DEIM Forum 2017 P4-3

周辺情報掲示による観光スポットへのセレンディピティ誘発効果の検証
村田 裕寛†

奥健太†† 龍谷大学理工学部情報メディア学科 〒 520-2194 滋賀県大津市瀬田大江町横谷 1 番 5
E-mail: †t130516@mail.ryukoku.ac.jp, ††okukenta@rins.ryukoku.ac.jp
あらまし

本研究では地図インタフェース上での観光スポット探索に焦点をあて，どのように情報提示することで，ユーザにとって新たな観光スポットへの興味を誘発できるか検証する．具体的には，地図上に表示されている領域周辺の観光スポット情報を提示することで，周辺スポットへの興味を誘発するインタフェースを試作し，その有用性を検証する．評価指標としては特にセレンディピティに着目している．セレンディピティとは「偶然によって思いがけず価値あるものを発見する能力」という意味である．つまり，提案システムは，ユーザが地図操作というインタラク
ションを繰り返すことで，本来目的としていなかった思いがけず魅力のある観光スポットを発見していくというセレ
ンディピティ的な効果を誘発する狙いがある．評価実験では，三つの異なるタスク（T1:目的地として一つのスポットを指定，T2:目的地として二つのスポットを指定，T3:目的地として地域を指定）において，Google Maps インタ
フェース（GM）をベースラインシステムとし，提案システムとして，周辺観光スポット名提示インタフェース（S）
および周辺観光スポット名および関連特徴語提示インタフェース（SP）を比較した．結果，タスク T3 のように，目的地が漠然とした地域のみが指定されているだけであり明確には定まっていない場合には，提案システムのセレンディ
ピティ的効果が高いことを示した．
キーワード Web 情報システム
探索に焦点をあて，どのように情報提示することで，ユーザに

1. は じ め に2015 年の訪日外国人旅行者数が 1,974 万人に達する

とって新たな観光スポットへの興味を誘発できるか検証する．
（注 1）

な

具体的には，地図上に表示されている領域周辺の観光スポット

ど観光を楽しむ人々はますます増大してきている．また，観光情報を提示することで，周辺スポットへの興味を誘発するイン

情報サイトの一つである TripAdvisor には，約 620 万件もの旅

タフェースを試作し，その有用性を検証する．

行情報（観光スポットやレストラン，ホテルなど）が登録され評価指標としては特にセレンディピティに着目している．セている．観光者はこのような膨大な観光スポットの中から，自レンディピティとは「偶然によって思いがけず価値あるものを分の好みに合った観光スポットを選択する必要がある．

発見する能力」という意味である．つまり，提案システムは，

このような背景の下，ユーザの嗜好に合った観光スポットをユーザが地図操作というインタラクションを繰り返すことで，推薦する観光スポット推薦システム [1] に関する研究が盛んに本来目的としていなかった思いがけず魅力のある観光スポット

行われている．観光情報推薦システムは Web インタフェースを発見していくというセレンディピティ的な効果を誘発する狙やモバイルインタフェースとして実装されていることが多く，いがある．

その中でも特に地図インタフェースを採用しているシステムも本研究の貢献は以下のとおりである．

多い [2] [3]．例えば，Lee らの推薦システム [2] は，旅行プラン•

観光スポットへのセレンディピティを誘発するためのイを生成し，そのプランに合った観光スポットや観光ルートを提ンタフェースとして，地図表示領域周辺の観光スポット名およ示している．このように推薦システムがユーザの嗜好に合ったび関連ツイート群の要約情報を提示するシステムを試作した．

旅行プランを生成し提示してくれることで，ユーザにとっては観光プランニングの手間も大きく省くことができる．
一方で，旅行前の観光プランニングという行為自体を楽しむ
ことも観光を楽しむ一つの大きな要素である．例えば，Google

Maps などのオンライン地図インタフェースを用い，旅行で訪れる地域周辺を調べながら，目的とする観光スポットを探索することも楽しみの一つである．地図を操作しながら，興味ある
新たなスポットに巡り会うという体験も可能である．
そこで，本研究では地図インタフェース上での観光スポット•

