一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
IEICE Technical Report

観光イベントに関する動画検索システムの開発
島田 恵輔†

石野 亜耶‡

難波 英嗣†

竹澤 寿幸††広島市立大学大学院 情報科学研究科 〒731-3194 広島県広島市安佐南区大塚東 3-4-1‡広島経済大学 ビジネス情報学科 〒731-0138 広島県広島市安佐南区祇園 5-37-1
E-mail: † ‡ {shimada, ishino, nanba, takezawa}@ls.info.hiroshima-cu.ac.jp
あらまし 旅行者が訪れようとしている場所で，滞在期間中にどのようなイベントが開催されるのかという情報は，旅行の計画を立てる時に非常に重要である．しかし，イベント関連の情報を人手で整備するのは非常にコストがかかる．一般に，有名なイベントや伝統的なイベントの情報は，新聞や Web ポータルサイトや旅行ガイドブックなどから得られるものの，それらは旅行関連イベント全体のごく一部にすぎない．そこで本研究では，あるイベントに関する動画を自動的に収集し，それらを地図上にマッピングすることで，ユーザが俯瞰的にイベント情報を閲覧できるイベント参加支援システムの構築を行う．
キーワード イベント情報，動画，マッピング，旅行

Construction of a System for Retrieving Travel-related Event Movies
Keisuke SHIMADA†

Aya ISHINO‡

Hidetsugu NANBA† and Toshiyuki TAKEZAWA††Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
3-4-1 Ozuka-higashi, Asaminami-ku, Hiroshima 731-3194 Japan‡Department of Information System in Business, Hiroshima University of Economics
5-37-1 Gion, Asaminami-ku, Hiroshima 731-0138 Japan
E-mail: † ‡ {shimada, ishino, nanba, takezawa}@ls.info.hiroshima-cu.ac.jp
Abstract Information about events that are scheduled to take place at the travel destination is crucial when planning a trip.
However, it is very costly and time consuming to compile information about the events manually and to keep this data
up-to-date. In general, we can obtain information about popular or traditional events through newspaper articles, Web portalsites for travel, and travel guidebooks. However, only a small percentage of the full range of travel-related events appear insuch information media service. We have therefore constructed a system that can retrieve travel-related event movies, whichwere automatically collected from the Web.
Keyword Event information, Movie, Mapping, Travel

1. は じ め にン ト サ イ ト “eventcast” 1 が ，2008 年 に は ，総 合 イ ベ ン ト

観光を支援する媒体として，旅行会社や政府の観光

情 報 サ イ ト 「 こ と さ が 2」 が 公 開 さ れ て い る ． し か し ，局などが運営する観光情報サイトや，旅行ガイドブッ

こ の よ う な Web サ イ ト は 基 本 的 な イ ベ ン ト 情 報 の み

ク「るるぶ」などが挙げられる．観光情報の中でも，が提示されており，ユーザによるコメントの投稿数も祭りやイルミネーション，マラソン大会などのイベン少ないため，具体的にどのようなイベントなのかを把トに関する情報は，旅行の計画を立てる観光客にとっ握することは困難である．て重要な情報である．例えば，今から訪れようとしてそこで本研究では，イベントに関する情報を含んだいる場所で何が行われるのか，それがどんな様子なの動画に注目し，それらを地図上に マッピングすることか，といった情報が分かれば，旅先での行動が計画しで，ユーザが俯瞰的にイベント情報を閲覧できるイベやすくなる．こういったイベントについて検索できる

ント参加支援システムの構築を行う．観光客にとってWeb サ イ ト と し て ，2006 年 に ，ユ ー ザ が 自 由 に イ ベ ン

未知なイベントで も，動画 を見ることによって，どんト情報を投稿・共有することができるソーシャルイベなイベントなのかを視覚的に捉えることができ， イベ
1 http://clip.e ve ntcast.jp/
2 http://co to saga.co m/

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ントに関して有益な情報源であると考えられる．本研することで，検索語に関連したイベント動画が表示さ究では，“ 祭 り ”や“ イ ル ミ ネ ー シ ョ ン ”，
“マラソン大れ る ．例 え ば ，「 花 火 」と 入 力 す る と 全 国 に あ る 花 火 大会”などの観光客や一般の地域住民が参加できる行事会に関するイベントのみが 地図上に表示される．さらや催しをイベントと定義し，イベントに関する情報をに定期的に新着動画を更新しており，更新されたイベ含む動画をイベント動画と定義する．

