日本ソフトウェア科学会第 38 回大会 (2021 年度) 講演論文集

観光地に関するソーシャルメディア投稿の分類手法の提案
櫛部 健汰伊藤 恵

近年，ソーシャルメディアを観光時に活用することが増加している．観光地に関する情報を容易に収集できたり，簡単にユーザーと共有できるなど近年の観光行動に必須になりつつある．しかし，ソーシャルメディア情報は信憑性が低く，情報量が膨大であるというデメリットがある．観光従事者はデメリットの影響でソーシャルメディアから観光地に関する有益な情報を取得するのが難しくなっている．そこで本研究の目的として特定の観光地に関するソー
シャルメディア情報をその観光地の観光従事者が容易に利用できるように，ソーシャルメディア情報分類手法を提案する．本研究では日本で利用者が多い Twitter に着目した．アカウントからキーワードを抽出し，そのキーワードをもとに Twitter 情報 (以下，Tweet) を収集する．収集した Tweet に関してトピックモデルを活用することでトピックごとに分類したのちに観光従事者が活用しやすいように動機 Tweet，移動願望 Tweet，現地 Tweet，評価Tweet の 4 種類に分類する．

In recent years, the use of social media has been increasing, and it has become indispensable for tourism
activities, as it allows us to easily collect information about tourist attractions and share it with otherusers. However, social media information has some disadvantages such as low credibility and huge amountof information. The disadvantages make it diﬃcult for tourist workers to obtain useful information about
tourist attractions from social media. Therefore, the purpose of this study is to propose a social media
information classiﬁcation method to make it easier for tourist workers to use social media information about
a speciﬁc tourist attraction. In this study, we focused on Twitter, which has many users in Japan. We
extract keywords from accounts and collect Twitter information (hereinafter referred to as ”Tweet”) basedon the keywords. The collected Tweets are categorized by topic using a topic model, and then classiﬁed into
four types: promotional Tweet for tourist attraction, wishing to visit or moving to visit Tweet for tourist
attraction，local Tweet of tourist attraction and evaluation Tweet of tourist attractions.の 1 つとしてソーシャルメディアの普及がある．

1 背景ソーシャルメディアとは，インターネットにて誰も近年，スマートフォンの普及に伴い，個人から企業が参加可能で社会的相互関係を生み出し利用できるまで様々な情報を受け取り，さらには発信することがメディアである．従来の TV や新聞などのマスメディできる情報社会となっている．令和元年度版情報通アとは異なり，誰もが情報発信ができるのが特徴で

信白書 [10] によると，2018 年度において日本人のスある．代表的なソーシャルメディアとして Facebook，マートフォンの保有率は約８割を超えている．イン

Twitter が挙げられる．日本では，ソーシャルメディ

ターネットに接続する情報機器としてはパソコンをすアの利用者は年々拡大しており，総務省情報通信制作でに上回っている．スマートフォンの利用拡大の原因

研究所 [11] の調査によるとスマートフォンを所有している人のうち Facebook を活用している人が 32.7 ％，A Proposal for a Classiﬁcation Method of Social Media Posts about Tourist Attractions.
Kenta Kushinobe, 公立はこだて未来大学大学院 シス
テム情報科学研究科, Future University of Hakodate, Graduate School of System Information Sciences.
Kei Ito, 公立はこだて未来大学, Future University ofHakodate.

Twitter を活用している人が 38.7 ％となっていた．さらに，観光中にソーシャルメディアを活用することも増加している．株式会社 JTB 総合研究所 [5] の調査によると直近の旅行でソーシャルメディア投稿を行なった人は 26 ％，特に 29 歳以下の人に限定すると男性

が 42.4 ％，女性が 47.6 ％となっている．観光従事者

い Tweet から観光地に関する感想の自動抽出手法をは観光地に対する意見や評価をソーシャルメディアか提案している．観光地名を含んでいる Tweet を教師ら得ることができればリアルタイムに評価を得るこデータとして活用し観光地名を含んでいない Tweetとができる．観光地に関するソーシャルメディア情報に関しても感想を抽出できることがわかった．小原らを分析することで，観光客へ直接アンケート等で調査[8] の研究では Tweet 本文を用いて観光情報の抽出手を行うよりコスト等が少なくしつつ観光地の意見を法を提案した．観光情報を抽出するために日本語のパ得ることができると期待されている．