三つのタスクを想定したユーザ評価により，Google Maps

インタフェースをベースラインとしたとき，提案システムのセ
レンディピティ効果を検証した．

2. 関 連 研 究
2. 1 観光情報推薦システム
観光情報推薦システム [1] は，ユーザの要求に合った観光情報や娯楽施設を提供するシステムである．これまでにも多くの観光情報推薦システムに関する研究が行われている [4]．
観光情報推薦システムは，Web インタフェースとして提供（注 1）：http://www.mlit.go.jp/kankocho/siryou/toukei/in out.html

されることが多い．Lee ら [2] は，Web ページに Google Maps

—1—

を埋め込み，地図上で旅行ルートを表示するインタフェースをリスト内の多様性が高いことを意味する．

提案している．台南市での旅行者向けに，文化遺産や郷土料理(b) ユーザモデルに基づく方式は，ユーザが知っている/知らなど個人の嗜好に合った旅行プランを提示する．EnoSigTur [5]ないアイテムや習慣的に利用しているアイテムなどを予めユー

では，ユーザが自身のデモグラフィック情報および嗜好を入力

ザモデルとして構築しておくことで，ユーザが知らないアイテすることで，観光に関する情報が推薦される．

ムや習慣から外れているようなアイテムを推薦することを目指

さらに，スマートフォンなどのモバイルインタフェースとしした方式である．Hijikata ら [11] は，ユーザから明示的に獲得て観光情報推薦システムを適用しているものもある．Yu ら [3]された既知・不既知プロファイルを利用し，協調フィルタリン

は，PDA において個人向け旅行プランニングをサポートする

グにより対象ユーザにとっての不既知のアイテムを予測する手ための位置情報ベースの推薦システムを提供している．推薦情法を提案している．これは，「知っているアイテムが似ている他

報は個人の嗜好や位置情報，時間に基づいて生成され，Googleのユーザが知っているアイテムは，注目しているユーザも知っMaps 上に提示される．LiveCities [6] は，Android での通知ているだろう」という仮説に基づく．そして，不既知であり好サービスを用いて，ユーザコンテキストに合った情報をプッシュ

みのアイテムを提示することで，新規性の高い推薦を行うこと提供する．

を可能としている．

以上のように，観光情報推薦システムは Web インタフェー(c) ユーザインタラクションに基づく方式は，ユーザを情報

スやモバイルインタフェースとして提供されていることが多い．

推薦システムの系の一部として取り入れ，積極的にユーザとシ

特に観光情報は地域との関係が強いため，推薦情報を提示する

ステムとのインタラクションを発生させることで，ユーザが能ために地図インタフェースを採用しているシステムも多い．本動的にセレンディピティなアイテムを発見していく機会を提供

研究においても，地図インタフェースを採用している．

する方式である．Oku ら [12] は，ユーザが任意に選択した二つ

2. 2 セレンディピティ指向推薦システムのアイテムを混ぜ合わせることで，セレンディピティなアイテ

セレンディピティは，推薦アイテムがユーザにとってどれだ

ムを発見するというアイディアに基づくフュージョンベース推

け魅力的かつポジティブな驚きがあるものかを測る尺度であ薦システムを提案している．この推薦システムは，混ぜ合わせる [7]．推薦システムにおけるセレンディピティの評価尺度につるという概念をシステムとのユーザインタラクションに取り入いては，複数の研究者により独自の定義が提案されている．

れたものである．二つのアイテムを混ぜ合わせるという操作をGe ら [8] は，セレンディピティに関する二つの重要な側面に繰り返すことで，ユーザが好奇心や遊び心をもちながら，探索ついて述べている．一つ目は，セレンディピティなアイテムは，的にセレンディピティなアイテムを発見することを支援するこ

ユーザによって未だ発見されておらず，かつ予期されないものとを目的としている．

であること，二つ目は，セレンディピティなアイテムは，ユー

この三つの方式のうち，本研究の提案システムは (c) ユーザ

ザに興味を起こさせ，妥当かつ有用であること，という点を挙インタラクションに基づく方式に分類される．提案システムでげている．

は，ユーザが地図操作を通して，繰返しシステムとインタラク

Herlocker ら [7] は，良いセレンディピティの評価尺度は，推ションし，周辺の観光スポットに関して気付きを促すことで，薦が継時的にユーザの興味を広げるきっかけになったかというセレンディピティ的な体験をもたらすことを目的としている．

