DEIM Forum 2017 I6-3

撮影軌跡の曲率による観光スポットの特徴分析
高野悠作†

加藤大受††,†††

遠藤 雅樹††,††††
石川莊司

慶行††

廣田 雅春†††††

博††† 首都大学東京 システムデザイン学部 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6–6†† 首都大学東京大学院 システムデザイン研究科 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6–6††† ウイングアーク 1st 株式会社 〒 150–0031 東京都渋谷区桜丘町 20–1 渋谷インフォスタワー
†††† 職業能力開発総合大学校 基盤ものづくり系 〒 187–0035 東京都小平市小川西町 2–32–1††††† 大分工業高等専門学校 情報工学科 〒 870–0152 大分県大分市大字牧 1666
E-mail: †takano-yuusaku@ed.tmu.ac.jp, ††{y shoji,ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp, †††kato.d@wingarc.com,††††endou@uitec.ac.jp, †††††m-hirota@oita-ct.ac.jpあらまし

本研究では，ユーザがソーシャルメディア上に投稿した複数の写真データにおける撮影位置間の関係に着目し，その曲率から観光スポットでのユーザの行動を周遊行動と非周遊行動に分類し分析する．ここで，周遊可能なスポットとは，遊園地や公園のように，ユーザがスポット内の複数箇所を長時間かけて回ることが可能なスポットを指す．周遊行動は非周遊行動と比較してスポットでの滞在時間が長く，行動も多いため与えるの経済的効果も高いと考えられる．したがって，周遊可能なスポットの発見は，スポットの利益拡大に関係性の強い特徴の把握につながる．
そこで本研究では，Flickr 上の実データを利用し，東京都内のスポットを来訪者の移動軌跡に対する曲率を用いてランキング化し比較することで，周遊可能なスポットを発見し，これらのスポットに共通して現れる特徴について分析した．
キーワード

ソーシャルメディア，観光情報，移動軌跡，周遊行動，Flickr

1. は じ め に
近年，スマートフォンやタブレットなどの普及により Web を日常的に活用する場面が増えている．これにより，Twitter（注 1）
や Flickr（注 2） などのソーシャルメディアでも利用者の拡大が進んでおり，多くの人々がこれらのサイトを通じて，旅行や日常生活の中で起きた自らの出来事を Web 上で他人と共有している．
加えて現在では，多くのデバイスに GPS (Global Positioning(a)(b)

図 1 特定の観光スポットにおける周遊と非周遊の例

System) が搭載されているため，ソーシャルメディア全体における位置情報が付与されたデータの占める割合は多い．ソー薦．[1]，[2]，[3]，[4] 移動軌跡を用いたホットスポット抽出 [5] やシャルメディア上に複数のデータを投稿している特定のユーザ

ユーザの類似性に対する推論 [6]，道路地図の分析や渋滞の可視に着目し，その位置情報に対して時間順序でソートすることで，化など様々な研究がある [7]，[8]．

そのユーザの移動軌跡が抽出可能である．

ここで，観光スポットにおけるユーザの行動に注目をした時，この移動軌跡から得られるユーザの移動について，例えば，スポット内で来訪者が取る行動の 1 つとして「周遊」と呼べる

中央に池などの障害物が存在する観光地では，来訪者の移動が行動がある．図 1(a) は特定の観光スポットでの滞在時に複数の制限される．そのため，ユーザのデータから得られる移動軌跡興味の対象を撮影して回る行動を周遊行動を，図 1(b) は唯一は必然的にその障害物を避けるような形状となる．その場所にの興味の対象のみを撮影する行動を非周遊行動と定義する．こおける多くのユーザの移動軌跡が同じような形状をしていれれらの周遊行動と非周遊行動では，滞在している観光スポット

ば，その場所の中央には障害物が存在するという地理的な特徴へ与える影響には大きな差異がある．図 1(a) のような周遊行を把握することが可能になる．そこで，移動軌跡を利用した研動が多い観光スポットは興味の対象が多いスポットであり，滞究が現在では盛んに行われており，GPS ログデータから抽出在時の行動が多くなりやすいためスポットに来訪した観光客かされる移動軌跡を基にモデリングした観光ルートの分析や推ら得られる経済効果も高い．しかし，図 1(b) のような非周遊行動の多い観光スポットでは興味の対象が単一であるため，そ（注 1）：https://www.twitter.com/（注 2）：https://www.flickr.com/の効果は異なると考えられる．このように，周遊行動と非周遊