ント動画を 新着順に表示させている．

また，すべてのイベント動画をマッピングすると，夏に行われるイベントと，冬に行われるイベントの情報が同時に提示される問題が起こる．そこで本研究では ，各 イ ベ ン ト 動 画 に “ い つ か ら い つ ま で 地 図 上 に 掲載するか”という情報を付与する．本論文では，これを掲載期間と呼ぶ．各々のイベント動画に掲載期間を付与することで，観光客に「滞在期間中にどのようなイベントが開催されるのか」を効率的に提示することができる．

2. シ ス テ ム の 動 作 例
図 2:

本 章 で は ，構 築 す る シ ス テ ム 3 に つ い て ，そ の 動 作 例

検索ダイアログを説明する．本研究では，オンライン地図情報サービ
ス で あ る Google Maps を 使 用 す る ． 図 1 に 動 作 例 を 示す．

3. 関 連 研 究
金 子 ら [1]は ，Twitter 上 の 位 置 情 報 付 き 画 像 を 利 用 し ，リアルタイムイベント画像の検出を行っている．得られた画像のクラス タリングを行い，その結果からイベン ト の 代 表 的 な 画 像 を マ ッ ピ ン グ し て い る ．藤 井 ら [2]は，収集した旅行ブログエントリをマッピングする，「 ぶ ら り 広 島 電 停 散 歩 MAP 4 」を 構 築 し て い る ．ま た ，旅行者が知りたい情報を効率的に閲覧することができる よ う ，旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ を「 買 う 」，「 食 べ る 」，「体験 す る 」，「 泊 ま る 」，「 見 る 」，「 そ の 他 」 の 6 つ の タ イ
プに分類する手法を提案している．金子ら，藤井らとは，イベントに関するコンテンツをマッピングする点で似ているが，扱うコンテンツが違う点で本研究と異なる．

図 1: シ ス テ ム の 動 作 例

松 原 ら [3]は ，YouTube を 対 象 と し ，閲 覧 動 画 と 関 連がある動画を推薦するシステムを提案している．動画

地図上に表示されたピンをクリックすることで吹のコメントや評価値等を利用して，推薦に有望な繋がき出しが表示される．吹き出しの中には，イベント動りだけを選択的にたどる方 法を提案している． 松原ら

画のタイト ル，その地点の緯度，経度が表 示される．と は ， YouTube を 利 用 し た シ ス テ ム を 構 築 す る 点 で 似

タイトルの部分をクリックすることで，動画のリンクているが，表示させる動画の種類が違う点で本研究と先にアクセスし，イベント情報を閲覧することができ異なる．

る．なお，地図上のピンはイベントごとに決められた

安 村 ら [4]は ， イ ベ ン ト 情 報 を イ ベ ン ト の 発 生 時 間 ，掲載期間のみ表示させる．これによりユーザにとっておよび発生場所と定義している．イベントを処理でき不要な情報を排除することができる． しかし，イベンる 地 理 情 報 シ ス テ ム の 構 築 を 目 標 に ， Web か ら イ ベ ン

ト動画は膨大に存在するため，ユーザが求めるイベン

ト 情 報 を 抽 出 す る 手 法 を 提 案 し て い る ． 安 村 ら は ，特トを探すのは困難である．そこで，図 2 に示す検索ダに旅行とは関連のない幅広いイベント を扱っているが，イアログを作成した．そのダイアログに検索語を入力

本研究では旅行関連インベントを対象とする．
Nanba ら [5]は ，新 聞 記 事 デ ー タ ベ ー ス か ら 観 光 関 連

3

http://165.242.101.30/cgi-bin/tr ave l/w or ld/e ve nt_ se arch_
youtube.cgi

4 http://p2walker.jp/pe ace /ja/blo g/

のイベントについて述べている記事を自動抽出していには，イベントについての内容を含む 動画が必要となる ． さ ら に ， イ ベ ン ト が 頻 繁 に 開 催 さ れ る 施 設 の Web