観点を考慮に入れる必要があると述べている．つまり，ユーザ
がこれまで一度も購入してこなかったようなジャンルのアイテムを推薦によってどこまで支持するようになったか，推薦されたアイテムによってユーザがどの程度幸せになったか，他のア

3. 提案システム
本章では，提案システムのインタフェースおよびシステム構
成について説明する．

イテムに比べ，高い確率でユーザがその推薦アイテムのリピー

3. 1 インタフェース

タになったか，などの観点から評価すると良いと述べている．

図 1 に，提案システムのインタフェースを示す．インタフェー

奥 [9] は，セレンディピティ指向推薦システムを，(a) 推薦リ

スは，大きく地図ビューと周辺情報ビューに分けられる．周辺

スト編集に基づく方式，(b) ユーザモデルに基づく方式，(c)情報ビューには，地図ビューに表示されている範囲の周辺に関ユーザインタラクションに基づく方式の三つの観点から分類しする情報が提示される．周辺情報ビューは六つのエリア（NW,ている．

W, SW, SE, E, NE）に分けられる．

(a) 推薦リスト編集に基づく方式は，情報推薦システムからユーザは地図ビュー上において地図操作（移動，拡大・縮小）

提示される推薦リストを編集し，推薦リストに多様性をもたせを行うことができる．地図の表示領域が更新されると，同時にることで，推薦リストにセレンディピティなアイテムが含まれ周辺情報ビューも更新される．周辺情報ビューには，表示領域る可能性を高める方式である．Ziegler ら [10] は，提示された周辺に関する情報（スポット名やツイートの要約など）が提示

推薦リストの中に多様なアイテムが多く含まれる方が，その中される．周辺情報ビューの六つのエリアは地図の表示領域を基にセレンディピティなアイテムが含まれる可能性が高くなると準に，それぞれ，北西，西，南西，南東，東，北東に対応する．

述べている．推薦リストの多様性を測る尺度として，推薦リス

例えば，地図表示領域よりも北西あたりに関連する情報は，周ト内類似度を定義している．推薦リスト内類似度は推薦リスト

辺情報ビューの NW エリアに提示される．

内の全アイテム間の類似度の平均を表し，この値が低いほど，ユーザは地図表示を行いながら，周辺情報を入手することが—2—

できる．提案システムでは，ユーザが注目している領域周辺の

表 1 観光スポットカテゴリ

情報を提示することで，ユーザが本来興味をもっていた領域か

カテゴリ名

ら周辺の領域にも興味を促すことを目的としている．

Shrine3. 2 システム構成

Temple

提案システムの構成を図 2 に示す．提案システムの処理の流Historic Site

れは下記のとおりである．なお，下記の項目番号は図中の番号

Mountainに対応している．

Beach
Farm

(1) 観光スポットに関連する情報を，あらかじめ地理座標

Lakeと関連付けておき，データベースに登録しておく．

Scenic Lookout(2) 地図の表示領域が更新されると，地図の中心位置がTrail

サーバに送信される．サーバは，その中心位置を基に，周辺領

River

域の座標を算出し，その領域内に含まれる情報をデータベース

Buddhist Temple

から取得する．

GardenCastle(3) 取得した情報を集約する．

Forest(4) 集約した情報を周辺情報ビューに表示する．

National Park

上記のうち，(1) はオフライン処理，(2) から (4) はオンライ

Volcano

ン処理となる．次章以降では，各処理について詳細に説明する．

4. データ前処理
提案システムでは，あらかじめ地理座標と関連付けた観光ス
ポット情報および特徴語をデータベースに登録しておく．デー
タベース上に，スポットテーブルおよび特徴語テーブルを作成する．以降，各テーブルの作成方法について説明する．

4. 1 観光スポットデータの収集
まず，観光スポットデータの収集について説明する．収集した観光スポットデータは観光スポットテーブルに登録する．観光スポットテーブルは次の関係スキーマで定義する．

s p o t ( id , name , category name , l a t l n g )こ こ で ，id は ス ポット ID, name は ス ポット 名 ，cate-gory name はカテゴリ名，latlng は緯度・経度である．
ス ポット デ ー タ の 収 集 に は ，位 置 情 報 サ ー ビ ス で あ る