行動の分類は，観光スポットの魅力などの性質を推定する指標

ルートの推薦などの研究が盛んである．例えば，Zheng ら [1]の 1 つとなると考えられる．そこで，本研究では，移動軌跡をは GPS の実データを追跡し，観光や旅行における詳細なユー基に周遊行動の抽出を行い，観光スポットを分析する．

ザ行動を分析し滞在ルートに関する推論を行っている．しかし，本研究では，写真に付与されるメタデータに基づいて，ユーザ単位で 1 日毎に撮影時間の昇順に並べた撮影位置情報を移動

GPS の実データは Web 上に少なくシステムの構築などに利用するのは難しい．

軌跡と定義する．周遊行動では，特定のスポット内を周回する

そこで，Lu ら [2] は Web 上に多数存在する写真データに付ように行動をするため，軌跡の形状として折り返しが少なく，与された撮影位置情報に着目をし，抽出した移動軌跡に対して弧を描くように撮影位置情報が分布すると考えられる．一方，分析を行い観光ルートを推薦するシステムの提案を行っている．

非周遊行動では，興味の対象が少ないためスポット間の移動をさらに，Zheng ら [3] はマルコフ連鎖モデルに基づいて移動軌跡繰り返すように行動をするため，軌跡の形状として折り返しがとホットスポットとの関係性の分析し，クラスタリングを行う多くなると考えられる．そこで，撮影位置情報からその形状をことで観光ルートに対する分析を行っている．Okuyama ら [4]推定するため，ユーザの観光スポットの移動軌跡における任意はユーザごとの移動軌跡に対してクラスタリングを行うことで，の 1 点に注目し，前後の撮影位置情報を元に最小二乗法の円回観光スポットの持つランドマーク情報などを付与し，よりユー帰モデルを生成する．そのモデルより推定される曲率を利用し，ザに適当な観光ルートを推薦するシステムの構築を行っている．

対象の撮影地点におけるユーザの行動を周遊と非周遊の 2 つにこれらの研究では，移動軌跡に基づいて各観光スポットの関分類する．ユーザの写真に付与されているタグを提案手法での連性を分析し，ユーザに適応した観光ルートを分析している．

分類別に集計した上でランキング化を行い，その結果に対してしかし，ユーザの移動軌跡を観光スポットの分析に応用してい分析・考察を行うことで，前述した周遊行動と非周遊行動に対る研究はない．ユーザの移動軌跡は滞在している観光スポットする仮説との整合性を検証する．

により様々であり，観光スポットの特徴を把握する上でも移動本論文の構成は以下のようになる．第 2 節では，写真に付与軌跡は非常に有用な情報となると考えられる．そこで本研究でされたメタデータを利用している関連研究について述べる．第は，移動軌跡から特定のスポットに対して「周遊」という行動

3 節では，提案する撮影軌跡の円回帰モデルから推定される曲に基づいて，地域的な特徴付けを行う手法を提案する．

率によるスポットの特徴分析について述べる．第 4 節では，提案手法を用いた実験の結果と考察を述べる．第 5 節では，本研究における成果のまとめと今後の課題について述べる．

2. 関 連 研 究

3. 提 案 手 法
本節では，移動軌跡をその曲率によって，周遊行動と非周遊行動に分類する手法について述べる．はじめに，撮影位置情報の付与された写真をユーザ別に Flickr から収集する．次に，こ2. 1 写真メタデータを利用した地理的特徴の分析の写真群から移動軌跡の抽出を行うが，本研究ではユーザの 1Web 上に存在する膨大な写真データには多くのメタデータが日の行動に対して着目をするため，1 つの移動軌跡に対する撮付与されており，これらの中で地理的特徴を分析する上で重要

影時間の上限を始点から終点まで 20 時間以内として，20 時間な情報としてタグや撮影位置，撮影時間などがある．例えば，を超過した場合にはその撮影地点から別の移動軌跡として抽出

