2023 年度情報処理学会関西支部 支部大会

C-11

関心を集める街の事物発見のための位置情報付き写真・テキスト投稿分析手法の検討
Study of a method for analyzing location-based photo and text postings
to discover things in the city that attract interest.

1.

澤野 耕平 †

松田 裕貴 †大内 啓樹 †諏訪 博彦 †

安本 慶一 †

Kohei Sawano

Yuki Matsuda

Hiroki Ouchi

Hirohiko Suwa

Keiichi Yasumoto

はじめに

近年，訪日外国人観光客数は新型コロナウイルスの世界的な流行により減少したが, 行動制限が緩和された

2022 年末から訪日外国人観光客数は上昇しており，2023
年は現在まで毎月 100 万人を超える外国人が日本を訪れており，観光需要が高まっている [1]．観光客が観光を行う際の観光ナビを作成する上で GoogleMap [2] やOpenStreetMap [3] などのデジタル地図サービスは必要不可欠である．無料のオープンなデジタル地図サービスとしては上記 2 つ以外にも Natural Earth [4]，Geocom-

図 1: SNS プラットフォームで毎日更新される写真数（文mons [5]，MapCruzin [6] などがある．

献 [7] より引用）

一方，近年，スマートフォンの普及により SNS（SocialMedia）の利用者が増加している．2021 年 7 月の時点で，は，「街の至る所に存在はしているものであるが，その全世界の人口約 78.7 億人のうちの 56.8%である 44.8 億中で希少性が高いもの」である．ご当地マンホールやご人が SNS を利用している [7]．SNS の利用者が増加する

当地ポストなどがそれにあたる．街中には通常のポストことでユーザーが関心のある街の事物を発見した際に，やマンホールは至る所に存在しているが，その地域限定

その瞬間を記録し共有するため，写真に撮影しテキスの装飾がされたポストやマンホールが存在しており，希ト共に SNS に投稿することが一般的に行われるように少性が高くなっている．このような UPoI はその希少性なった．図 1 に示すように 2015 年時点でソーシャルメなどから人々の関心を集めており，観光ナビでも重要視ディア・プラットフォームにアップロードされた写真はされる情報である．しかし，UPoI はデジタル地図サー

1 日あたりおよそ 30 億枚に上ると推定されている．まビスに存在しないことがしばしばある．そこで，本研究た，Twitter に限れば，2ヶ月間に全世界で 300 万件の地は観光ナビでも重要視される情報である UPoI の位置を理情報付き Tweet がされている．観光客は１日の間でSNS の投稿から推定する手法を提案する．

訪れた場所をハッシュタグ（#）付きで連続的に投稿している（例えば “#NaraPark” など）．ハッシュタグをつ

2.

関連研究

ける中で参照されるのがデジタル地図サービスである．

本章では本研究に関連する研究として Vision and Lan-

観光客が観光対象とするものの多くはこのデジタル地図

guage を用いた位置情報コンテキストの分析，SNS の投サービスに登録されている．例えば，建物（神社・仏閣稿を用いた PoI 抽出，SNS によるユーザの移動パターンなど）や施設（アミューズメントパークなど），お店な自動検出手法，テキストからの緯度経度情報の推定，位ど時系列的にあまり変化しない事物である．

置情報推定アルゴリズムについての既存研究を概観する．

一方で，デジタル地図サービスに登録されていない観光対象物（Unregistered Point of Interest： UPoI）も

2.1

SNS 投稿写真の周辺の地理情報を考慮した画像キャプション生成存在している．UPoI の特徴は 2 つあり，1 つは「時系Vision and Language を用いた地理情報に関する画像列的に価値が変化する」ということである．この例としキャプション生成について Soﬁa ら [8] が周辺の地理的て，季節により樹木などの事物は人々の関心を集める事コンテキストを考慮した画像キャプション生成を提案し物（満開の桜や紅葉など）に変化する．もう１つの特徴ている．この研究では人間がある地点の画像を見てキャ†

奈良先端科学技術大学院大学，Nara Institute of Scienceand Technology

プション生成する際には画像の地点の周囲の情報も加味したキャプションをつけるが，既存の画像キャプション

生成は画像とテキストからの情報のみを参照してキャプテーションしたテキストを用いて学習した場所表現推定ションを生成している．そこでこの研究で示された手法

器を用いている．この推定器は，BERT [13]，CRF [14]では画像の位置情報から近傍の OpenstreetMap [3] 上のと点予測 [15] を組み合わせたものである．緯度軽度の推オブジェクトを取得し，上位 n 個のオブジェクトを画像定には Hara ら [16] の研究で提案された手法を用いておの地理的コンテキストとしてキャプション生成に利用すり，場所表現の文字列を GeoNames [17] で検索し，見出る手法を示した．