Foursquare が公開している Fousquare API（注 2） を用いる．具
体的には下記の手順によりスポットデータを収集し，テーブルに登録する．

(1) Foursquare API により，日本全国の場所（venue）デー
タを収集する．場所データには，場所 ID，場所名，カテゴリ
名，緯度・経度が含まれている．

(2) 収集した場所データから，観光スポットに関連するカ
テゴリとして表 1 に該当する場所データのみを抽出する．

(3) 抽出した場所データを spot テーブルに登録する．
4. 2 位置情報付きツイートの収集
Twitter からの位置情報付きツイートの収集には，Twitter
Streaming API（注 3） を用いる．Streaming API で収集したツ
イートをツイートテーブルに登録する．ツイートテーブルは次の関係スキーマで定義する．

t w e e t ( id , u s e r i d , t e x t , c r e a t e d a t , l a t l n g )ここで，id はツイート ID，user id は投稿者 ID，text はツ
イートのテキスト，created at は投稿日時，latlng は緯度・経度で表される位置情報である．

4. 3 特徴語と位置情報との対応付け
位置情報付きツイートから特徴語を抽出することで，特徴語と位置情報を対応付ける．特徴語と位置情報の関係を特徴語-位
置情報テーブルに登録する．特徴語-位置情報テーブルは次の関係スキーマで定義する．

phrase −l a t l n g ( phrase , l a t l n g )ここで，phrase は特徴語，latlng は緯度・経度である．
具体的には下記の手順により特徴語-位置情報テーブルを作成する．

(1) ツイートテーブル内のツイート ti ∈ T について，タプル (ti .text, ti .latlng) を取り出す．

(2) テキスト ti .text に対し形態素解析を適用し，特徴語を抽出する．ここで，特徴語として抽出対象とする品詞は名詞および形容詞とする．ツイート ti の j 番目の特徴語を pij とする．

(3) タプル (pij , ti .latlng) を特徴語-位置情報テーブルに登録する．同様に，抽出された全特徴語を登録する．

(4) (2)–(4) を全ツイート T について繰り返す．
4. 4 観光スポットと特徴語との対応付け
特徴語の位置情報に基づき，特徴語を観光スポットと対応付
ける．観光スポットと特徴語の関係を観光スポット-特徴語テー
ブルに登録する．観光スポット-特徴語テーブルは次の関係ス
キーマで定義する．

spot −p h r a s e ( s p o t i d , phrase , t f , i d f )ここで，spot id は観光スポット ID であり，phrase はそのスポットに対応付けられた特徴語である．tf および idf については次節で説明する．

（注 2）：https://developer.foursquare.com/（注 3）：https://dev.twitter.com/streaming/overview

ここでは，観光スポットを中心とした半径 dm 以内に存在する
特徴語をその観光スポットに対応付ける．本実験では n = 100

—3—

図1

提案システムのインタフェース．インタフェースは地図ビューと周辺情報ビューから構成
される．地図ビューには地図インタフェースが出力され，周辺情報ビューには地図表示領域周辺のスポット情報が提示される．

図 2 システム構成図とした．

4. 5 特徴語の重み付け
観光スポットに対応付けられた特徴語について，その特徴語の重要度に応じて重み付けを行う．特徴語の重み付けには TF-IDF

tf idfij = tfij · idfi
nij
tfij = ∑k nkj
idfi = logを用いる．TF-IDF は文書中の単語の重みを表すものであり，文書検索などの分野においてよく用いられる．TF は単語の出現頻度（Term Frequency）であり，文書中の単語の出現頻度を

|D|
di

(1)
(2)
(3)

ここで，nij は文書 dj ∈ D における単語 ti の出現回数であ∑り， k nkj は文書 dj におけるすべての単語の出現回数である．

表す．IDF は逆文書頻度（Inverse Document Frequency）で|D| は対象とする文書の総数であり，di は単語 ti を含む文書数あり，多くの文書に出現するような一般的な単語は値が小さくである．

なり，特定の文書にのみ出現するような単語は値が大きくなる．
単語 ti の TF-IDF は次式で求められる．

本研究においては，観光スポット sj ∈ S が文書 dj ∈ D に相当する．つまり，観光スポット sj において対応付けられた特徴
語 pi の出現頻度が tfij となる．また，多くのスポットに出現するような特徴語は idf が小さくなり，特定のスポットにのみ出現するような特徴語は idf が大きくなる．得られた tfij および idfi を観光スポット-特徴語テーブルに登録する．

