北海道地区

教育システム情報学会 2022年度学生研究発表会

旅行者の移動軌跡における滞在地算出方式とその可視化
A Stay-place Calculation Method and Its Visualization in Tourist MovementTrajectories
岡 綺斗*1, 李 思哲*1 ,林 康弘*1*2
Ayato Oka*1, Shitetu Ri*1 Yasuhiro Hayashi*1*2*1
武蔵野大学 データサイエンス学部*1
Faculty of Data Science, Musashino University
Email: {s2122012, s2122089}@stu.musashino-u.ac.jp*1, yhayashi@musashino-u.ac.jp*2
あらまし：本稿では、他の旅行者の移動軌跡を用いた新たな旅行提案の実現に向けて、ある期間に滞在した場所を移動履歴データの中から算出する方式を提案する。さらに、その算出結果を移動経路と合わせて地図上に可視化する。本方式は、旅行者の緯度経度情報を用いて、二点間の距離を大円距離計算式により算出する。さらに本方式は、一定の閾値を基準として、その場所に滞在しているのかそれとも移動中なのかを判定する。また、前段階で滞在と判定された際に、滞在していると判定された位置の内、取得時間が最も早い位置と、まだ判定されていない取得時間が最も早い位置を用いて大円距離を算出し、一定の閾値を基準に滞在期間を特定する。この滞在していた期間の特定方式をバックトレース方式とする。そして、特定した滞在期間から、滞在場所の特定を行う。本稿では、算出方式、実際の可視化結果を実際のデータを用いて示す。
キーワード：滞在地算出方式、移動履歴、大円距離、バックトレース

1.の[1]~[2]の手順で行う[1] 滞在しているかどうかの特定
対象の位置とその次の位置の緯度経度情報を取得し、大円距離計算式により距離を計算し、閾値5𝑚より小さければ、滞在していると判定する。
[2] ある滞在場所の滞在期間及び滞在場所の特定[1]の計算で、滞在していると特定された際に、次の大円距離計算式では、滞在していると判定された位置の内、取得時間が最も早い位置を対象の位置とする。対象の位置とまだ判定されていない取得時間が最も早い位置の緯度経度情報を用いて、距離を計算する。閾値5𝑚より小さければ、引き続き滞在していると判定し、対象の位置からの滞在期間とする。計算結果が閾値5𝑚より大きくなった際に、滞在から移動中になったと判定し、直近に特定した滞在期間内の位置の緯度経度の平均を求める。求めた緯度経度情報から住所特定を行い、滞在場所の特定を行う。
大円距離計算式は以下の通り示される。地球の半径
𝑅 を 6378.137 𝑘𝑚 と 定 義 す る 。 緯 度 経 度 情 報(𝑙𝑎𝑡𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒, 𝑙𝑜𝑛𝑔𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒)から三次元の座標情報(𝑥, 𝑦, 𝑧)への変換を下記の式で表す。

はじめにコロナウイルスが終息し始めて以降、旅行市場において新たな傾向として、新たな目的地を求めていることが挙げられる。Trip Adviser の意識調査では、今後の旅行プランで目的地を訪れる際に重視される考慮事項として、最も高いものが「行ったことのない場所を訪れる」次に、「新しい体験をすること」となっており、旅行の目的地が従来よりも分散し、新しい目的地を目指す傾向が強く、個別性が高まっている(1)。つまり、ガイドブックや、インターネットの記事で、大々的に紹介されている観光地ではない観光地に注目が集まっている。しかし、今までのガイドブックや、クチコミなどでは、有名箇所が紹介されることが多く、従来の旅行提案は個別性の高い提案ではないと考える。そこで、他の旅行者の移動情報を利用することによって、個別性を求め始めている旅行者の数だけ、旅行ルート、訪れた観光スポットがある。その中から利用者の個別性にあう旅行先を提案できれば個別性の高い旅行提案ができると考える。よって、この個別性の高い新しい旅行提案を行うために、本システムが必要となる。

2.

