旅先における失敗リスクを把握可能にするための機械学習を用いた失敗談ツイート抽出方法の構築と静岡県内観光地での適用
吉田伊武貴 東京都立大学都市環境学部都市環境学科自然・文化ツーリズムコース
倉田陽平 東京都立大学院都市環境科学研究科観光科学域
キーワード：ジオタグ付きツイート、失敗談、ツイート分類

I．はじめに機械学習を用いて大量の位置情報付きツイー

旅行は日常生活と異なる見知らぬ土地でのトから各地の失敗談や経験談を述べたツイー

多額の消費活動である.見慣れぬ旅行先での思トの抽出を試みる.さらに抽出したツイートをわぬ失敗やトラブルは珍しくない. 「「旅のト地図上にプロットすることで旅行先の潜在的ラブル」に関する意識調査」によると「旅行先なリスクの可視化や旅行者のリスク回避となでトラブルに遭遇した」という質問に「はい」るか考察を行う. 様々な種類の失敗談ツイーと回答した人は 46％だった(LINE トラベル jp

トを横断的に抽出・可視化し，その観光情報と2019).ましてコロナ禍の旅行では訪問先の感しての価値を論じるものとして本研究は管見染対策の状況など感染リスク回避の注意が必の限り先駆的である.

要となっている.よって観光情報には旅先の魅力だけでなく旅先のリスク回避に役立つ情報Ⅱ．研究目的も望まれる.観光者の多くは事前に雑誌等を駆本研究では大量のツイートから機械学習に使し観光地の情報を収集する. 近年のインタより失敗談を抽出し,地図上に可視化することーネットや SNS の普及により, Web 上には観で,旅行者が事前に旅行先での失敗や様々なリ光関連情報が豊富に存在し Web や SNS に関連スクなどネガティブな情報を効率的に入手でした観光研究も進められている. Web 上のテきる可能性を創出することや旅先の潜在的リキストデータに対して行われた研究には,石川スクの可視化・リスク回避の一助となる情報をほか(2016)は大量の旅ブログ文書からの機械体系的に導出することを目的とする.

学習を用いた旅行ノウハウ情報の抽出,鈴木ほか(2019)は大量の位置情報付きツイートからⅢ．研究方法

迷いやすい箇所の抽出,斎藤ほか(2016)は位置

2016～2017 年に投稿された Twitter の位置情報付きツイートに現れる感情の分布を地図

情報付きツイート約 1143 万件を用いて,失敗化する手法をそれぞれ提案している.

談抽出フィルタリングを機械学習により構築

一方で SNS 上には各地での失敗談や経験談する.機械学習のモデル及び分類器作成に使用を述べた情報が日々投稿されていることが推するデータとして人手により失敗談・非失敗談測される.日本語での失敗談には「・・しすぎとするツイートをサンプルとしてそれぞれ約た」「・・してしまった」などある特定の単語１万件ずつ収集する.機械学習のモデルおよび等が使用されることが考えられる.本研究はそ

分類器は,教師あり学習と深層学習および転移れらに注目し,日本語の特有表現を足掛かりに学習の 2 パターンで作成し評価指標により比較を行う.より性能の良い機械学習のモデル及には scikit-learn と Keras Bert を使用する.本研究

び分類器で全てのツイートデータから失敗談

は 1）教師あり学習,2）深層学習および転移学の抽出を行う.抽出後,位置情報をもとに QGIS習,の二つの手法を用いる.1）には scikit-learnを使用して地図上にプロットする.各地の失敗から SVM のアルゴリズムを採用する.SVM は談分布を観察し,各地の失敗談が旅行の参考に主に分類問題に利用され,データを決定境界でなるか考察を行う.

分類するときにデータと決定境界の距離が最大になるように学習する.2)には Keras Bert か

3.1 本研究における「失敗談」

ら BERT(Devlin et al.2018)を利用する.BERT は

図 1 のように忌避されるような失敗経験や深層学習された事前学習済み言語モデルであネガティブな経験を失敗談とする.そのため実り,転移学習することで任意のタスクに応用で際には失敗していないネガティブな経験（図 1きる.評価指標には正解率,精度,再現率,Ｆ値を中の混雑や電波に関連したツイートなど）も失用いる.また過学習になっているか調べるため敗談として取り扱う.一方で寝坊や遅刻・食べ学習曲線も出力する.

過ぎのような原因が個人に帰するのみのもの
は失敗談には含めない.