ターンマッチングと観光に関する Tweet で用いられ

しかし，ソーシャルメディアの情報に関する問題点やすい表現などから観光地に関する Tweet の抽出をとして信憑性が低く，さらに情報量が多いといった点試みた．どちらの研究とも，Twitter から観光情報をがある．観光従事者が観光に関するソーシャルメディ抽出する点は類似しているが，本研究では取得だけ

ア情報を活用しようとすると，信憑性が低く膨大な情ではなく観光従事者に活用しやすいように分類も試報量の中から有用性のある情報を観光従事者が効率みる．

良く取得することは難しい．
前述した課題や背景から，本研究では観光地に関2. 2 ソーシャルメディア情報の分類に関する研究するソーシャルメディア情報を効率的に取得できるよソーシャルメディア情報を活用しやすいように分類うな手法を提案する．アプローチとして本研究ではソーシャルメディアの一つである Twitter に着目し，する研究も多く行われている．
橋田ら [4] の研究では観光地の改善点や PR 点を分検索ワードから Twitter 情報 (以下，Tweet) を取得

析するために Twitter 上に投稿される観光地に関すする．取得した Tweet を観光地に活用しやすいようる Tweet に着目し畳み込みニューラルネットワークにトピックごとに分類し，トピック分類した Tweet

を用いて分類する手法を提案した．観光地に関するを観光従事者が活用しやすいように分類を試みる．

Tweet を観光地に意見しているかしていないかに分分類した Tweet を観光従事者に提供することで直接類を行なっている．本研究と観光地に関する Tweet

Twitter から取得するよりも容易に取得でき，活動のを分類することは類似しているが，教師データを用意補助ができるのではないかと考えた．

することが必要となっている．本研究では教師データ

本稿では第 2 章で関連研究について述べる．第 3を必要としない分類手法を提案する．

章では提案システムの概要について述べ，第 4 章で適用例並びに今後の使用実験について述べる．最後に第 5 章では本稿のまとめ並びに今後の展望について述べる．

3 提案システム
本章では本研究の提案システムについて述べる．図1 に提案システムの概要図を示す．提案システムの目的として観光地に関する Tweet(以下，観光 Tweet)

2 関連研究を収集し，観光従事者が活用しやすいように分類し提本章では関連研究について述べる．関連研究として供することとする．提案システムは 5 つのステップ

インターネット上から観光情報を抽出する研究，ソーシャルメディア情報を分類する研究などが挙げられる．に分ける．ステップは以下の通りである．
ステップ 1 観光地サイトからの検索ワード抽出
観光地サイトから観光地に関する検索ワードを

2. 1 観光情報抽出に関する研究
近年，観光地に関する情報を口コミやソーシャルメディアから効率的に抽出を試みる研究は多く行われている．
渡邊らの研究 [13] の研究では観光地名が入っていな抽出するステップ 2 Tweet 収集
ステップ 1 で抽出した検索ワードを用いて Twit-ter Search API を用いて Tweet を収集する
ステップ 3 トピック分類

ステップ 2 で収集した Tweet をトピックごとに分類し，ステップ 4 で選択したトピックワードに当てはまる Tweet を提示対象とする．
ステップ 4 トピックワードの決定

表1

検索ワードの類型化と活用例

検索ワードの類型
観光地の特定用語

観光従事者のアカウントから観光地に関するトピックワード候補を観光従事者に提供し，観光従観光地名＋観光用語

事者にトピックワードを選択してもらう
ステップ 5 観光 Tweet 分類

観光地名＋観光地特徴語

活用例
ラッキーピエロ
五稜郭公園
函館

旅行

函館

観光

函館

海鮮函館

イカ

トピック分類した Tweet を有用に使えるように
動機 Tweet，移動願望 Tweet，現地 Tweet，評価 Tweet に分類する．
次節からは各ステップの詳細を説明する．