—4—

図 4 は，例として清水寺に関する語句を提示したものである．
この場合，中央に観光スポット名である「清水寺」が表示され，その周辺に関連する特徴語を重みに応じたサイズで表示している．ツイートでは，多くのユーザが清水寺において「清水寺」とつぶやいていることから，「清水寺」が最も関連する特徴語として大きく表示されている．次に「きれい」という特徴語が多くつぶやかれているのがわかる．

図 3 周辺情報の領域

5. 周辺情報の検索と集約, 掲示
5. 1 検索領域の算出
地図の中心座標 (x0 , y0 ) および地図の表示領域の幅 w0 ，高さ h0 を受け取ったとき，周辺情報ビューの各領域（NW, W,

SW, SE, E, NE）を算出する．各領域は矩形領域 Rl で表され，

図 4 タグクラウドによる清水寺に関する語句の表示

本論文では矩形領域 Rl を南西座標および北東座標で表現する．
例えば，NW の矩形領域は，RN W = {(x1 , y1 ), (x2 , y2 )} という形で表現する．ここで，(x1 , y1 ) が南西座標，(x2 , y2 ) が北東
座標を表す．
各領域は図 3 のようになる．式で表すと次式で求められる．

R

NW= (x0 − w0 , y0 + h0 /2) (x0 , y0 + h0 )(4)

RW = (x0 − w0 , y0 − h0 /2) (x0 − W0 /2, y0 + h0 /2)(5)

6. 評 価 実 験
提案システムにより周辺領域におけるスポット情報を提示することが，ユーザにとってのセレンディピティを誘発する効果に寄与するか検証するため，被験者評価実験を行った．本章では，まず，データセットおよび比較手法，実験方法について説
明し，定量分析結果および定性分析結果について述べる．

6. 1 データセット

RSW = (x0 − w0 , y0 − h0 ) (x0 , y − h0 )(6)

RN E = (x0 , y0 + h0 /2) (x0 + w0 , y0 + h0 )(7)

spot テーブルに登録した．また，Twitter Streaming API によ

RE = (x0 + w0 /2, y0 − h0 /2) (x0 + w0 , y0 − h0 /2) (8)り，2015 年 1 月 1 日から 2015 年 12 月 31 日の期間中に関西

RSE = (x0 , y0 − h0 /2) (x0 + w0 , y0 − h0 /2)

圏で発信された 18, 187, 076 件の位置情報付きツイートを収集(9)

Foursquare API により 32, 775 件の観光スポットを収集し，し，tweet テーブルに登録した．4. 章で示した手順にしたがっ

5. 2 観光スポットの選択
領域 Rl において，観光スポットテーブル spot からスポットを選択する．ここでは，領域 Rl に存在し，かつ (x0 , y0 ) との距
離が最小のスポットを選択する．選択されたスポットを Rl とする．たとえば，NW の領域から選択されたスポットは RN Wと表記する．

5. 3 関連ツイートの選択
観光スポット-特徴語テーブルから観光スポット Rl に関連する特徴語を選択する．このとき事前に算出しておいた tf 値お
よび idf 値も取得しておき，tf × idf をその特徴語の重要度とする．

5. 4 周辺情報の提示
インタフェース上の周辺情報ビューの各領域に，選択したス
ポットおよび関連ツイートの集約を提示する．ここでは，図 4のように，タグクラウドの形式で提示する．タグクラウドとは，タグ集合を表現する方法であり，重要度の高いタグは大きく目立つように表示されるものである．ここでは，中央にスポットて，phrase-latlng テーブルおよび spot-phrase テーブルを作成した．それぞれ 1, 201, 973 件，198, 753 件のタプルが登録されている．

6. 2 比 較 手 法
比較手法として下記の三つを用意した．

GM: Google Maps インタフェース（ベースライン） 標 準の Google Maps のみを提示し，周辺情報は提示されない．
これを本評価実験におけるベースラインとする．

S: 周辺観光スポット名提示インタフェース 表示領域周辺の観光スポット情報を提示する．提示する観光スポット情報はス
ポット名のみである．周辺エリアごとに n 件の観光スポット情報を提示する．本実験では n = 5 とした．