旅行者の移動軌跡における滞在地算出方
式

𝑅 = 6378.137
𝑥 = 𝑅 × cos(𝜋 × 𝑙𝑎𝑡𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒 ÷ 180) × cos(𝜋 × 𝑙𝑜𝑛𝑔𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒 ÷ 180)

本方式は、利用者の緯度経度情報から利用者が滞在しているのか、それとも移動しているのかを大円距離計算式を用いて、滞在しているかどうかを判定する。また、滞在し始めた最初の座標から次の点の距離を大円距離計算式から求め、滞在期間を特定する。そして、特定した滞在期間内の緯度経度情報の平均から、滞在場所の特定を行う。具体的には、次𝑦 = 𝑅 × cos(𝜋 × 𝑙𝑎𝑡𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒 ÷ 180) × sin(𝜋 × 𝑙𝑜𝑛𝑔𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒 ÷ 180)𝑧 = 𝑅 × sin(𝜋 × 𝑙𝑎𝑡𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒 ÷ 180)三次元上の二点の座標情報(𝑥, 𝑦, 𝑧)、(𝑥1, 𝑦1, 𝑧1)の大円距離𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒を下記の式で求める
𝑑 = B(𝑥 − 𝑥1)! + (𝑦 − 𝑦1)! + (𝑧 − 𝑧1)!

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𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒 = 2 × 𝑅 × asin (𝑑 ÷ 2 ÷ 𝑅)

二点間の大円距離𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒が閾値5𝑚以内であれば、滞在、それより大きければ、移動中と判定する。

3.

実装方法

実装方法は、主に Python と PostgreSQL を用いた。
本システムは GPS により取得される移動履歴データを PostgreSQL のユーザ定義関数を用いて、計算しやすい形のデータ形式に変換する。本システムは変換されたデータから、滞在しているかどうかの判定、ある滞在場所の滞在期間の特定を行う。さらに本システムは、滞在期間が判明したデータと移動中と判定されたデータ、Python のモジュールの geopy を用いて、滞在場所の特定を行ったデータを Python のモ
ジュールの Folium を用いてマップに描画を行う。

4.

実験および考察

本稿で説明した方式を用いて、実際に地図上へ可視化を行なった。地図上に可視化する際に使用した実験データも表 1 に示した。表 2 では、列名以外の表の色が濃いセルが実際に滞在した場所を示す。また、滞在地の緯度経度を描画する際は、滞在していると判定された緯度経度の平均を用いて示した。実際のマップ上での可視化結果が図１となり、赤いピンが滞在した場所の位置、青いピンが移動中に記録した位置を示す

図 1:表 2 のマップ上への可視化結果
実験を行なった結果、図１のようなマップとなり、表 2 にあるように、「移動していたか」の項目が Falseになっている部分が滞在していると判定されたものとなる。また、地図上でも赤ピンで、滞在している場所がわかる。この実験から、実際に、緯度経度情報から、滞在地の算出を行うことができた。

表 1：算出方式を検証するためのサンプル移動履歴
データ

5.

まとめ

本提案方式は、旅行者の緯度経度情報を大円距離計算で計算し、一定の閾値を基準に、その場所に滞在しているのかそれとも移動中なのかの判定により、滞在しているかどうかがわかる。また、前段階で滞在と判定された際に、バックトレース方式を用いて、滞在していた期間の特定、滞在期間内の緯度経度情報の平均から、滞在場所の特定を行う。本方式の実装により、他の旅行者の移動軌跡を用いた新たな旅行提案の実現に向けた滞在地と、移動経路を分けてマップ上に可視化することができた。本方式の今後の発展として、滞在地の感性情報を加えて、実際に、他の旅行者の移動軌跡から新たな旅行スポットの提案をする予定である。
参考文献(1) 久米 雅人: “アフターコロナの新たな旅行傾向” ,みずほリサーチ&テクロノジーズ, pp.7-8 , (2022)(2) Y. Hayashi, A. Yamada, Y. Kiyoki, T. Mita: "AnOptimal Route Calculation and Short-TripVisualization System Based on 'Kansei' of Travelers",
Travel, Movement and (Im) Mobilities, An Inclusive
Interdisciplinary Conference, 2019.

表 2:表１を用いた滞在地、および滞在期間の算出
後の移動経路の一覧

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