Ⅳ．結果と考察
4.1 指標比較

図 2 より双方とも過学習の傾向は見られな
か った .表 1 より いずれ の指 標にお いて もBERT モデルが良い結果を得た.よって BERTモデルを採用した.
図1

失敗談ツイートの例

3.2 ツイートデータの前処理対象とするツイートデータは 2016 年～2017年にかけて日本国内で一般人に投稿されたものとする. 日本語以外の言語や天気・地震等の自動投稿のツイートを除去した. html タグや

図2

URL や - （）＠ユーザー名などの不要な文字列の除去や単語の表記揺れ(リンゴ・りんご・表1

学習曲線

分類タスクの評価比較林檎など)や全角・半角文字の混在に対して変換し単語の統一も同時に行った.さらに機械学
習用訓練データ・学習成果の評価データ用に人手で集めるサンプルツイートは季節性の偏りを防ぐため四季ごとに抜粋した.

4.2 失敗談抽出

総ツイート数 11,427,750 件のうち,本研究に3.3 本研究で扱う機械学習

Python を使用言語とし,Google 社が提供しているクラウド上で実行できるサービス Google
Colaboratory を利用する. 機械学習ライブラリて提案した失敗談抽出フィルタリングを使用した結果,2,434,578 件（全ツイートの約２割）が抽出された.
さらに失敗談に用いられやすい言語表現を把握するため,機械学習および転移学習によっに言及したものがあり温泉街ならではの失敗て抽出された失敗談ツイートから各単語の出談と考えられる.さらに熱海では大規模な花火現頻度を集計した.集計結果から助詞や固有名大会が開催されることなどから夏の時期には詞などを除外し,出現頻度の上位の単語を図３

混雑に関連した失敗談が多く「渋滞」「駐車場にまとめた.これらの言語特徴が含まれている満車」の語句が散見された.静岡市に位置すると失敗談として分類されやすいと推測される.

日本平や三保の松原では曇天や霧によって富また言語表現ではないため本研究の分析のう

士山の眺望が見られない旨の失敗談が数多くえで除外された文章に添えられる顔文字や絵確認された.この「富士山が見えない」を述べ文字なども失敗談において多く確認された.

る失敗談は県内のほかの観光地においても非常に多く確認でき,静岡県の観光地ならではの失敗談であると思われる.失敗談をミクロスケールで観察することにより各観光地において観光者が遭遇しやすいトラブルに違いがある
ことや地域ならではの旅先での失敗経験を読み取ることができた.

図3

失敗談特有の言語表現

4.3 地図化

静岡県内の主要観光地から「日本平」や「三保の松原」がある静岡市,「三嶋大社」や「三島スカイウォーク」がある三島市,熱海市の失図4

敗談分布から失敗談が旅行者の参考になるか抽出された失敗談分布「熱海」考察する.その際,全ての失敗談ツイートから一部抽出し考察を行う.
4.4 考察いずれの観光地でも混雑や行列に関するツイートが見られ,どこでそのツイートが投稿されたか確認できた.また改装工事や休業日に訪れてしまう失敗談も各地で見られた.これは観光客の確認不足と,工事や休業日などの情報が適切に観光客に届いていない発信不足の可能性も考えられる.また観光地によって特徴的な失敗談が確認された.紙面の都合上,ここでは「熱海」「日本平・三保の松原」における失敗談ツイートを地図化した結果(図 4 と図 5)のみを紹介する.熱海で確認された失敗談は,硫黄臭図5抽出された失敗談分布「日本平・三保の松原」

Ⅴ．まとめと今後の課題
本研究では大量の位置情報付きツイートから失敗談を機械学習で抽出する手法を提案した.結果,失敗談分布を可視化することで各地の失敗経験を把握できた.
一方,抽出された失敗談には,観光者にとって,参考にならないものも多かった.役に立つ失敗

談と役に立たないものの判別も課題として挙げられる.それらツイートは今後除去するか,あるいは各地域における位置情報付きツイートに占める失敗談ツイートの割合を母比率の検定を利用して有意差を見るなどしてリスク評価を行う必要性も考えられる.
参考文献
LINE トラベル jp（2019）「旅のトラブル」に関する意識調査．
https://www.travel.co.jp/guide/article/39747/(2021 年 1 月 2 日閲覧)
石川綾美・難波英嗣・石野亜耶・竹澤寿幸(2016)
旅行口コミサイトからの旅行ノウハウ情報の自動抽出. DEIM FORUM 2016 第 8 回
データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第 14 回日本データベース学会年次大会
斎藤一・横川祥司(2016) 感情語辞書と位置情報付きツイート分析に基づいたアプリケーション「EmoNavi」の観光利用の検討. 北海道情報大学紀要,vol28-1,p103-110
鈴木亮平・廣田雅春・荒木徹也・遠藤雅樹・石川博(2019) 位置情報付きツイートを用いた観光地周辺の迷いやすいスポットの発見.データベースシステム研究会
Devlin,Jacob,Chang,Ming-Wei,Lee,Kenton,Toutan
ova, Kristina(2018) BERT: Pre-training of
Deep Bidirectional Transformers for Language
Understanding. Association for Computational
Linguistics : Human Language Technologies",
Volume.1,pp.4171-4186