1. 語彙の品詞は，固有名詞・一般名詞・サ変接続の名詞のみ考慮する

2. 語彙は，2 字以上漢字・ひらがな・カタカナ・数字の組み合わせで構成されている

3. 1 観光地サイトからの検索ワード抽出

3. リ ツ イ ー ト を 示 す「RT」・リ プ ラ イ を 示 すまず，Twitter で効率良く観光 Tweet を収集する「@username」
・ハッシュタグを示す「＃」に続くために提案システムでは観光地サイトから観光地に関文字列・URL を除くするキーワード (以下，検索ワード) の抽出を行なった．単に観光地名だけで検索し Tweet を収集しても3. 3 トピック分類

観光地に関係しない数多くの Tweet も収集してしま収集した観光 Tweet はトピックごとに分類を行う．

う．そこで検索ワードを効率良く収集するために検索分類を行うことで 3. 4 節にて後述するトピックワードワードの類型化を定義した．表 1 に類型化した検索のパターンマッチングだけよりも幅広い Tweet を対ワードとその例を示す．
「観光地の特定用語」とは特定象とすることが期待できる．観光 Tweet のトピックの観光地の名産品，施設名，グルメなどを指す．函館ごとの分類を行うために本研究ではトピックモデルをを例に挙げると「ラッキーピエロ」，「五稜郭公園」な用いる．トピックモデルとは文書に含まれる潜在的などを指す．
「観光地名＋観光用語」とは観光地名と観話題を確率的な生成モデルで表現し，この生成モデル光行動に即した固有名詞，名詞を指す．函館を例に挙の推論を行う手法である．トピックモデルの代表的なげると「函館 旅行」，「函館 観光」などを指す．
「観手法の一つとして Blei ら [1] が提唱した LDA(Latent

光地名＋観光地特徴語」とは観光地名と前述の「観光Dirichlet Allocation) がある．この手法では，一つの地名＋観光用語」では抽出できない特定の観光地で文章に複数の潜在的トピックが存在することを仮定使われることが多い名詞を指す．函館を例に挙げるとし，各トピックおよびトピックで発生する単語を多項「函館分布でモデル化する．そしてこのモデルのパラメータ海鮮」，「函館イカ」などが挙げられる．類型化した検索ワードを用いて Tweet を収集する．

を推論アルゴリズムによって推定し，それを文書データに潜在的に存在する話題の分布とそれぞれの話題の3. 2 Tweet 収集

単語の分布とする．しかし LDA は Tweet のような 1

3. 1 節で取得した検索ワードを使用して Twitter

文章に含まれる単語数が少ない文章には学習が困難でSearch API を用いて Tweet の収集を行う．収集しあることが指摘されている [12]．そこで提案システム

た Tweet はデータベースに保存しておき，ステップ

では BTM(Biterm Topic Model) [2] を用いて Tweet

3 で使用できるように保存しておく．収集した Tweetの話題分類を試みる．BTM とは文書を biterm と呼に関しては次ステップで活用しやすくするために，以ばれる非順序の二単語対に変換し，各 biterm のト下の制約を設けて前処理を行なった．

ピックを推論することによって文書に含まれるトピッ

図1

提案システムの概要図

クを学習する手法である．Cheng らは，BTM によって推定されるトピックが，既存のトピックモデルと比較して，トピックに出現する語の一貫性がより高いことを報告している [2]. 図 2 に文書から抽出されるBiterm の例を示す．提案システムでは BTM を用いて観光 Tweet のトピック分類を試みる．

図3

トピックワード抽出イメージ図れたトピックワードの候補を参考にしながら，観光従
図2

Biterm の例

事者には自らトピックワードを選択してもらう．図 3にトピックワード抽出のイメージ図を示す．図 3 では
選んでもらったトピックワードに基づく Tweet を分

3. 4 トピックワードの決定類対象 Tweet とする．

収集した観光 Tweet を観光従事者が活用するためにその観光従事者の特徴を示すキーワード (以下，ト3. 5 観光 Tweet 分類

ピックワード) の指定が必要となる．提案システムで分類対象 Tweet に対して観光従事者が活用しやすは観光従事者の Twitter アカウントからトピックワー

いように観光 Tweet の分類を行う．分類にあたって

ドの候補を提示する．観光従事者の Twitter の自己

金ら [6] の研究を参考に観光 Tweet の類型化を行なっ紹介文と過去 60 日以内の Tweet を活用し，それぞた．表 2 に観光 Tweet の類型化とその例を示す．動機れ形態素解析を行った後に TF-IDF 値を算出して観Tweet，出発願望 Tweet，評価 Tweet，現地 Tweet