SP: 周辺観光スポット名および関連特徴語提示インタフェース
表示領域周辺の観光スポット情報を提示する．提示する観光ス
ポット情報はスポット名およびそのスポットに関連する特徴語群である．特徴語群はタグクラウドにより提示する．周辺エリ
アごとに 1 件の観光スポット情報を提示する．

名を置き，その周辺に重みに応じたサイズをもつ特徴語を提示
する．

—5—

6. 3 実 験 方 法

表2発見した観光スポットに関する質問項目
質問番号

被験者は男性 10 名であり，年齢は 21 歳から 27 歳である．
被験者は提案システムに関する予備知識はもたない．被験者にシステムを使用してもらうシチュエーション設定として，下記

質問

Q1

そのスポットについて元々知っていたか？

Q2

そのスポットに行ったことがあるか？

Q3

今回の旅行で立ち寄ってみたいか？

Q4

将来立ち寄ってみたいか？

の 3 種類のタスクを用意した．なお，各タスクの目的地，都道
府県は被験者自身で決定する．

表 3 システム全体に関する質問項目

T1 「今週末，観光に行くプランを立てています．ある目的地

質問番号

一ヶ所を訪れることは確定していますが，他にも興味のあるス

Q1

インタフェース妥当性

このシステムのインタフェースはわかりやすかった

Q2

システム利用性

このシステムに満足している

ポットを探したいと思います．システムを使って目的地以外にQ3

システム利用意図

またこのシステムを利用したい

Q4

セレンディピティ

このシステムで新たに興味をもったスポットが発見できた

興味のあるスポットを探してください．
」

関連尺度

質問

T2 「今週末，観光に行くプランを立てています．目的地二ヶ所を訪れることは確定していますが，他にも興味のあるスポッ

目する．

トを探したいと思います．システムを使って目的地二ヶ所以外

発見スポット数に興味のあるスポットを探してください．
」

知かつ未訪問であったスポットが発見されたかを示す指標であT3 「今週末，観光に行くプランを立てています．ただし，具る．表 2 の Q1，Q2 に対してともに「NO」を解答したスポッ

体的に訪れたいスポットは決まっておらず．都道府県一ヶ所のト数に相当する．

み決まっています．システムを使って決めた都道府県一ヶ所あ

興味度（今回） 予定に入れていなかったが今回の旅行で立ちたりで興味のあるスポットを探してください．
」

寄ってみたくなるほどの興味をもてたかを示す指標である．表

被験者には上記の各タスクを提示し，下記手順にしたがってシステムを使用してもらった．

(1) 被験者は指定されたシステムを用い指定されたタスクを遂行する（時間は無制限）．

システムを利用することでいかにユーザが未2 の Q3 の平均評価値に相当する．
興味度（将来） 今回の旅行では予定していないが，将来の旅
行では立ち寄ってみたくなるほどの興味をもてたかを示す指標である．表 2 の Q4 の平均評価値に相当する．

(2) 被験者はタスクを遂行している間，興味をもったス

第 1 章で述べたとおり，セレンディピティは「偶然によってポットを記録しておく（記録するスポットの上限数は無制限）．

思いがけず価値あるものを発見する能力」を表す．つまり，発(3) 被験者が満足したか飽きた場合，タスクを終了する．

見スポット数が多く興味度の高いスポットを提示できるシステ(4) 被験者は記録した各観光スポットに対して表 2 に示しムがセレンディピティ的効果が高いシステムといえる．

た質問に回答する．

(5) 他の残りのシステムおよびタスクについても同様の手
順を行う．

(6) すべてのシステムおよびタスクが完了した後，表 3 に示した質問に回答する．
なお，タスク，システムともに順所効果を相殺するため，タスク，システムの利用順序は被験者により変更している．

図 5 は，タスクごとのシステムによる発見スポと数および興味度の違いを示したものである．全体的にはタスクにより傾向が異なることがわかる．
タスク T1 では目的地が一ヶ所と決まっていることから，地図操作を行う範囲が狭いと考えられる．そのため周辺情報があまり更新されず，目新しいスポットが提示される機会が少な
かった．タスク T1 においては，被験者は周辺情報ビューよりも地図ビューを見ることが多く，GM と S，SP の使われ方に