し語または別名のいずれかに一致するデータがあるとき

2.2

SNS の投稿を用いた PoI 抽出

牛尼ら [9] は図やイラストを用いて地域の特徴や雰囲気を表現するピクトリアルマップの自動生成手法の提案

は以下のようなスコアリングを行う．

1. 文字列が見出し語の場合: 20 点 + 別名の数 × 1 点
2. 文字列が見出し語ではないが別名に含まれる場合: 別
名の数 × 1 点を行なっている．ピクトリアルマップには多くの人がその地域の面白さや魅力を感じられるような PoI を選択す

それらの中から下記のスコアが最も高いデータの緯度経る必要がある．従来の手法では，写真の低レベルの位置度を出力する．

情報だけを用いて密度ベースのクラスタリング手法であ

2.5

グラフによる位置情報決定アルゴリズム

る DBSCAN [10] を行って，密度が高いスポットとしてグラフ構造（ノード群）の相対的位置関係からノード抽出している．しかし，牛尼らの研究では，より人間にの位置情報を推定する手法が Insung ら [18] によって示さとって意味のある PoI を抽出するために，画像の内容をれている．ワイヤレスセンサーネットワークにおいて従考慮した Semantic-DBSCAN 手法を提案している．画来の研究では距離情報を利用した測位システムによって像認識で識別された画像のラベルとその確信度を基にエ決定されるのが一般的であるが，距離情報と角度情報のンべディング処理を行い，意味情報をもつ高次元の特徴両方が利用可能であれば距離情報のみの場合よりもノーベクトルを得るとともに，距離と意味情報の両方から構ド尾の位置推定精度が向上している．既存の研究ではす成した潜在空間内にクラスタリングを行っている．

べてのノードが互いに直接接続されていることを前提とSNS によるユーザの移動パターン自動検出手法

しているが，実世界の無線センサーネットワーク，特にBelcastro ら [11] はソーシャルメディア中で特にジオタグが付けられた投稿に着目し，人々の移動に関する正確通信範囲が限られた多数のノードでは有効でない可能性なパターンを抽出する手法である AUDESOME（AUto-

全体のグローバル座標系に変換するベクトルの組み合わ2.3

matic Detection of user trajEctories from SOcial ME-があるためローカル座標系上のベクトルをネットワークせによってこの問題を解決している．ここで提案されてdia）を提案している．AUDESOME には 2 つの新しいいるアルゴリズムは MDS-MAP(C,R) のような既存の反教師なしアルゴリズムからなる．まず，テキストマイニ

復レンジベースのアルゴリズムと比較して，最大 70%高ングアルゴリズムは，ソーシャルメディアへの投稿を分い測位精度を持つことが示されている．

析し，特定の地域の関心場所（Places-of-Interest：PoI）

2.6

先行研究の課題を自動的に特定するための主要なキーワードを抽出して従来の研究ではいずれも位置情報（ジオタグ）がついいる．次に，地理空間クラスタリングアルゴリズムでは，ている投稿が分析の対象となっているが，ポケモンマンジオタグが付けられた投稿と抽出されたキーワードの両ホールなど，関心を集めつつ位置情報が登録されていな方を活用して，関心地域（Region of Interest：ROI）をい PoI が存在している．このような PoI の位置を特定す検出する．AUDESOME の性能は，キーワードの識別，ることは観光ナビなどにおいても重要である．

ROI の検出，ユーザーの軌跡の抽出を考慮して実験的に評価されている．約 300 万件のジオタグ付き投稿を含む

Flickr で公開された実データセットを用いた実験の結果，3.

