11

地名で検索した際にヒットしたその地名（店）の公式ホームペー
ジなどでの説明で用いられていた名称を基本とし，類似したカテ
ゴリはまとめて 1 つのカテゴリ（たとえば，複合エンタテインメ
ント施設とカラオケなどは「娯楽施設」とするなど）とした．

c 2015 Information Processing Society of Japan

次に，各地名カテゴリにおけるつぶやき発信者の年齢の*12「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．

214

情報処理学会論文誌

Vol.56 No.1 207–218 (Jan. 2015)

表 7

街歩きのみで言及された地名とつぶやきの例

Table 7 Example of tweets and place-names mentioned at only citywalk.
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(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）
生活（駐車場）

表中の太字はカテゴリに該当する地名を示す．

図 10 地名カテゴリと参加者属性（性別）図 12 地名カテゴリと参加者属性（訪問頻度）

Fig. 10 Ratio of sex per category of place-names.

Fig. 12 Ratio of visit frequency per category of place-names.
表 8

各指標間の相関係数

Table 8 Correlation coeﬃcient among each evaluation index.
印象指標

相関係数

雰囲気のよさ − にぎやかさ・うるささ−0.186

雰囲気のよさ − 京都らしさ
にぎやかさ・うるささ − 京都らしさ

0.573−0.156の他」については，「ほとんど行かない」「行ったことがない」という訪問頻度の低い参加者でも言及していることが図 11 地名カテゴリと参加者属性（年齢）Fig. 11 Ratio of age per category of place-names.

分かる．
以上より，地名カテゴリの分析を見る限り，発信者の属性（性別・年齢・訪問頻度）による強い傾向はみられない割合を図 11 に示す．図 11 を見ると，20 代，30 代はいず

ため，4.3 節で示した，地名カテゴリに関する様相記録のれの地名カテゴリについても言及が多い．それ以外の世代

特徴には，参加者の属性による大きな影響はないと考えらについては，表 1 に示したように，参加者人数が少ないた

れる．ただし，より細かなつぶやきの内容まで見ていくと，め，特徴的な傾向はみられなかった．今回の街歩きイベン

何らかの影響を与えている可能性もあるため，今後，よりトの参加者は，20 代および 30 代が全体の 75.0%を占めて詳細な分析が必要である．

いるため，今後それ以外の世代によるさらなる様相記録の収集・分析を行う必要があると考えられる．
最後に，各地名カテゴリにおけるつぶやき発信者の街歩
き範囲の訪問頻度の割合を図 12 に示す．図 12 より，観4.5 印象評定の結果
本節では，様相記録の収集とあわせて副次的に実施した，
印象評定の結果について述べる．

光時に訪れる可能性が高い地名（
「飲食」
「買い物」
「歴史・

表 8 に各指標間の順位相関係数を示す．表 8 より，「雰芸術」「宿泊）については，割合に違いはあるものの，訪囲気のよさ」と「京都らしさ」の間に中程度の正の相関が問頻度の高い参加者・訪問頻度の低い参加者のいずれも言みられ，先行研究 [2] の結果*6 と一致する．

及している．ガイドブックではほとんど言及されない地名

印象評定の結果，評価値が 4 だった地点と評価値が 1

（「娯楽」
「生活」
「その他」）については，「娯楽」は「たまだった地点をプロット（評価値 2 と 3 は省略）した図をに行く」参加者が大部分を占めるものの，「生活」や「そ図 13，図 14，図 15 に示す．図 13 と図 15 を見ると，評c 2015 Information Processing Society of Japan


215

情報処理学会論文誌

Vol.56 No.1 207–218 (Jan. 2015)の評価が高くなったと考えられる．
前述したように，雰囲気のよさと京都らしさには中程度の正の相関がみられており，京都らしさは雰囲気のよさと結び付いた印象である可能性がある．

5. 今後の展望
本論文では，街歩きイベントによる，様相記録の収集可能性とその特徴を示した．より有用な情報提供を実現する
ためには，様相記録の継続的な収集が必要となる．今回実施したような，街歩きイベントの実施を継続していくことも重要であるが，これらは日時などに制限があり，特に大規模になるほど頻繁に開催することは容易ではなくなる．
図 13 印象評定の結果（雰囲気のよさ）

Fig. 13 Evaluation result of atmosphere.

イベントを介さない収集方法としては，マイクロブログなどの既存の言語資源の応用が考えられる．図 5 に示したように，マイクロブログのようなソーシャルメディアでは，都市にかかわらないテキストが多いものの，「様相を記録する」ということを意識していなくても，その場で起きたことや感じたことを発信している場合がある．これらは，非意図的に発信された様相記録と見なすことができ，これらを抽出することができれば，低コストかつ大規模な様相記録の収集が可能となる．今後，今回収集した様相記
録をもとにした自動収集の仕組みを構築し，様相記録の日常的な収集を目指す．
また，今回は，実施した街歩き範囲の違いや，実施形態の違いがあることから，収集・蓄積のコストや様相記録の図 14 印象評定の結果（にぎやかさ・うるささ）

内容などに関する従来の紙媒体を用いた手法 [2] との比較

Fig. 14 Evaluation result of gaiety.

