DEIM Forum 2017 D3-3

ジオタグ付き写真を用いた意外な写真を撮影できる外れ値的な撮影条件の発見
藤井慎太郎†

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: †fujii-shintarou@ed.tmu.ac.jp, y shoji@tmu.ac.jp, ††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，ソーシャルメディア上に投稿された写真に付与されたメタデータを用いて，意外な写真を撮影可能な撮影条件を発見する手法を提案する．一風変わっていながらも質の高い写真を撮影できる条件を発見するために，1) 他の多くの写真と比べて緯度経度情報，撮影時間，テキストタグが異なっている，2) 写真としての評価が高い，という条件に合った写真を抽出した．写真共有ソーシャルメディアである Flickr のデータを用いた被験者評価により，提案手法の有用性を明らかにし，用いた特徴ごとに発見された撮影条件の性質について分析した．
キーワード

Flickr，外れ値検出，撮影条件発見することである．

1. は じ め にそこで本研究では，一風変わっていながらも質の高い写真を

近 年 ，デ ジ タ ル カ メ ラ や ス マ ー ト フォン の 普 及 に よ り，
（注 1）

（注 2）

撮影可能な条件を発見する．ここでいう撮影条件とは，撮影スと言ったソーシャルメディアに，撮ポットや撮影時間，あるいは機材や被写体のことを指す．例と影した写真を投稿する利用者が増加している．ソーシャルメ

して，東京スカイツリーを撮影する場合を考えてみる．夕暮れ

ディアは気軽に写真をアップロードできるため，利用者は旅行時に東京スカイツリーと富士山が同じ高さに見える地点で撮影の行程を自己表現として，多くの人と繋がることが可能になりした写真と東京スカイツリーと富士山は写っているがボケていつつある．写真を気軽にアップロードできることは，2 つの影たり，小さい写真がある．前者のような写真は良い写真である．

Flickrや Twitter

響を生み出している．1 つ目は，一般の旅行者たちの中に，綺本研究では前者のような写真の発見を試みる．このような撮影麗な写真を撮影して発信したいという欲求が生まれている点で条件を発見することは，ランドマークの新たな一面の発見や観ある．綺麗な写真を撮影することは現代では旅行の 1 つの目

光の活性化につながると考えられる．良い撮影スポットが推薦的になりつつあり，同時に旅行者を呼び込む強いインセンティされれば，ユーザはその場所に行き，写真の撮影を行う．そのブになっていると考えられる．現代では，綺麗な写真を撮影可ために外出するので，観光資源や経済の活性化に繋がる．また，能なスポットは，それ自体が 1 つの観光資源であると言える．

良い撮影時間を旅行者に推薦することは，旅行者にとって空き2 つ目は，ソーシャルメディアのサイト上には大量の写真が投時間の有効利用や旅行の満足度向上に繋がる．このような撮影稿されているため，旅行者が現地に行く前にその光景を見飽きスポットや撮影時間の推薦は，旅行者に観光地を訪れたいと言ている可能性がある点である．多くの人が既に撮影しているスう欲求を発生させるので，受け入れる観光地側にも有益である．

ポットは，典型的で見慣れてしまっている可能性がある．そのまた，写真は視覚的で，言語も選ばないため，特に外国人旅行ため，旅行に行って見たことのない光景を目にしたいと考えて者に対して有効であると思われる．

いる旅行者にとって，典型的な撮影スポットへ行くことは，魅このように，一風変わっていながらも質の高い写真を撮影可力的でないと考えられる．このような 2 つの影響を受けたユー

能な条件を発見することは，旅行者と観光地の双方にとって有ザにとって重要な事は，ソーシャルメディアに発信したいと思益であると考えられる．近年，日本政府や自治体が訪日外国人えるほど質の高い写真が撮影可能で，なおかつ，他の人が撮影の促進活動に力を入れている．その影響もあり，訪日外国人数した写真とは異なる一風変わっている写真を撮影可能な条件をは年々増加し，2015 年には 1,900 万人を突破した（注 3）．このよ（注 1）：https://www.flickr.com（注 3）：国土交通省観光庁 出入国者数 http://www.mlit.go.jp/kankocho/（注 2）：https://www.twitter.com