問題設定

本研究ではデジタル地図サービスに登録されていな

AUDESOME が既存の手法よりも優れた結果を達成しい街中にある関心物（Unregistered Point of Interest：ていることが実証された．

UPoI）に関する複数の SNS 投稿から関心物の位置を推2.4

テキストからの緯度経度情報の推定

文献中のテキストから地名に対応した緯度経度を推定する方法として大野ら [12] は地名を認識する段階と認識した地名に対応する緯度経度を推定する段階に分け，後半の段階を係り受け構造を利用して精度を向上させる手法を提案している．場所表現の推定には場所表現をアノ定する手法を示す．本研究で取り扱う UPoI は，次のような性質をもつものを想定している．

• デジタル地図サービスに位置情報やその内容が登録されていない• 人々の関心を集め，SNS の投稿がされやすいな街の事物の位置を複数の時系列の SNS 投稿から推定することを目的としている．
図 3 に提案手法の流れを示す．提案システムは，1) 時系列 SNS 投稿の収集，2) UPoI 周辺のアンカーポイン
トの位置特定，3) アンカーポイントとの相対的位置に基づく UPoI の位置推定，の 3 つの手順から構成される．
図 2: 左：長野県安曇野市 道祖神，中央：富山県立山市
石仏，右：名古屋の公募デザインマンホール蓋
街中にある関心物の例としては以下の 3 つのようなも

4.1

時系列 SNS 投稿の収集

まず，SNS に投稿されている時系列の投稿を収集する．
本研究で取り扱う時系列の SNS データとしては，以下のようなものを想定する．のが挙げられる（図 2）．

• あるユーザが 1 日の行動の中で，少なくとも 1 つの「UPoI」に関する投稿と，その前後に訪れた「既(1) 長野県安曇野市の道祖神

知の PoI」に関する投稿の両方を行っているデー

長野県安曇野市には約 400 体あるとされており，単タであること．

体の市町村では日本一とされている [19]．道祖神は，村境で悪霊や悪い病が村へ入るのを防ぎ，旅人の安• ある程度の近距離範囲（例えば，同じ施設内，公全を守り，五穀豊穣，家内安全，子孫繁栄などの守園やテーマパークなど）において，複数回の投稿り神である．

がなされていること．

(2) 富山県の立山石仏• それらの投稿には，画像と文章が含まれていること．

富山県立山町の立山山道には約 30km に渡って西国• 複数ユーザがそれぞれ任意の位置から同じ「UPoI」について言及していること．

三十三か所観音をまねて石仏が安置されている [20]．
１番は岩峅寺に，33 番は室堂に存在しているが，番号のない石仏も存在している．いずれも，屋根付き

その具体例を図 4 に示す．この例では，大阪城公園内石柱の正面に刻んだ観音像で，登山道の道しるべとにて 2 人の SNS ユーザが移動した軌跡と SNS 投稿地点なっている．

を表している．図中の赤と青の●と →（矢印）はそれ(3) ご当地マンホール蓋
都市に点在するマンホールの蓋には，自治体ごと・地域ごとに特有の意匠を取り入れた模様が描かれていることがあり，一種の観光名所となることもある．
同じ地域には複数の同じマンホールが存在することが多いが，多種多様なデザインを限定的に採用している地域も存在する (例えば，名古屋市の公募デザインマンホール蓋∗ など)．

ぞれユーザ 1・ユーザ 2 による移動軌跡と SNS 投稿地点を示している．また，図中央付近の黄色の★が対象のUPoI である．ここで，ユーザ n（∈ N ）による時系列のnn
投稿を P (n) = (pn1 , p2 , ..., pM ) と定義する．各地点での投稿 pnm（ユーザ n が m 番目に行った投稿）には，それnn
ぞれ投稿時刻（tnm ），投稿画像（im ），投稿文章（sm ）が含まれると想定する．

4.2

UPoI 周辺のアンカーポイントの位置特定

まず，UPoI の周囲に存在する PoI（＝アンカーポイ
これらについては，ピクトリアルマップ（図やイラスント）の位置を特定する．図 4 で示したような時系列

トを用いて，ある地域の特徴や雰囲気を分かりやすく表の SNS 投稿から場所に関する固有表現を抽出し，緯度現する地図）といった簡単なマップに位置が示されてい経度を推定する場合，ユーザが特定の場所を示している

る場合が多くユーザはある程度の位置は把握可能である

テキストであっても「コンビニ」，「病院」などの一般が，地図サービスに登録されていないため本研究で対象名詞では一意に位置を特定できない．そこで，本研究でとする UPoI とみなせる．

はある程度のエリア内で一連の時系列投稿がされている

4.