ができていない．今後，街歩き範囲や実施形態を統一して様相記録の収集を行い，記録媒体の違いを検証する．

6. おわりに本研究では，観光や都市デザインなど，多様な場面で有用となりうる街の様相記録を，情報処理技術を用いて収集する試みとして，スマートフォンを用いた街歩きイベント「100 人でつくる京都地図」を実施した．さらに，収集した様相記録について，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
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．

(1) 収集した様相記録と位置との関連 「街を歩いて感じた
図 15 印象評定の結果（京都らしさ）

Fig. 15 Evaluation result of Kyoto-ness.

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．

価値が 4 だった地点の分布が類似している．
「雰囲気がよ(2) 様相記録の収集効率 つぶやき数の時系列変化の分析

い」あるいは「京都らしい」と判断された地点が多いのは，において，時間の経過とともに累計つぶやき数は増加

鴨川や先斗町通，寺町通の北側，錦小路通である．これら

していくが，時間単位のつぶやき数は減少する傾向がの場所は，京町家や歴史的建造物，また，漬け物などの京みられた．疲労や慣れによりつぶやき数が減少する可

都らしい食品を取り扱った市場など，京都らしい町並みが能性があるため，効率的に様相記録を収集するために見られる場所であるため，「雰囲気のよさ」「京都らしさ」

は，実施時間の調整や，参加者を飽きさせないためのc 2015 Information Processing Society of Japan


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情報処理学会論文誌

Vol.56 No.1 207–218 (Jan. 2015)

工夫が必要となる．

(3) 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[11]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[12]

う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．

[13]

今回の街歩きで収集した情報は，参加者の感じたことや発見したこととあわせて，位置情報および発信時間が記録されている．今後もイベントの実施や日常利用可能なアプ[14]

リケーションの開発・提供を行い，様相記録を継続的に蓄積していくことで，「夜間にうるさい場所」や「夏に涼しい場所」といった，時間帯や季節などと関連付けた様相記録など，より細かなニーズに対応した情報の提供や，年月の[15]経過による都市の変化のアーカイブなども可能になると考えられる．
謝辞 イベントの遂行にあたり，島本裕美子氏，仲村哲[16]

明氏，臼田泰如氏，安田渓氏に多大なるご協力をいただいた．ここに深く感謝の意を表する．本研究の一部は，博士課程教育リーディングプログラム「京都大学デザイン学大[17]

学院連携プログラム」および JST さきがけ「自然言語処理による診断支援技術の開発」プロジェクトによる．
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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).
たびまる京都，昭文社 (2013).
楽々 関西 3 京都，JTB パブリッシング (2013).
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).
タビハナ 関西
ことりっぷ iforte 京都，昭文社 (2000).
KYOTO Autumn，成美堂出版 (2013).
Poketa 京都，昭文社 (2013).
ことりっぷ 京都，昭文社 (2013).
ココミル 京都，JTB パブリッシング (2013).
ぶらっと散歩コース 京都，昭文社 (2012).
地図で歩くはんなり京都さんぽ，JTB パブリッシング(2013).
詳細地図で歩きたい町 京都，JTB パブリッシング (2013).

217

情報処理学会論文誌付

Vol.56 No.1 207–218 (Jan. 2015)

北 雄介

録

1982 年生．2006 年京都大学工学部建A.1 地名分類における大カテゴリと小カテゴリ

築学科卒業．2008 年同大学院工学研

4.3 節の地名分類における大カテゴリと小カテゴリの構

究科建築学専攻修士課程修了．2012

成を表 A·1 に示す．

年同大学院工学研究科建築学専攻博士

表 A·1 地名カテゴリ

後期課程修了．博士（工学）．現在，京Table A·1 Category of place-names.

都大学学際融合教育研究推進センター

大カテゴリ

小カテゴリ

飲食

飲食店

デザイン学ユニット特定助教．都市のデザイン論に関する研究・教育に従事．

市場
モール
雑貨店

久保 圭

食料品店
買い物

ファッション

1983 年生．2007 年神戸市外国語大学

音楽

外国語学部卒業．2010 年京都大学大書店

学院人間・環境学研究科修士課程修了．

コンビニ

2013 年同大学院人間・環境学研究科

薬局
寺院・神社
歴史・芸術

博物館・美術館

宿泊

宿泊施設

歴史

博士課程研究指導認定退学．現在，大阪大学日本語日本文化教育センター非常勤講師．認知言語学の枠組みを用いた否定研究に従事．

ライブハウス
娯楽施設
娯楽

生活

美容

1974 年生．2000 年京都大学総合人間占い

学部卒業．2002 年同大学院情報学研学校究科修了．2005 年東京大学大学院情パーキング

報理工系研究科修了（博士；情報理

銭湯工）．2006 年東京大学医学部附属病院

銀行
ビル
その他

荒牧 英治 （正会員）

イベントスペース

河川橋

特任助教，2009 年東京大学知の構造化センター特任講師を経て，現在，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特定准教授．医療分
野の言語処理研究に従事．

宮部 真衣 （正会員）
1984 年生．2006 年和歌山大学システ
ム工学部デザイン情報学科中退．2008
年同大学大学院システム工学研究科シ
ステム工学専攻博士前期課程修了．

2011 年同大学院システム工学研究科
システム工学専攻博士後期課程修了．
博士（工学）．現在，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特定研究員．コミュニケーション
支援に関する研究に従事．

c 2015 Information Processing Society of Japan

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