siryou/toukei/in_out.html

されている地域を表す．

閲覧者からの写真に対する評価

Crandall ら [3] は，大量のジオタグ付き写真と画像特徴量を高評価用いて，空間的なクラスタリングを行うことにより多くの人が典型的に良い写真

意外で高品質な写真

写真としての質は高いが，ありがちな写真

他の写真とは一風変わっていながらも，質の高い写真

普通

普通の写真

ノイズ写真

典型的でありながら，質の高くない，普通の写真

変わってはいるが，質は高くない，ノイズや，変な写真

訪れる人気スポットや，ランドマークのある主要観光地域を発撮
影条
件の希少希少さ見する手法を提案している．

Kisilevich ら [4] は，大量のジオタグ付き写真に DBSCAN の改良手法の 1 つである P-DBSCAN を適用することで，ホットスポットである地域を発見する手法を提案している．
白井ら [5] は，ホットスポットを観光スポットのような，多くの人々が関心を持つ関心領域と遠方の被写体を撮影するため，多くの写真が撮影されている撮影スポットという 2 種類に分類する手法を提案している．

低評価

櫻川ら [6] は，写真に付与されるテキストタグを用いて，あ図 1 本手法で発見したい撮影条件る地域でバーストしている特徴語を検知することによって，イベントの場所と発生期間を推定する手法を提案している．まうな変化を受けて，政府は観光先進国への新たな国づくりに向た，撮影者を在住者と観光者に分類し，それぞれの分類ごとにけて，2020 年に訪日外国人旅行者を 4000 万人にすることを目ホットスポットを抽出することにより，在住者のみが知る穴場（注 4）

標に掲げ，多くの政策を行っている．

スポットの発見手法を提案している．

一風変わっていながらも質の高い写真を撮影可能な条件を発高木ら [7] は，写真の撮影順序に着目して，観光客の動線を見するために，以下の 2 つの要件を満たす写真を発見し，その明らかにすることによって，従来の手法では抽出が困難な，小撮影条件を分析する．

さくても重要な観光地となりうるホットスポットを発見する手•

他の多くの写真と比べて緯度経度情報，撮影時間，テキストタグが異なっている•

写真としての評価が高い法を提案している．
木村ら [8] は，画像特徴量と緯度経度情報を用いて，撮影ポイントの推薦を行う手法を提案している．

1 つ目の要件を満たす写真を発見するため，外れ値的な撮影条

熊野ら [9] は，写真に付与されるメタデータを利用し，撮影件で撮影された写真を発見する．ここでいう外れ値的な撮影条

スポットの旬シーズンを発見する研究を行っている．大量の写件とは，他の多くの写真と比較して緯度経度情報，撮影時間，真データから, 主要撮影スポットを抽出し，各主要撮影スポッ

テキストタグが異なっていることを指す．2 つ目の要件である，

ト独自のシーズンを抽出し，各シーズンの旬の度合をバースト写真としての評価が高いとは，その写真の閲覧数やお気に入り性の観点から定量的に発見する手法を提案している．

数が多いことを指す．他人と違う撮影条件で撮影された写真は西脇と北山は [10] は，ジオタグ付き写真をクラスタリングす

良い写真とは限らないが，多くの人が良いと評価している写真ることにより，穴場スポットの発見手法を提案している．また，は良い写真と考えられる．この 2 つの要件を満たす写真であれ各クラスタごとのお気に入り数と写真数を用いて，穴場スポッ

ば，他の写真とは異なる撮影条件でありながら，質の高い写真ト度を算出している．

であると考えられる．これら 2 つの撮影要件を，図 1 にまとめ

青山ら [11] は，地図をグリッドに区切り，セル内での写真投る．本研究で発見したいのは、図中の「意外で高品質な写真」

稿数，投稿日時を用いて知名度を，地域内での撮影者のフォトに含まれる写真と，その撮影条件である．

ストリームで興味の度合いを算出し，知名度が低いにもかかわこれらを検証するために，ソーシャルメディアである Flickr

らず興味の度合いが高い地点の発見手法を提案している．の写真データを用いて，実際に他人とは異なるが，高評価を得

これらの研究では，良い撮影スポットや旅行者の関心領域はている写真を撮影した条件を発見し，分析した．実際に使用しホットスポットの周辺または，ホットスポットの中にあると仮た撮影条件は，緯度経度情報，撮影時間，テキストタグの 3 つ定し，ホットスポット周辺をグリッドに区切り，クラスタリンである．これらの撮影条件に注目し，抽出した写真を被験者評グを行うことによって，ホットスポットを抽出し分析している．