る ． そ こ で ， 4.1 節 で 作 成 し た イ ベ ン ト デ ー タ ベ ー ス

サイトから，イベント情報が掲載されているページを

よ り イ ベ ン ト 名 を 抽 出 し ， YouTubeDataAPI 6 を 用 い ，自動検出している．本研究では，テキストとして記述

イベント名を検索クエリとしてイベント動画候補を収されたイベント情報ではなく，動画を対象としている集した．

点が異なる．

4.3. イベント動 画の自動 判 定

4. 観 光 イ ベ ン ト に 関 す る動 画 の 自 動 収集

4.2 節 で は ， イ ベ ン ト 名 を ク エ リ と し て 動 画 を 収 集

観光イベントに関する動画 の自動収集は，以下の 3した．しかし，収集された動画には，クエリとしたイつのステップに分けられる．この 3 つのステップにつベント名が動画のタイトルや説明文に含まれてはいる

い て ， 4.1 節 ， 4.2 節 ， 4.3 節 で そ れ ぞ れ 説 明 す る ．

が，実際にイベント参加者が撮影した動画ではない場
合 も 含 ま れ る ． そ こ で 本 研 究 で は ， 4.2 節 で 収 集 さ れ

1.

イベントデータベースの作成た動画に対し，イベント動画かどうかを，機械学習を2.

動画の収集用いて自動判定する．

3.

イベント動画の自動判定

図 3 は，人手でイベント動画であると判定された動画の一例である．図 3 に示すイベント動画のように，“ 開 催 ” や“ 参 加 し ま し た ”な ど ，実 際 に イ ベ ン ト へ

4.1. イベントデータベースの作 成
各イベント動画に，イベント開催場所やその緯度，参加した際に，よく使用される単語が含まれる．よっ

経度，掲載期間などといったイベント情報が付与できて本研究では，機械学習に以下の素性を使用することれば，期間を決めて地図上に提示できる．そこで本研で、イベント動画の自動判定を行う． また，素性に使究では，イベント情報を収集したイベントデータベー用 す る 手 掛 か り 語 は ， 人 手 で 収 集 し た 34 語 を 扱 う ．

スを作成する．イベント情報の収集には，日本全国で


約 43,000 件 の イ ベ ン ト 情 報 を 得 る こ と が で き るYahoo!ロ コ5

動画のタイトルにイベント名が含まれているかどうかを使用した．本研究では，イベント名，

開催期間，掲載期間，開催場所，住所，緯度，経度を動画の説明文にイベント名が含まれているかどうか

イベント情報と定義し，イベント名，開催期間，開催“開 催 ”や“ 会 場 ”な ど の イ ベ ン ト 開 催 時 に よ く

場 所 ，緯 度 ，経 度 を Yahoo!ロ コ か ら 抽 出 し た ．掲 載 期

使用される単語の有無

間は開催期間 1 ヵ月前 から終了日までとし，イベントデータベースを作成した．その例を表 1 に示す．

“参 加 し ま し た ”や“ 見 に 行 っ た ”な ど の イ ベ ン
トの参加者がイベントに参加した際によく使用される単語の有無

表 1: イ ベ ン ト デ ー タ ベ ー ス の 例
イベント名2013 広 島 み な と 夢花火大会

神戸ルミナリエ
2013 年 12 月 05 日

開催期間

2013 年 07 月 27 日

～ 2013 年 12 月 16

掲載期間

20130627-20130727

20131205-20131216

広島港 1 万トンバ

旧居留地界隈およースび東遊園地

広島県広島市南区

兵庫県神戸市 中

宇品海岸 3 丁目央区海岸通

緯度34.353177623

34.6881337053942

経度

132.470301389

135.196380615234

日

開催場所
住所

4.2. 動 画 の収 集
本節では，イベント動画の候補となる動画の収集手

図 3: 人 手 で イ ベ ン ト 動 画 と 判 定 さ れ た 動 画 の 例法についての説明を行う．イベント動画の収集のため
5

http://loco.yahoo.co.jp/

6https://developers.google.com/youtube/

5. 実 験4.2 節 で 収 集 し た 動 画 1,905 件 に 対 し ，人 手 で イ ベ ン
ト動画かどうかの判定を行った結果を 評価に用いた．
1,905 件 中 1,398 件 が イ ベ ン ト 動 画 と 判 定 さ れ た ．
比較手法
提 案 手 法 の 有 効 性 を 確 認 す る た め ， 4.2 節 で 収 集 した 動 画 1,905 件 を ， 全 て イ ベ ン ト 動 画 と し て 判 定 し た
場合を比較実験とした．
機械学習
イ ベ ン ト 動 画 の 判 定 の 機 械 学 習 に は TinySVM を 用
い た ．2 次 の 多 項 式 カ ー ネ ル を 使 用 し ，2 分 割 交 差 検 定を行った．評価尺度として，精度・再現率を用いた．
実験結果
実験結果を表 2 に示す．表 2 の実験結果より，比較手法に比べ，提案手法では高い精度を得ることができ