Shirai ら [9]，Hirota ら [10] は撮影位置情報が付与された写真を行う．ここで 20 時間を上限としている理由として，24 時間データに対して分析を行うことで，人々の関心が高いホットスを通して連続的に行動するユーザは極少数であり，これを上限ポットの抽出を行った．Sengstock ら [11] は写真データに付与と定めると，例として，特定の日の朝 8 時に撮影をし，次の日されたタグや撮影位置情報に着目をし，関心領域や海岸線などの朝 8 時に撮影した写真までをユーザの 1 日の移動軌跡としての地理的特徴の抽出を行った．Thomee ら [12] はタグは写真の抽出してしまう．しかし，通常であれば睡眠時間などが間に存主題を説明する重要な情報であるとして，地図上でタグが表す在しており，同じ日の移動軌跡として抽出するのは不適当であ領域求めるアルゴリズムを提案し，地図上への可視化を行った．

ると考えられる．したがって，移動軌跡の終点までの上限を 20

2. 2 移動軌跡の応用時間と設定している．これにより抽出される写真群を 1 つの移

現在では，GPS が搭載されたデバイスが多く，位置情報が付動軌跡として分類を行う．

与されたデータが Web 上に膨大にある．これに伴い，移動軌3. 1 回帰モデルの生成跡を利用した研究が様々な分野で盛んである．Yokoyama ら [5]移動軌跡を用いた「周遊」に関する分類のための回帰モデル

はユーザの移動軌跡の交点を基にホットスポット抽出を行うの生成を行い，移動軌跡の曲率を推定する．本論文では，最小EBSCAN を提案している．Li ら [6] はユーザの移動軌跡を整理二乗法を利用した円回帰モデルの生成を行う．データ数 n の撮し滞在した場所や時間などに関し分析をすることで，ユーザの影緯度経度に対して，モデル関数の中心座標を (X, Y )，半径を類似性に関する推論を行っている．Liu ら [7] は GPS ログデー

R とすると円のモデル関数は以下のようになる．

タを基に生成される道路地図の問題性を指摘し，それに対する比較検証を行っている．Wang ら [8] は GPS による移動軌跡を基に交通渋滞を分析し，可視化するシステムの提案をした．
また，観光という分野に着目すると移動軌跡を基にした観光(Lati − X)2 + (Loni − Y )2 = R2 ( 1 <=i<=n)(1)

ここで，Lat，Lon は写真に付与された撮影位置情報の緯度，経度を表す．得られた撮影位置情報からこのモデル関数は最小

tour = 1
tour = 01200000

End Point 2
1000000
Data Quantity

Relay Point

800000600000400000End Point 1

Start Point

trajectory
図2

撮影スポット 3 点の位置関係による中継点の持つ意味合いの違い

二乗法により定められる．式 (1) における各未知数 X, Y, R について以下のように定義する．

f0





X +Y −R

f2

210 -1Threshold

10 110 0

図 3 5 点円回帰分析による周遊行動と非周遊行動の分類結果> 0 である．この曲率 curvature をししたがって，curvature =きい値として移動軌跡の周遊と非周遊の分類を行う．
たとき，中継地点から終点への移動により中継地点の持つ意味




−2Y
210 -2

単純なモデルとして図 2 のように移動軌跡中の 3 点に着目し

−2X



F =  f1  = 200000 -310(2)合いが大きく異なる．具体的に，図 2 において中継地点より終点 1 への移動では中継地点は折り返し点と考えられる．
．しか2し，終点 2 への移動では中継地点は経由点としての認識が強くこの時，式 (1) のモデル関数を展開した上での，二乗の総和は以下のようになる．

なると考えられる．このように，始点から中継地点への移動を軸としてみたとき，終点への移動が鋭角となる場合では中継地∑{Lat2i + Lon2i + f0 · Lati + f1 · Loni + f2 }2 = 0(3)

点は折り返し点，鈍角となる場合では中継地点は経由点として捉えることが可能となる．
「周遊」と呼べる行動では，興味の対各未知数における偏微分の値が 0 をとる時，この二乗の総和は象は複数存在している．したがって，ユーザはそれらを経由す最小値をとる．したがって行列 G1 , G2 を用いて以下のようにるように移動すると考えられる．これを曲率に置き換えると，表せる．

曲率が低い場合には中継点は経由点としての意味合いが大きく

∑
Lat2i
 ∑
G1 = 
Lati Loni ∑∑Lati∑

Lati Loni

∑

Lon2i

∑

Loni

∑



ユーザが周遊行動を行っている可能性が高くなると考えられる．

Lati 
Loni (4)∑∑

したがって，しきい値 th となる曲率を定めた上でそれ以下の場合には周遊行動スポット，以上の場合には非周遊行動スポットとして以下のように分類をする．

{1

tour =(Lat3i + Lati Lon2i )