価によって分析した．

加えて，画像特徴量やバースト性，写真の撮影順序を考慮する

2. 関 連 研 究ことにより，穴場スポットや小さいクラスタ内に存在する，重要な観光地となりうるホットスポットの抽出を行っている．こソーシャルメディアに投稿されたジオタグ付き写真からホッれらの手法では，典型的に良い写真は抽出可能である．しかし，トスポットや撮影スポットを抽出する研究は数多く行われていそれでは一風変わっていながらも質の高い写真を撮影可能なスる [1], [2]．ここで言うホットスポットとは，多くの写真が撮影ポットを抽出することが困難である．そこで，本研究では写真の撮影枚数が少ない地点や他の多くの写真と異なるメタデータ（注 4）：国土交通省観光庁 訪日外国人旅行者の受入環境整備 http://www.mlit.

go.jp/kankocho/shisaku/kokusai/ukeire.html

を持つ写真に注目することにした．それにより，従来の手法では抽出されていない良い撮影スポットや撮影条件の発見を試み

表 1 各ランドマークからの距離ごとの撮影枚数
ランドマークからの距離東京スカイツリー

東京タワー

レインボーブリッジ

0.0–5.0 /km

702 枚

811 枚

12,783 枚

5.1–10.0 /km

12,461 枚

13,338 枚

723 枚

10.1–15.0 /km

829 枚

2,049 枚15 枚

15.1– /km

109 枚

381 枚

33 枚

撮影枚数
1600

1400

1200

1000

る．他の多くの写真と異なるメタデータを持つ写真を外れ値的な写真として抽出し，評価することにより，一風変わっていな

800

600

がらも質の高い写真を撮影可能な条件を発見する．
400

3. 提 案 手 法ソーシャルメディアに投稿された写真より，外れ値的な写真

200

0
1時 2時 3時 4時 5時 6時 7時 8時 9時 10時 11時 12時 13時 14時 15時 16時 17時 18時 19時 20時 21時 22時 23時 24時の抽出を行う．外れ値的な写真を抽出するために，本手法では撮影時刻
東京スカイツリー

東京タワーレインボーブリッジ

写真に付与されているメタデータである緯度経度情報，撮影時間，テキストタグを用いる．抽出した写真が高評価を得ている

図 2 撮影時刻による撮影枚数

ものか，そうでないものか判定するため，閲覧数とお気に入り数を用いて，それぞれのランキングを作成する．

表 2 テキストタグの出現回数
テキストタグ出現回数

東京スカイツリー 東京タワー レインボーブリッジ

3. 1 外れ値的な撮影条件で撮影された写真の発見

1000 回以上

131243

写真には緯度経度情報，撮影時間，テキストタグなどのメタ999–100 回

158

170

178

データが付与されている．観光地やランドマークを撮影してい99–50 回

123

179

127

49–10 回

647

1,196730

9–5 回

518

1,097559

えられる．そのため，これらの写真の中で異なるメタデータが4–3 回

620

1,166581

付与されている写真は，一風変わったものである可能性がある．

2回

665

1,343756

本手法では，緯度経度情報，撮影時間，テキストタグの 3 つの1回

2,534

4,604

2,392

る多くの写真には，似通ったメタデータが付与されていると考

メタデータに注目し，各メタデータごとに，外れ値的な条件で撮影された写真を抽出する．また，撮影対象となるランドマー

3. 1. 2 時間による外れ値

クとは，巨大な建造物のことを指す．今回は実験で用いたラン

撮影時間は重要なメタデータの一つであり，多くの写真に付ドマークである「東京スカイツリー」，「東京タワー」，「レイン与されている．これにより写真が撮影された時間を明らかにす