提案手法

本研究ではデジタル地図サービスに位置情報が登録されていないが人々の関心を集め，SNS に投稿されるよう∗ https://www.water.city.nagoya.jp/category/manhole/143209.htmlという仮定のもとで位置の推定を行う．まずユーザが各

PoI 通過時の SNS 投稿の中の文章から地名に関する固有表現を抽出し，原ら [16] で示されている手法と同様にGeoNames [17] に登録されている地名を参照して一致している場合，辞書的に緯度経度を推定する．その後，推定した緯度経度を Nikiforova ら [8] が示した周囲の地理1. ユーザーによる時系列投稿

2. テキストからの投稿位置推定

UPoI

今⽇ / は / 晴れてて / ，/エンジェルロード / が / とても / 綺麗?

r
投稿1

地名表現抽出

投稿4

投稿2

投稿5

エンジェルロード

投稿3

34.4770925，134.1859887
⽂章：今⽇は晴れてて，エンジェルロードがとても綺麗

GeoNames

3.UPoI存在可能性エリアの推定
pm-2

pm-1

pm (UPoI)?
半径 rn

距離 dnm-1
時間差δnm-1

δnm

速度 vnm-1
最近傍アンカーポイント(Pm-1）

複数ユーザーの投稿からなる存在可能性エリアの重なりとしてUPOI存在範囲を絞れる存在可能性エリア

rn 最近傍とUPoIの距離
図 3: 提案手法の流れ

4.3

アンカーポイントとの相対的位置に基づく UPoIの位置推定特定されたアンカーポイントの情報を元に UPoI が存在する可能性のあるエリアを推定し，この手順を複数ユーザのデータに対して適用することによって，UPoIの位置を絞り込む．

(1) ユーザ n の一連の時系列投稿 P (n) のうち，UPoInn（pnm ）の前 2 投稿 pm−2 ，pm−1 の投稿時間の差からn
移動時間 δm−1を計算する．

(2) 4.2 節で推定したアンカーポイント pnm−2 ，pnm−1 間の移動距離 dnm−1 を算出し，その距離を (1) で求め© OpenStreetMap Contributors

図 4: SNS のデータ例（大阪城公園）

nn
た δm−1で割り，歩行速度 vm−1を求める．

(3) UPoI に最近傍のアンカーポイントを pnnearest とした
nn
ときに，pnnearest と UPoI の投稿時間の差 δm と vm−1

的コンテキストを考慮し，アンカーポイントの推定位置情報が周囲の地理コンテキストと矛盾しないかを検証する．このようにして，UPoI の周辺のアンカーポイントの位置を一意に定める．

から，2 地点間の距離 rn を推定．

(4) pnnearest を中心として，(3) で求めた rn を半径とした円領域 an（UPoI 存在可能性エリア）を推定する．

多数のユーザが共通の UPoI を含んだ時系列投稿をして
n[3] OpenStreetMap Foundation. OpenStreetMap. ht

いる場合，ユーザ数に対応する円領域 a (n = 1, 2, ..., N )tps://www.openstreetmap.org/, 2023. (Ac-が計算されるため，これらの共通部分が UPoI 存在可能cessed on 2023-07-19).

性範囲であり，ユーザが増えれば増えるほど範囲を限定し，実際の UPoI の位置を特定することが可能になる．
なお，ユーザは必ずしも関心物を目の前にして写真撮影や SNS 投稿を行うとは限らず，少し離れた位置から投稿する可能性は考慮しなければならない．この問題にn対処するために，各投稿 pnm に含まれる投稿画像 im や投稿文章 sn
m の分析に基づいて対象物との距離感や方角などを算出した上で rn を補正する方法論について合わせて検討する．

おわりに

5.

本研究ではデジタル地図サービスに登録されていないPoI（Unregistered Point of Interest： UPoI）の位置情報特定に向けて，複数のユーザが時系列で連続投稿された SNS の投稿を分析し，他の投稿箇所との相対的な位置関係から位置を特定する手法を提案した．位置情報の[4] Map Update Committee. NaturalEarth. https://www.naturalearthdata.com/. (Accessed on2023-07-19).
[5] GeoCommons. http://geocommons.com/. (Accessed on 2023-07-19).
[6] MapCruzin. https://mapcruzin.com/. (Accessed on 2023-07-19).
[7] Xiao Xiang Zhu, Yuanyuan Wang, Mrinalini
Kochupillai, Martin Werner, Matthias Häberle,
Eike Jens Hoﬀmann, Hannes Taubenböck, Devis Tuia, Alex Levering, Nathan Jacobs, Anna
Kruspe,andKaramAbdulahhad.