目的地，地域は実際に旅行に行く予定の気分でシステムを使用してもらうため，ユーザに決めてもらった．ただし，今回はツイート収集対象を関西圏に限定したため，SP についてはす
べて関西圏内のスポットおよび地域を指定してもらった．

特別な違いがみられず，結果としてもこれらの間で差は見られなかった．
タスク T2 においては目的地が二ヶ所あることから，その二つのスポット間において地図操作を行う可能性が高い．地図操

ここで，表 2 の質問項目について，Q1 および Q2 に対して

作に伴い周辺情報も更新される機会が増えるため，周辺のス

は {YES, NO} の二択で回答してもらう．このとき，Q1，Q2

ポット情報に目が留まる頻度も高くなる．その結果，発見スポッ

ともに「NO」と回答したスポットのうち，最も興味をもったト数に関しては，GM よりも S の方が上回った．また，興味度

スポット 3 件について答えてもらう．Q3 および Q4 に対して

（今回，将来）に関しては，S および SP 共に GM を上回った．

は {5: 強くそう思う，4: そう思う，3: どちらともいえない，2:

タスク T3 においては目的地が地域のみしか決まっていない

そうは思わない，1: 全くそう思わない } の 5 段階評価で回答ため，その地域周辺で地図操作を行う頻度が多い．結果として，してもらった．同様に，表 3 については，Q1 から Q4 に対し周辺情報ビューに目が留まる機会が増えた．そのため，GM よて先と同じ 5 段階評価で回答してもらった．

りも S および SP の方が，発見スポット数および興味度（今回，6. 4 定 量 評 価
6. 4. 1 発見スポット数および興味度の評価

将来）共に高かった．
また，全体にわたって S と SP を比較すると，発見スポット

被験者評価実験について，タスクごとのシステムによる違い

数および興味度（今回，将来）共に S の方が SP を上回った．Sについて定量的に評価する．ここでは，下記の三つの指標に注と SP の違いは，一度に提示するスポット数と付随して提示さ—6—

(a) タスク T1

図 6 システムに対する質問の平均評価値

図 6 より，セレンディピティに着目すると，S および SP 共に GM よりも平均評価値が高かった．この結果から，提案シス
テムにより周辺情報を提示することがユーザにとってのセレン
ディピティ効果の誘発に寄与することがわかる．

S と SP を比較すると，SP の方が S を上回った．これは，
6. 4. 1 項において示した S の方が SP を上回ったという結果と逆の結果となる．提示されるスポットを個々にみていくと S の方がセレンディピティ効果は高いという結果になったが，シス
テム全体で被験者に評価してもらうと逆の結果になった．実際(b) タスク T2には S の方がセレンディピティ効果は高かったのに対し，被験者の体感としては SP の方がセレンディピティ効果は高いと感じるといえる．SP と S の違いは，スポットに関連する特徴語を提示しているか否かの違いであるため，この特徴語の提示機能が被験者の体感に影響を与えると考えられる．今後は，関連する特徴語を提示することが，どのようにユーザに影響を及ぼすか検証したい．
一方で，インタフェース妥当性に着目すると，SP は GM とS に比べて低かった．周辺スポットおよび関連特徴語の提示方法については改善の余地がある．
(c) タスク T3

図 5 タスクごとのシステムによる発見スポット数および興味度の違い

7. ま と め
本研究では地図インタフェース上での観光スポット探索に焦れる情報量である．S はスポット名のみを 5 件提示しているの点をあて，どのように情報提示することで，ユーザにとって新に対し，SP では 1 件のスポットについて特徴語と共に提示したな観光スポットへの興味を誘発できるか検証した．具体的にている．今回の結果からは，限られたスポットの詳細情報を提は，地図上に表示されている領域周辺の観光スポット情報を提示するよりも，シンプルな形でもスポット名のみを多く提示す示することで，周辺スポットへの興味を誘発するインタフェー

る方が発見スポット数も多く，興味度が高いスポットが多く提スを試作し，その有用性を検証した．

示されることから，セレンディピティ的効果が高いといえる．

評価実験では，評価指標としてセレンディピティに着目し，また，三つのタスクにおける結果を比較すると，タスク T3

被験者実験により，発見スポット数および提示されたスポット

において顕著に発見スポット数および興味度が高くなった．タへの興味度について評価した．三つの異なるタスクにおいて，

スク T3 は他の二つのタスクに対し，目的地が漠然とした地域

GM: Google Maps インタフェースをベースラインシステムとのみが指定されているだけであり明確には定まっていない．こし，提案システムとして，S: 周辺観光スポット名提示インタのように目的地が漠然としたときには，提案システムにおいてフェースおよび SP: 周辺観光スポット名および関連特徴語提示