ボーブリッジ」の 3 つを例として手法を説明する．

ることが可能である．そこで，本手法では外れ値的な写真を抽

3. 1. 1 距離による外れ値出する条件の一つとして，撮影時間を用いる．時間による外れ緯度経度情報は重要なメタデータの一つであり，多くの写真値的な写真を抽出する条件を発見するため，24 時間を 1 時間に付与されている．これにより写真が撮影された地点を明らかごとに区切り，各時刻の撮影枚数を集計した．集計したものをにすることが可能である．そこで，本手法では外れ値的な写真

図 2 に示す．図 2 より，これら 3 つのランドマークに注目するを抽出する条件の一つとして，緯度経度情報を用いる．ヒュベ

限りでは，共通して昼や夜の時間帯が撮影のピークを迎え，明（注 5）

ニの公式を用いて，写真の撮影場所とランドマーク間の距け方前後の時間帯が最も撮影枚数が少ない．しかし，被写体と離を算出することが可能である．2 地点間のヒュベニ距離 Hub

なるランドマークによって，その具体的な時刻は異なる．例えは，以下の公式で求められる：

ば，レインボーブリッジでは夕方に，東京スカイツリーと東京

Hub =

√

(mr × Dlat)2 + (pv × cos(Alat) × Dlng)2 ．

Alat は 2 地点間の平均緯度，Dlat は 2 地点間の緯度差，Dlng

タワーは夜にピークを迎えている．このように，時刻に基づく意外な撮影条件も，被写体によって変化する可能性がある．そこで，今回は，最も撮影枚数の少ない時刻に撮影された写真を，は 2 地点間の経度差，mr は午線曲率半径，pv は卯酉線曲率半

時間による外れ値的な写真として用いる．

径を表す．距離による外れ値的な写真を抽出する条件を発見す3. 1. 3 テキストタグによる外れ値るため，各ランドマークからの距離ごとの撮影枚数を集計した．

写真の撮影者は，その写真にテキストタグを付与することが集計したものを表 1 に示す．表 1 より，多くの写真はランド可能である．テキストタグには一般的に，その写真を撮影したマーク付近で撮影されていることが分かる．このことより，遠地域名やカメラのメーカー，ランドマーク名などが多く含まれ方からランドマークを撮影した写真は比較的希少だと考えられる．そのため，撮影者のみが知る撮影条件がテキストタグ中にる．これらの写真の中には一風変わっている写真が存在する可存在する可能性がある．撮影者のみが知る撮影条件とは，人と能性があるため，今回は遠方からランドマークを撮影した写真異なる機材として望遠レンズを用いたり，多くの人が撮影してを，距離による外れ値的な写真として用いる．

いない地点からランドマークを撮影することを指す．そこで，（注 5）：ヒュベニの公式 http://yamadarake.jp/trdi/report000001.html

本手法では外れ値的な写真を抽出する条件の一つとして，テキストタグを用いる．テキストタグによる外れ値的な写真を抽出ある．良い写真であっても，その良さが撮影条件によるものでする条件を発見するため，同じテキストタグで集めた写真集合なく，単に写真を加工した場合などが考えられるためであるこの中で，各写真に付与しているテキストタグを集計した．集計の質問により，写真の撮影条件が良いかのスコア付けを行う．

したものを表 2 に示す．表 2 より 1 枚の写真にしか付与されて質問 4 はそもそもランドマークが撮影されていない場合を除くいないテキストタグが圧倒的に多いことが分かる．これらのテためのものである．これらの質問全てにおいて，高いスコアをキストタグの中には，撮影者のみが知る撮影スポットの地名や得たものが有用な写真と言える．ラベル付け結果を表 4，表 5，撮影条件が含まれている可能性がある．そのため，今回はこれ