光従事者にトピックワードの候補を提供する．提示さの 4 種類に分類を行う．図 4 に Tweet の分類順を示

表2観光 Tweet の類型化

観光 Tweet

説明例

動機 Tweet

観光地へ動機付けを印象付ける Tweet

五稜郭公園では今桜が見頃です

出発・願望 Tweet

観光地への願望，観光地に移動中の段階の Tweet

五稜郭公園に行きたい

現地 Tweet

観光地の現地情報がある Tweet

五稜郭公園で桜が咲いている

評価 Tweet

観光地の評価情報がある Tweet

五稜郭公園の桜が綺麗だ

す．動機，出発願望，評価，現地の順番に Tweet 分どが挙げられる．評価値表現辞書に当てはまる単語が類し，抽出する．抽出条件に満たさなかった Tweet

ある場合には評価 Tweet として抽出する．

に関しては観光従事者に提示外とする．

現地 Tweet とは観光地の現地情報がある Tweet を指す．提案システムでは鬼塚らの研究 [9] を参考に分類を試みる．鬼塚らの研究 [9] では時間帯によるフィルタリングと言語情報や Twitter 特有の情報を用いたフィルタリングを行っている．時間帯によるフィル
タリングでは深夜帯の投稿を除外する (0∼4 時)．観
光客の深夜帯の投稿は雑談や１日を振り返る投稿であると考えられるので現地 Tweet ではないと判断する．Twitter 特有の情報に関しては「∼ なう」のような「今」を表す投稿，「∼ にいる」のような現在の行動を投稿に関しては現地 Tweet として定義する．

4 システム適用例
本章では提案システムの適用例について説明す
図4

観光 Tweet の分類順

動機 Tweet とは観光地への動機をつける Tweet をる．対象地域として函館市を用いた．

4. 1 活用例

指す．提案システムでは観光地の公式アカウントを事

検索キーワードの設定は函館市の公式観光サイト前に登録しておき，そのアカウントの Tweet は全てであるはこぶら [3] から抽出を行なった．はこぶらで

動機 Tweet として分類する．

は観光地の名所，土産物，グルメなどの単語を手動で出発・願望 Tweet とは観光地への願望を投稿，観抽出した．さらに，「函館 海鮮」のような観光地特徴

光地へ現在向かっている移動段階での投稿を指す．提語の抽出も手動で行った．
「函館案システムでは文末に着目する．文末に「行きたい」，光用語に関しては現段階では「観光」の類語を調べて旅行」のような観「∼ をやりたい」，「向かっている」などの表現に着目定義した．検索キーワードを指定後，Twitter Search

し分類する. さらに「到着」，「着いた」，「出発」といっAPI を用いて観光 Tweet の取得を行った．Tweet 取た場所を起点とした行動の発言がある場合にも出発・得期間は 2021/7/23∼2021/7/30 の 1 週間に指定し願望 Tweet と定義する．

た．取得した Tweet の一部を図 5 に示す．結果とし評価 Tweet とは観光地への評価表現がある Tweetて，7082 件の Tweet を取得した．取得した Tweetを指す．本研究では小林ら [7] の評価値表現辞書を用は 3. 2 節で述べた前処理を行いデータベース上に保いる．評価値表現辞書に当てはまる単語の例として存した．

「おいしい」といった形容詞，「絶品」といった名詞な次にトピックの分類を行った．収集した 7082 Tweet

表3

北海道・北東北の縄文遺跡群の Tweet 例

Tweet 本文
祝・世界遺産登録！
！
「北海道・北東北の縄文遺跡群」 ／ 函館・南北海道観光ガイド
縄文遺跡群の世界文化遺産登録に沸く 北海道内 函館ではお得な宿泊プランも登場
速報 函館に世界遺産が誕生したどす〜っ!!
大船遺跡見てきたけど、観光バス通るのも一苦労な場所だし、かなり小規模。
道路の拡幅も急斜面なところなので望めない。 しかも近隣にホテルがひろめ荘しかないという…。
函館市よ。課題は盛り沢山だぞ。 とりあえずひろめ荘のことまでバイパス繋げきらんと。
史跡大船遺跡 定時解説 - 体験｜ 函館市公式観光情報サイトはこぶら
表4