特にセレンディピティ的効果が高いといえる．

インタフェースを比較評価した．結果，タスク T3（地域のみ

6. 4. 2 システム全体に対する評価指定）のように，目的地が漠然とした地域のみが指定されていつづいて，システム全体に対する評価に着目する．図 6 は，るだけであり明確には定まっていない場合には，提案システム

表 3 に示した Q1 から Q4 への回答に対する平均評価値である．

のセレンディピティ的効果が高いことを示した．

—7—

謝

辞

本研究は JSPS 科研究費 16HO5932 の助成を受けたものです．ここに記して謝意を表します．

文

献[1] Francesco Ricci. Travel Recommender Systems. IEEE Intelligent Systems, Vol. 4, No. December, pp. 55–57, 2002.
[2] Chang Shing Lee, Young Chung Chang, and Mei Hui Wang.
Ontological recommendation multi-agent for Tainan City
travel. Expert Systems with Applications, Vol. 36, No. 3
PART 2, pp. 6740–6753, 2009.
[3] Chien Chih Yu and Hsiao Ping Chang. Personalized
location-based recommendation services for tour planningin mobile tourism applications. In Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Vol.
5692 LNCS, pp. 38–49, 2009.
[4] Joan Borràs, Antonio Moreno, and Aida Valls. Intelligent
tourism recommender systems: A survey. Expert Systems
with Applications, Vol. 41, pp. 7370–7389, jun 2014.
[5] Joan Borràs, Joan de la Flor, Yolanda Pérez, Antonio
Moreno, Aı̈da Valls, David Isern, Alicia Orellana, Antonio
Russo, and Salvador Anton-Clavé. SigTur/E-Destination:
A System for the Management of Complex Tourist Regions.
In R. Law, M. Fuchs, and F. Ricci, editors, International
Conference on Information and Communication Technologies in Tourism, ENTER 2011, Vol. 3, pp. 39–50. Springer,
2011.
[6] D Martin, a Alzua, and C Lamsfus. A contextual geofencing mobile tourism service. In R. Law, M. Fuchs, andF. Ricci, editors, Information and communication technologies in tourism 2011, pp. 191–202. Springer-Verlag, 2011.
[7] Jonathan L. Herlocker, Joseph A. Konstan, Loren G. Terveen, and John T. Riedl. Evaluating collaborative filtering
recommender systems. ACM Transactions on Information
Systems (TOIS), Vol. 22, No. 1, pp. 5–53, 2004.
[8] Mouzhi Ge, Carla Delgado-Battenfeld, and Dietmar Jannach. Beyond accuracy: evaluating recommender systems
by coverage and serendipity. In RecSys 2010: Proceedingsof the 4th ACM conference on Recommender systems, pp.
257–260. ACM, 2010.
[9] 奥健太. セレンディピティ指向情報推薦の研究動向. 知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）- 特集：Web インテリジェンスとインタラクション II -, Vol. 25, No. 1, pp. 2–10, 2013.
[10] Cai-Nicolas Ziegler, Sean M. McNee, Joseph A. Konstan, and Georg Lausen. Improving recommendation lists
through topic diversification. In WWW 2005:Proceedingsof the 14th international conference on World Wide Web,
pp. 22–32, New York, New York, USA, 2005. ACM.
[11] Yoshinori Hijikata, Takuya Shimizu, and Shogo Nishida.
Discovery-oriented collaborative filtering for improving user
satisfaction. In IUI 2009:Proceedings of the 14th international conference on Intelligent user interfaces, pp. 67–76,
New York, New York, USA, 2009. ACM Press.
[12] Kenta Oku and Fumio Hattori. User Evaluation of Fusionbased Approach for Serendipity-oriented Recommender System. In Proceedings of the Workshop on Recommendation
Utility Evaluation: Beyond RMSE (RUE 2012), at the 6th
ACM International Conference on Recommender Systems(RecSys 2012), No. Rue, 2012.

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