表 6 に示す．

らのテキストタグが付与されている写真を，テキストタグによる外れ値的な写真として用いる．

3. 2 高評価な写真の抽出
3. 1 節で抽出した外れ値的な写真が良いものとは限らない．
しかし他人からの評価が高い写真は良い写真であると考えられ

5. 考

察

4. 章で行った，評価実験により得られた結果をもとに，撮影要件と各ランドマーク，外れ値的な写真抽出のために用いた各メタデータについての考察を以下で述べる．

る．抽出した外れ値的な写真が他人から高評価を得ている写真

5. 1 撮影要件による分析

かそうでない写真か判定するために，閲覧数とお気に入り数を初めに，閲覧者からの評価は高いが，撮影条件が希少でない使用する．ソーシャルメディアである Flickr には，投稿した写写真群について述べる．これは図 1 における「典型的に良い写真を何人のユーザが閲覧したか分かる閲覧数と他のユーザがそ真」を示す．これらの写真群は，単に閲覧数とお気に入り数のの写真にお気に入りを付与できる機能が備わっている．それら高い写真を抽出したものである．そのため，写真の意外性に関を用いて，3. 1. 1 節，3. 1. 2 節，3. 1. 3 節で抽出した外れ値的な連する質問内容である，撮影スポットがレア (今まであまり見写真，および典型的な写真について，それぞれの上位，下位のたことがない, ありがちでない) と思うか，写真を良い (感動すランキングを作成する．

る，綺麗，魅力的) と思うかという質問において全被験者のつ4. 評 価 実 験

けたスコアの平均点が高かった．なお，これらの写真群の中にはランドマークが撮影されていないものや，写真に加工を施し提案手法を用いて，各メタデータによる外れ値的な写真と典たものが 22 枚中 15 枚見受けられた．これは，アクティブユー型的な写真を抽出し，閲覧数とお気に入り数それぞれの上位，ザの影響や普通に撮影した写真を綺麗に加工することにより，下位のランキングを作成した．また，それらの写真を対象に，閲覧数やお気に入り数が伸びたため，抽出されたと考えられ被験者評価による分析を行った．

る．実際にこれらの写真は被験者評価の，写真が良い撮影条件

4. 1 データセットを表しているかどうか判定する質問内容である，実際にその場ソーシャルメディアである Flickr より，Flickr API（注 6） を用所 (撮影場所) を訪れたいと思うか，ランドマーク (東京スカイいて写真を収集した．収集期間は 2011 年 1 月 1 日から 2016 年

ツリー，東京タワー，レインボーブリッジ) が撮影できている

6 月 30 日である．本研究では，「東京スカイツリー」，「東京タと思うかという質問においては，前の質問と比較してスコアのワー」，「レインボーブリッジ」を撮影した写真を分析の対象と平均点が下がっている．これらの写真は，撮影条件が良いためする．これらを被写体とした，写真のみを収集するため，テキに高評価を得ているわけではなく，アクティブユーザの影響やストタグにそれぞれのランドマーク名を含むもののみを抽出し写真加工のため高評価を得ていると考えられる．

た．それぞれの件数は「東京スカイツリー」で 14,167 件，「東次に，閲覧者からの評価が高く，撮影条件も希少な写真群に京タワー」で 16,579 件，「レインボーブリッジ」で 13,554 件でついて述べる．これは図 1 における「意外で高品質な写真」をあった．

示す．この写真群は，質問 1 と質問 3 において閲覧者からの評

4. 2 被験者評価

価は高いが，撮影条件が希少でない写真群よりスコア平均が低次に，被験者評価について述べる．被験者 11 人により，3. 2かった．理由としては，外れ値的な写真を使用しているため，節で抽出した写真 180 枚に，5 段階評価によるラベル付けを行っ有用でない写真が抽出されたことなどが考えられる．しかし，た．質問内容は 4 つであり，各質問内容に合っていると思った

全質問において被験者のつけたスコアの平均点は高かった．特ものから順に 5 点から 1 点までの点数を写真に付与した．表 3に，お気に入り数とテキストタグを用いて上位にランキングさに質問内容を示す．質問 1 は写真に意外性があるか，質問 3 はれた写真は，全てのランドマークにおいて，高評価なものが多写真の質を判定するためのものである．ここでは，あえてレアかった．例として，「猿江恩賜公園」において，公園内に存在すや良いという曖昧な言葉を用いて，補足説明を括弧内に加えた．

る 5 本のポプラの木と東京スカイツリーが同じ高さに見え，池理由としては，手法で計算した撮影条件の珍しさや質が，人間にそれらが反転して映っている写真や，お台場において「海のの感覚的にも珍しいや高品質とは限らないため，手法で用いた灯まつり」（注 7） で使用されるライトアップされたランプにより距離や時間といった言葉で先入観を与えないためである．質問