ランチの Tweet 例

Tweet 本文
ラッキーピエロは素晴らしい...
ラッキーピエロ通いたい...
今日は有給休暇を取って道の駅めぐり 余市、赤井川、神恵内、岩内、蘭越、寿都、島牧、黒松内、森の道の駅をまわってきました
で、今は森町のラッキーピエロで遅めの昼食です
五島軒のカレーテイクアウトしたかったけど テイクアウトしてなさそうだったから泣く泣く諦めた
今日のお昼ご飯は!! 函館市川原町にあります 函館豪ーめん川原店さんで油そば大盛り 920 円 ご馳走さまでした 次は辛いやつにしようかな
本日の朝ごはん ハセストの期間限定メニューにしてみた やきとり弁当のカレーごはん
表5

五稜郭の Tweet 例

Tweet 本文
五稜郭タワーたけー
五稜郭来たけどタワーから見ると９００もするからやめた ちなみにこんな感じらしい！
…うん、知ってるか笑#日本一周カブの旅#カブで日本一周#
函館五稜郭の中にある箱館奉行所。しずかで癒される公園です。
函館帰ってからスタバよく行く。 五稜郭駅前店は初めて！ ドライブスルーあります函館カフェ函館 2 日目…松前に行こうと思ったら結構距離があるらしいので断念 15 時には洞爺湖のホテルにチェックインなので函館市内観光に変更。とりあえず五稜郭行くかぁに対し BTM を用いて，15 トピックに分類を行った．

次に検索ワードのトピックワードの抽出を行った．

分類したトピック分類の Tweet 例を表 3，表 4，表 5

活用例では函館のご当地グルメの一つであるラッキーに示す．2021 年に世界遺産に指定された北海道・北ピエロのアカウントを活用した．ラッキーピエロの東北の縄文遺跡群についてのトピックや，函館のランアカウントから 3. 4 節の手法を活用しトピックワー

チについてのトピック，五稜郭公園に関するトピックドの抽出を行った．結果として，ラッキーピエロのなどに分類された．

アカウントから「ラッキーピエロ，函館」というト4. 2 提案システムの課題と今後分類結果からトピックの分類は分類できているものと分類できていないものがあった．表 11 に分類が失敗しているトピックの例を示す．表 11 のトピックにはホテル関係と函館のお寿司屋さんの情報が混ざっている．トピック分類に関してはデータ量を増やすことでトピック分類の精度が上がると考えられる．トピッ
ク分類に関してはトピック数を 15 という値に設定し
図5

取得 Tweet 例て分類したが，15 が最適なトピック数とは限らないので最適なトピック数の設定も行っていきたい．観光

ピックワードを抽出した．トピックワードを用いて情報分類にも，課題が見つかった．動機情報に関して一番マッチするトピック分類済み Tweet を選択した．

は函館市の観光協会や函館地域の公式アカウント等をラッキーピエロのトピックにマッチする Tweet 総数設定したが，アカウントの設定が曖昧であると動機情は 1130 件であった．

報が的確に定義できない．そこで観光従事者が公式ア最後に観光 Tweet の分類を行った．まず，動機カウントを的確に設定できるようにアカウントガイド

Tweet の分類に当たって公式アカウントを登録するラインの策定が必要であると感じた．分類できなかっ必要がある．公式アカウントは函館市の公式アカウン

た情報にも評価情報ではないかと思われる Tweet もトとラッキーピエロ公式アカウントを登録した．次に散見された．例を挙げると「ハセガワストア!!! 函館

移動願望 Tweet の分類を行う．その後，評価 Tweet・の誇り!!!」といった Tweet があった．しかし，日本現地 Tweet の分類を行った．各 Tweet の分類総数を語評価辞書に当てはまる単語がないために評価情報と表 6 に示す．トピック Tweet 総数 1130 件のうち動分類されなかった．今後評価情報の分類には単語以外