 ∑


G2 = 
(Lat2i Loni + Lon3i ) 
 ∑

(5)

dF = G1 F + G2 = 0(6)1(curvature <= th)0(curvature > th)(8)

ここで，tour は周遊行動に対する論理値であり，1 のときには移動軌跡が周遊行動であり，0 のときには非周遊行動であることを表す．

(Lat2i + Lon2i )

4. 実

験

本論文では，Flickr から取得した東京都内で撮影された写真
ここで，dF は式 (2) における F の全微分を表す．このとき，に対して提案手法を適用し，分類した上でランキング形式での対象の移動軌跡上に存在する任意のデータ数 n の撮影位置情報検証を行う．

を基にして，式 (6) より X, Y, R を求めることで回帰モデルが決定される．

本実験のデータセットは，3. 章で述べた時間間隔で抽出され3. 2 モデルによる分類る移動軌跡を用いる．日本国内で撮影された位置情報が付与さ回帰モデルより，対象の移動軌跡に関して周遊行動と非周遊行動の分類を行う．この時，任意の円における曲率 curvatureは以下のように定義される．

1
curvature =R

4. 1 データセット

れた 5,900,003 枚の写真を用いる．全ユーザ数は 61,987 人で，東京都内での写真数が 1,900,574 枚，各ユーザ 1 日の移動軌跡の合計が 312,113 本である．

(7)

ただし，R は 3. 1 章より生成される円回帰モデルの半径を表す．

図 3 に，データセットに対して式 (8) におけるしきい値 th と5 点の円回帰分析の結果の変化を示す．
．5 点回帰分析では，注目点と前後 2 点を利用してのモデル生成を行う．したがって，

表1

クラス別のタグに関するランキング (th = 0.001)

周遊行動

非周遊行動

順位

タグ

スコア

順位

タグ

スコア

1

井の頭自然文化園

0.0002761

1

backpackers

0.0006725

2

コミケ

0.0002628

2

ilovelilyd

0.0006189

3

コミックマーケット0.0002517

3

sanriopurolandgreeting

0.0006097

4

dollshow

0.0002491

4

fullframe

0.0005148

5

inokashiraparkzoo

0.0002460

5砧公園0.0004267

6

赤ちゃん0.0002356

6

walkandrun

0.0004248

7

tokyobigsight

0.0002338

7

歩行走行0.0004247

8

comicmarket

0.00023278

府中市

0.0004203

9

female0.0002315

9

kinutapark

0.0004163

10

samba

0.0002223

10

停止待機

0.0004130

11

善福寺公園

0.0002120

11

stopandwait

0.0004127

12

zenpukujipark

0.0002111

12

fuchushi

0.0003959

13

dance

0.0002070

13

東京市

0.0003848

14

comike0.000204814suburb

0.0003459

15

bigsite0.000200915

sommer0.0003273

各軌跡上の始点と終点からそれぞれ 2 点ではデータ量が不足す基づいたランキング結果では，上位に井の頭公園や善福寺公園るため分類クラスを不明とする．したがって，各しきい値におが位置する．要因として，これらのスポットでは，中央に大きいて，それぞれ分類クラスが不明のデータが全体比 30.39%のな池が存在するため多くの観光者が経路を制限され周遊行動を577,481 枚のデータが分類されている．これらのしきい値 th にとったと考えられる．また，東京ビックサイトやコミックマー

おいて，周遊行動クラスと非周遊行動クラスそれぞれで各写真

ケットに関するタグも上位に多数存在する．これらは定期的にに付与されているタグを集計し，ランキング化した検証結果に開催されるイベントに関するタグであり，期間ごとに観光者がついて考察する．

持つ興味の対象が変化し，その期間内で全ての興味の対象を周

4. 2 検 証 指 標る観光者が多いことが要因として挙げられる．一方，非周遊行撮影軌跡の曲率を基準とした周遊行動に関する分類の有用性

動に基づいたランキング結果では，観光スポットを説明するタを検証するために，分類クラスの各データに付与されたタグをグはあまり上位に現れておらず，歩行走行や停止待機などの日基にスコアを算出する．周遊行動が一般的に多いと考えられる常における通常の行動に関するタグが上位を多く占めている．