図 4: テ キ ス ト 情 報 に イ ベ ン ト 名 を 含 む がた．イベント動画は日々撮影され，インターネット上人手でイベント動画でないと判定された例に大量にアップロードされるため，本研究では再現率よりも精度を重要視している．よって，提案手法の有行う必要がある．
また，全国各地で行われる同じイベント名のイベン効性を確認できたといえる．
表 2: イ ベ ン ト 動 画 の 自 動 判 定 結 果トに対しても，開催場所や住所な どといった他のイベント情報を用い，イベント動画を適切なイ ベントと紐手法

精度

再現率

提案手法

0.855

0.834

究 を 利 用 し て ，イ ベ ン ト 動 画 に「 体 験 す る 」や「 見 る 」

比較手法

0.734

1.000といったタイプを付与することにより，実際に身体を付ける必要がある．そこで ，上記で述べた 藤井らの研動かして楽しみたい人には「トライアスロン」や「マ6.

考察ラソン大会」など，身体は動かさず，何かを見て楽し

先 程 述 べ た 実 験 結 果 よ り ， 精 度 0.855 と 高 い 値 が 得みたい人には「花火大会」や「イルミネーション」なられたが，さらなる精度向上に向けて考察を行う． イ

ど，ユーザの要求に合ったイベント動画を推薦するこ

ベント動画の判定において，機械学習に用いた素性はとが可能になる．

テキスト情報のみ を使用しているが，人手の判定ではテキスト情報を考慮しつつ，実際に動画を見て判断している．実際に動画を見ると，テキスト情報にイベント名が含まれているがイベント動画ではない動画が存在する．その動画の例を図 4 に示す．
図 4 の動画はタイトルや説明文にイベント名を含んでいる．しかし，動画の内容はイベント開催日における交通状況を撮影しており ，イベント動画としては不適切といえる．このような動画は実際に閲覧してみないとイベント動画かどうかの判定をすることがで きない．そこで今後の課題として，テキスト情報だけでなく視覚情報も考慮してイベント動画の判定を行う必要があると考えられる．

7.

おわりに
本研究では，収集したイベント動画より，イベント参加支援システムの構築を行った．機械学習を用いた
自 動 判 別 方 法 よ り ， 精 度 0.855 で イ ベ ン ト 動 画 を 検 出することができた．今後の課題として，テキスト情報だけでなく視覚情報も考慮してイベント動画の判定を

参考文献[1] 金 子 昂 夢 ， 柳 井 啓 司 ， “Twitter 上 の 位 置 情 報 付 き
画像を利用したリアルタイムイベント画像検出”
第 28 回 人 工 知 能 学 会 全 国 大 会 , 2014.
[2] 藤 井 一 輝 ， 石 野 亜 耶 ， 藤 原 泰 士 ，前 田 剛 ，難 波 英
嗣 ， 竹 澤 寿 幸 ， “多 言 語 旅 行 ブ ロ グ エ ン ト リ を 用
いた観光情報提示システム” 第 6 回データ工学と情 報 マ ネ ジ メ ン ト に 関 す る フ ォ ー ラ ム(DEIM2014), 2014.
[3] 松 原 宏 和 ， 太 田 学 ，“ ユ ー ザ の 繋 が り と コ メ ン トを 用 い た 意 外 性 の あ る 動 画 推 薦 シ ス テ ム ”第 5 回
データ工学と情報マネジメントに関するフォー
ラ ム (DEIM 2013) ， 2013．
[4] 安 村 祥 子 ，池 崎 正 和 ，渡 邉 豊 英 ，牛 尼 剛 聡 ，“ blogマッピングを用いたイベント情報検出”(DEWS2007)， 2007.
[5] Nanba, H., Saito, R., Ishino, A., and Takezawa, T.
“Automatic Extraction of Event Information from
Newspaper Articles and Web Pages” ICADL 2013,
LNCS 8279, 171-175, 2013.