機 Tweet が 43 件，移動願望 Tweet が 467 件，評価にも着目の必要がある．現地情報の分類に関しては文Tweet が 67 件，現地 Tweet が 34 件，その他 Tweet

末表現ではないが現地情報に含まれるべき Tweet をが 519 件であった．表 7，表 8，表 9，表 10 に各分類分類できていなかった．今後文末表現以外にも分類条Tweet の例を示す．

件として追加する必要がある．現地 Tweet として分類できないものとして「観光施設名のみ＋写真」とい

表6

分類結果 Tweet の総数

う観光 Tweet が多く見つかった．そこで写真がある

観光 Tweet 類型

総数かの条件も現地 Tweet の分類条件として追加する．

Tweet 総数1130

今後取得した観光情報は観光従事者に提示する．提動機 Tweet243

示手段として LINE Bot を用いて提示を行う．図 6

移動・願望 Tweet

467に提示イメージ図を示す．

評価 Tweet67

LINE Bot では定期的に観光 Tweet を提示するこ

現地 Tweet

34とで，観光従事者が観光地に関するトピックを定期その他 Tweet319

的に取得することができる．取得することで Twitterから情報を直接取得するよりも容易に取得できるのではないかと期待している．LINE Bot 開発後は活用実験を行う．実際の観光従事者に活用していただき評
価実験について述べる．提案システムの有用性を確かめるために使用実験を行う予定である．使用実験の評価指標としてアプリケーションの使用感，通知のタイ

表7

動機 Tweet の例

Tweet 本文
函館にお越しの際には、ぜひ足を運んでみてください！
公式 HP やホテルからのアクセスはこちらから。 ▼ラッキーピエロ（戸倉店は施設より車で 6 分）
▼プティ・メルヴィーユ（JR 函館駅前すぐ）
通販 ＃パーティー一度は食べてみたいチョコレート : radio（ラジオ）で有名★五島軒 コーンポタージュ（1 人前）

8/1 限定店内全品 5 ％ OFF！ 函館・五島軒の極上
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移動願望 Tweet の例

Tweet 本文
函館に行きたい！ ラッキーピエロに行きたい！
ラッキーピエロに行きてえ
ラッキーピエロ食べたい
表9

評価 Tweet の例

Tweet 本文
昨日の試合のお昼は 函館五島軒さんの イギリス風ビーフカレー。
大会価格でお得に美味しく食べれました。 #モルック函館大会
ラッキーピエロ美味しかった
誕生日企画のお料理やりました！
ラッキーピエロのチャイニーズチキンバーガー！はちゃめちゃに美味かった 矢澤おめでとう!
ハセガワストアのやきとり弁当がまじでうまい。 ビール欲しかった
表 10

現地 Tweet の例

Tweet 本文
4 連休函館ラッキーピエロ総本店混んでます。
#函館#ラッピ#ラッキーピエロ#総本店#四連休 #ハンバーガー
函館のラッキーピエロ行ったよ！(味は覚えてない
ラッキーピエロ来たおラッキーピエロに着いたー
ミング，観光 Tweet の有用性を調査する．

光従事者が活用しやすいように動機 Tweet，移動願
望 Tweet，評価 Tweet，現地 Tweet に分類した．今5 まとめと今後の課題

後の展望としては大きく 3 つある．1 つ目はシステム

本研究では観光従事者がソーシャルメディア情報をの開発の継続である．現段階では Tweet の収集，分効率よく活用できるようにソーシャルメディア投稿を類トピック数の決定など手動で行っている部分が多分類する手法を提案した．本研究ではソーシャルメ

くある．今後使用実験を行う上でも様々な部分の自ディアの中でも Twitter に着目し，観光 Tweet を観動化を行っていく．2 つ目は実際の観光従事者への使表 11