レインボーブリッジが綺麗に見える写真，隅田川を挟んで屋形

2 は撮影条件として魅力的だと感じるか判定するためのもので船と東京スカイツリーを撮影した色鮮やかな写真，朝霧で東京（注 6）：Flickr APIhttps://www.flickr.com/services/api/（注 7）：海の灯まつり http://www.tptc.co.jp/park/event/detail/131

表3

ラベル付けに用いた質問内容

質問番号

質問内容

質問 1

撮影スポットがレア（今まであまり見たことがない，ありがちでない）と思うか

質問 2

実際にその場所（撮影場所）を訪れたいと思うか

質問 3

写真を良い（感動する，綺麗，魅力的）と思うか

質問 4

ランドマーク（東京スカイツリー，東京タワー，レインボーブリッジ）が撮影できていると思うか
表4

被験者評価によるラベル付け

写真の抽出条件

東京スカイツリー 東京タワー

レインボーブリッジ

典型的な高評価な写真

3.2

3.2

3.1

緯度経度情報を用いた高評価な写真

2.7

2.1

1.9

撮影時間を用いた高評価な写真

2.8

3.0

2.9

テキストタグを用いた高評価な写真

3.6

3.2

3.1

典型的な低評価な写真

2.7

2.4

1.9

緯度経度情報を用いた低評価な写真

2.3

2.2

1.5

撮影時間を用いた低評価な写真

2.3

2.4

1.7

テキストタグを用いた低評価な写真

2.2

2.4

2.1

表5

被験者評価によるラベル付け

質問番号 典型的に良い写真意外で高品質な写真

普通の写真 ノイズ写真

質問 1

3.0

2.9

2.2

1.9

質問 22.7

2.9

2.7

2.2

質問 3

3.0

2.9

2.2

1.9

質問 4

2.7

2.9

2.7

2.2

表6

被験者評価によるラベル付け

質問番号

緯度経度

撮影時間

テキストタグ

質問 1

2.2

2.6

2.7

質問 2

2.5

2.6

3.1

質問 3

2.1

2.4

2.7

質問 4

1.8

3.0

3.1

タワーのシルエットのみが見える写真などが挙げられる．これ関する写真が多く抽出されたためと考えられる．これらの写真

らの写真の中には，一風変わっていながらも，質の高い写真がは，多くの人が撮影するような典型的な写真である．

複数存在すると考えられる．

最後に，閲覧者からの評価は低いが，撮影条件が希少な写真

次に，閲覧者からの評価が低く，撮影条件も希少でない写真群について述べる．これは図 1 における「ノイズ写真」を示す．

群について述べる．これは図 1 における「普通の写真」を示す．

これらの写真群は，全ての質問において被験者のつけたスコア

これらの写真群は，質問内容の撮影スポットがレア (今まであの平均点が低かった．理由としては，ランドマークを被写体とまり見たことがない，ありがちでない) と思うか，実際にそのしない写真が多く抽出されたためだと考えられる．東京スカイ

場所 (撮影場所) を訪れたいと思うかという質問では全被験者のツリーとレインボーブリッジに関しては，ランドマークを被写つけたスコアの平均点は低かった．一方で，質問内容の写真を体としない写真が 20 枚中 15 枚存在した．また，東京タワーに良い (感動する，綺麗，魅力的) と思うか，ランドマーク (東京関しては緯度経度情報をもとに外れ値的な写真を抽出した場合，スカイツリー，東京タワー，レインボーブリッジ) が撮影できて撮影者が電線や煙突を東京タワーに見立てて撮影した写真が 5いると思うかという質問のスコア平均は高かった．これは，ラ枚中 4 枚存在した．この写真群は，ランドマークが撮影されてンドマークを撮影する際，一般的に多くの人が撮影しているよいないなど本研究に有用な写真が少なかった．

うな写真を抽出してきたためだと考えられる．実際に抽出した4 つの写真群について考察を行ったが，本手法を用いて抽出写真を見てみると，東京スカイツリーと東京タワーに関しては，した写真群は被験者評価において，全体的にスコア平均が高ランドマークを正面や駅付近で撮影したものが 10 枚中 8 枚存

かった．特に，質問 2 のスコア平均が高く，多くの被験者が実在した．一方で，レインボーブリッジに関しては，ランドマー際にその場所を訪れたいと回答した．この点において，本手法クを被写体とした写真が含まれなかった．これはレインボーブを用いて抽出した写真群は，閲覧者からの評価は高いが，撮影リッジ近隣では，多くのイベントが開催されており，それらに条件が希少でない写真群より良いと考えられる．