Geo-Information Harvesting from Social Media Data.
arXiv:2211.00543, pp. 1–26, 2022.

ない SNS の連続した投稿から UPoI 周辺の PoI（デジタル地図サービスに登録されている）をアンカーポイント[8] Denis Paperno Soﬁa Nikiforova, Tejaswini Deoskarとし，最近傍のアンカーポイントからの距離から UPoI

and Yoad Winter.

存在可能性エリアを計算し，複数ユーザの投稿から同様Generation. In Proceedings of the 28th Interna-のエリアを計算して，重なりを考えることで，存在可能

tional Conference on Computational Linguistics,性エリアを限定し，位置を推定することができる．今後

pp. 3143–3156, 2020.の展望としてはまず，本研究で提案した手法を正解デー
タの存在する対象物に対して適用し，位置情報推定精度を評価する．その後，発展として最近傍 PoI からの投稿に含まれる画像から，撮影時刻，撮影地点における太陽の影の方向を分析し，UPoI をどの方角から撮影した投稿なのかを特定することで，更に地点の推定制度向上を図る予定である．

Geo-Aware Image Caption[9] 周文トウ, 牛尼剛聡. ピクトリアルマップの自動生成のための SNS 上の投稿写真の位置情報と意味情報を考慮した POI 抽出. 第 21 回日本データベース
学会年次大会 最終論文集, pp. 1–6, 2023.

[10] Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander,and Xiaowei Xu. A Density-Based Algorithm for
Discovering Clusters in Large Spatial Databases

謝辞
本研究の一部は，JST さきがけ（JPMJPR2039）および JSPS 科研費（JP22H03648）の助成を受けて行われwith Noise. In Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery andData Mining, KDD’96, pp. 226–231, 1996.

たものです．

[11] Loris Belcastro, Fabrizio Marozzo, and Emanuele

参考文献

Perrella. Automatic detection of user trajectories[1] 日本政府観光局. 国籍/月別 訪日外客数 (2003-2023from social media posts. Expert Systems with Ap-年). https://www.jnto.go.jp/statistics/data/since2003_visitor_arrivals_June_2023.
pdf, 2023. Accessed: 2023-7-18.
[2] Google. GoogleMap. https://www.google.com/maps/. (Accessed on 2023-07-19).

plications, Vol. 186, p. 115733, 2021.
[12] 大野けやき, 西村太一, 亀甲博貴, 森信介. テキスト
中の場所表現認識と係り受けに基づく緯度経度推定ツールの開発. 言語処理学会 第 29 回年次大会 発表
論文集, pp. 2666–2671. 言語処理学会, 2023.

[13] Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, andKristina Toutanova. BERT: Pre-training of Deep

Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv:1810.04805, pp. 1–16, 2019.
[14] John D. Laﬀerty, Andrew McCallum, and Fernando C. N. Pereira. Conditional Random Fields:
Probabilistic Models for Segmenting and Labeling
Sequence Data. In Proceedings of the EighteenthInternational Conference on Machine Learning,
ICML ’01, pp. 282–289, 2001.
[15] Tetsuro Sasada, Shinsuke Mori, Tatsuya Kawahara, and Yoko Yamakata. Named Entity Recognizer Trainable from Partially Annotated Data.
In International Conference of the Paciﬁc Association for Computaitonal Linguistics, Vol. 593, pp.
148–160, 2015.
[16] Shoichiro Hara, Akira Kubo, Masato Matsuzaki,Hirotaka Kameko, and Shinsuke Mori. Development of Methods to Extract Place Names and Estimate Their Places from Web Newspaper Articles. In 2021 Paciﬁc Neighborhood Consortium
Annual Conference and Joint Meetings (PNC),
pp. 1–6, 2021.
[17] GeoNames Team. GeoNames. https://www.geon
ames.org/, 2023. (Accessed on 2023-07-19).
[18] Haewoon Nam Insung Kang. Robust localization
system using vector combination in wireless sensor
networks. IEEE Access, Vol. 10, pp. 73437–73445,
2022.
[19] 長野県安曇野建設事務所. 安曇野の道祖神. https://www.pref.nagano.lg.jp/azumiken/jimusho/mamechishiki/dousojin.html, 2023. (Accessedon 2023-07-19).
[20] 富山県立山市. 富山の文化遺産. https://toyama-bunkaisan.jp/search/2671/, 2023. (Accessedon 2023-07-19).