分類失敗トピックの Tweet 例

Tweet 本文
やっぱり函太郎の寿司は最高だな……( ˘ ω ˘ )ラビスタ函館の朝食と言えば…コレコレ!イクラ掛けちゃうぞぉ#北の番屋
これ、セコマとラキピのメニュー一通り頼んでホテルで楽しむだけで旅行になるよね？
めちゃくちゃニッチな函館オフする？しないよね知ってる

図6

LINE Bot の提示イメージ図用実験である．第 4 章でも述べたような実験を行い，システムの評価を行なっていく．3 つ目はソーシャルメディアの信憑性に関する検討である．ソーシャルメ
ディアは多くの人が利用している反面，悪意のあるユーザーなどのデマ情報なども多く見受けられる．近年のコロナ禍ではデマ情報から観光地への風評被害も発生している．そこで提案システムに情報の信憑性も観光従事者に提供し，デマ情報の否定行動の手助けを行う．観光 Tweet の信憑性の向上を行うことで，観光地の風評被害の軽減を行うことを目指す．

参 考 文 献[ 1 ] Blei, D. M., Ng, A. Y., and Jordan, M. I.: Latent
dirichlet allocation, the Journal of machine Learning research, Vol. 3(2003), pp. 993–1022.

[ 2 ] Cheng, X., Yan, X., Lan, Y., and Guo, J.: BTM:
Topic Modeling over Short Texts, IEEE Trans.
Knowl. Data Eng., Vol. 26, No. 12(2014), pp. 2928–2941.
[ 3 ] 函 館 市 観 光 部: 函 館 市 公 式 観 光 情 報 サ イ ト はこ ぶ ら, https://www.hakobura.jp/(最 終 ア ク セ ス2021/08/09).
[ 4 ] 橋田修一, 田村慶一, 酒井達弘: 畳み込みニューラル
ネットワークを用いた観光ツイートの分類手法, 人工知能学会全国大会論文集, Vol. JSAI2018(2018), pp. 1–4.
[ 5 ] 株 式 会 社 JTB 総 合 研 究 所: コ ロ ナ 禍 の生 活 に お け る イ ン タ ー ネット や SNS か らの 情 報, https://www.tourism.jp/wp/wp-content/
uploads/2019/11/smartphone-travel-consumption.
pdf, 2019(最終アクセス 2021/08/09).
[ 6 ] 金徳謙, 村越友香: 瀬戸内圏の地域文化の発見と観光資源の創造「直島の事例にみる SNS 上に流通する観光情報の類型化」, 美巧社, 2010.
[ 7 ] 小林のぞみ, 乾健太郎, 松本裕治, 立石健二, 福島俊
一: 意見抽出のための評価表現の収集, 自然言語処理,Vol. 12, No. 3(2005), pp. 203–222.
[ 8 ] 小原基季, 森田和宏, 泓田正雄, 青江順一: Twitter
本文を用いた観光情報抽出及び分析システムの構築, 人
工知能学会全国大会論文集 第 29 回全国大会 (2015),2015, pp. 1–3.
[ 9 ] 鬼塚友里絵，嶋田和孝: 前後文脈を考慮した Tweetの現地性判断, 信学技報, 社団法人 電子情報通信学会,(2014).
[10] 総務省: 令和元年度版情報通信白書, https://www.
soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/html/nd232110.html, 2019(最終アクセス 2021.08.).
[11] 総 務 省 情 報 通 信 制 作 研 究 所: 令 和 元 年 度 情 報通 信 メ ディア の 利 用 時 間 と 情 報 行 動 に 関 す る 調 査
報 告 書, https://www.soumu.go.jp/main_content/000708016.pdf, 2020(最終アクセス 2021/08/09).
[12] Tang, J., Meng, Z., Nguyen, X., Mei, Q., andZhang, M.: Understanding the Limiting Factors ofTopic Modeling via Posterior Contraction Analysis,
Proceedings of the 31st International Conference on
Machine Learning, Xing, E. P. and Jebara, T.(eds.),
Proceedings of Machine Learning Research, Vol. 32,
Bejing, China, PMLR, 2014, pp. 190–198.
[13] 渡邉小百合, 吉野孝: 観光地名なしツイートからの観光地に関する感想の抽出手法, 情報処理学会論文誌,
Vol. 59, No. 1(2018), pp. 43–51.