5. 2 各メタデータに関する分析

究では，緯度経度情報を外れ値的な撮影条件として写真を抽出次に用いた各メタデータによる考察を行う．緯度経度情報をする際に，多くの写真はランドマーク付近で撮影されているた

外れ値的な撮影条件として抽出した写真群は，全質問においてめ，ランドマークから遠い地点で撮影された写真を外れ値的な被験者のつけたスコアの平均点が低かった．これは，撮影地点写真とし，お気に入り数と閲覧数を用いて，質の高い写真の抽がランドマークから遠いため，被写体となるランドマークが撮出を試みた．しかし，これではランドマーク自体が撮影されて影されていない写真が多く抽出されたためだと考えられる．実いない写真が多く抽出され，ランドマークが撮影されている質際に抽出した写真を見てみると，ランドマークが撮影されていの高い写真の発見は困難であった．解決策としては，地図をグない写真は 34 枚中 26 枚存在した．本研究と無関係な写真が多リッドで区切り，お気に入り数や閲覧数の高い写真が多く投稿く抽出されたため，良い撮影条件を発見するという観点においされているグリッドに注目し，そのグリッド内で撮影された写て，被験者評価のスコア平均が低かったと考えられる．

真を抽出することなどが考えられる．

撮影時間を外れ値的な撮影条件として抽出した写真群は，全体のスコア平均は高くないが，被験者からの評価が高い写真が謝辞32 枚中 4 枚存在した．例として，未明のため，街灯の明かりで本研究は，首都大学東京傾斜的研究 (全学分) 学長裁量枠戦略

東京スカイツリーのシルエットが強調されている写真や深夜に的研究プロジェクト戦略的研究支援枠「ソーシャルビッグデーランドマークを撮影することにより，普段は見ることが困難なタの分析・応用のための学術基盤の研究」及び JSPS 科研費光景の写真などが挙げられる．しかし，全体的に，抽出された

16K00157, 16K16158 による写真は屋内で撮影されており，ランドマークが撮影されていない写真が多く見受けられた．このため，全体のスコア平均が高くならなかったと考えられる．実際に抽出した写真を見てみると，ランドマークが撮影されていない写真は 40 枚中 27 枚存在した．
テキストタグを外れ値的な撮影条件として抽出した写真群は，撮影条件に緯度経度情報や撮影時間を使用した場合と比較して，スコア平均が高かった．これは，全国的に有名ではないがその地域限定のイベントや，一部の人のみが知る撮影スポットの地名がテキストタグに反映されるため，一風変わっているが高品質な写真を抽出したためだと考えられる．表 6 からも，条件にテキストタグを使用した場合と他のメタデータを使用した場合とでは，テキストタグを使用した場合の方がスコア平均が高いことが分かる．

6. お わ り に本研究では，ソーシャルメディアから取得した大量の写真に付与されている緯度経度情報，撮影時間，テキストタグに着目し，各メタデータにおける外れ値的な写真，および典型的な写真を抽出した．抽出したこれらの写真が高評価を得ているものか，そうでないものか判定するため，Flickr の機能である閲覧数とお気に入り数を用いて，それぞれ上位，下位のランキングを作成した. 加えて，抽出したこれらの写真を対象に被験者によるラベル付けを行い，本研究の有用性を示した．その結果，典型的で高評価を得ている写真よりも本手法を用いて抽出した写真の方が被験者評価により，高いスコア平均を得た．また，本手法を用いて抽出したスコア平均の低い写真群については，スコア平均は低いが中には被験者評価により高評価を得ている写真が複数枚存在していることも確認できた．
今後の課題として，被験者評価以外の定量的な評価方法の発見や，別手法による外れ値的な写真の抽出などが挙げられる．
別手法による外れ値的な写真の抽出としては，写真が比較的多く撮影されている地域や時間帯を特定し，その中でも特に多い場所や時刻を外れ値とすることなどが挙げられる．また，本研

文献[1] Wei-Chao Chen, Agathe Battestini, Natasha Gelfand, andVidya Setlur. Visual summaries of popular landmarks from
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