スポットに関連したタグが上位に位置することで，提案手法に

これは，撮影者が非周遊行動をとる状況が観光ではなく，日常よる分類の有用性を示す．

生活の中に多いためであると考えられる．

ランキングの順位付けの指標となる任意のタグ tag のスコア

また，砧公園という桜の名所としてよく知られた観光地に関score は，全データにおけるタグの集合を C と各タグの重複度するタグが複数上位に存在している．図 4 はその砧公園に関すm とすると，式 (8) の分類クラスにおけるタグの集合 Ctour とる非周遊行動の写真数を月別に集計したグラフである．このグ各タグの重複度 mtour を用いて以下の式より定める．

ラフからも 3，4 月の桜の季節に他の月と比較してデータ数がscore =mtour (tag)∑m(tag)−∑( tag ∈ Ctour ) (9)mtour (t)m(t)

t∈Ctourt∈C

ランキング結果の出力において，全データに頻出するタグには日本 ， 東京 という国・地域を説明するタグや 昼 ， 夜という時間帯などを説明するタグ，撮影したデバイス名を説明したタグが多くを占める．本実験では，これらのタグはスポットに対する説明ではないため排除している．また，数値を含むタグも日付や年号を表すものが大多数であり，滞在しているス非常に多いことが分かる．つまり，観光者の大半が桜を興味の対象としてスポットを訪れており，興味の対象が単一であることから，移動回数が減少し非周遊行動において上位に位置していると考えられる．
以上により，提案手法において適当なしきい値を設定することで，周遊行動が多いと予想されるスポットやイベントが抽出された．そのため，移動軌跡における周遊行動と非周遊行動の分類が可能であると考えられる．

5. 終 わ り にポットに対して説明するタグではないことから，ランキング結果より取り除いている．

4. 3 結 果 考 察
表 1 はしきい値 th = 0.001 での周遊行動と非周遊行動に付与されているタグのランキング上位 15 件である．周遊行動に

本論文では，ユーザの移動軌跡に基づいて，観光スポットでの行動を周遊と非周遊に分類する手法を提案した．はじめに，Flickr から収集した写真を時間順序に基づき整理することで，ユーザごとの移動軌跡を抽出する．その移動軌跡上に存在する

600
500[3]

Quantity

400[4]

300
200[5]

100
0123456

図4

砧公園における月別のデータ数

Month789101112[6]任意の１点に対する円の回帰モデルを生成し，その曲率から周遊行動と非周遊行動への分類を行う．分類した写真に付与されるタグを集計し，ランキング化をすることで提案手法による分[7]類の有用性を検証する．提案手法を適用することで，周遊行動が多いと考えられる観光スポットが抽出が可能となり，移動軌跡に基づいた観光スポットの分析に対する有用性を確認した．
今後の課題として，提案手法では回帰分析に基づいて写真の分類を行ったが，分類性能の向上を目的すると，以下の 2 つの[8]課題が挙げられる．
（ 1 ） 緯度経度情報の直交座標系への変換（ 2 ） 各撮影スポット間における移動距離の考慮[9](1) は，現在の手法では，撮影位置情報における緯度経度を元に円回帰モデルの生成をする．しかし，GPS における緯度経度情報は WGS48 という測地形を元に付与されており，緯度と[10]経度でそれぞれの変化率が異なる．したがって，正確な曲率により分類を行う場合には地球中心の直交座標である ECEF 座標系への変換が必要であると考えられる．(2) は，現在の手法
では，周遊行動と非周遊行動の分類において，曲率のみを基準としている．しかし，移動軌跡における各点間の距離が大きい[11]場合にはモデル関数の半径が大きくなり必然的に曲率が小さくなる，距離が短い場合には半径が小さくなるため曲率は大きくなる．したがって，移動軌跡の正確な形状を推定する上で点間の距離も分類基準として考慮する必要があると考えられる．

謝辞

本研究は，首都大学東京傾斜的研究（全学分）学長裁量枠戦
略的研究プロジェクト．戦略的研究支援枠「ソーシャルビックデータの分析・応用のための学術基盤の研究」及び JSPS 科研
費 16K00157，16K16158 による．

文

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