DEIM Forum 2019 H7-2

ユーザの既訪問スポットの位置付けに基づく未訪問スポットの説明手法
潘健太†

北山 大輔†† 工学院大学大学院工学研究科情報学専攻 〒 163–8677 東京都新宿区西新宿 1–24–2
E-mail: †em18011@ns.kogakuin.ac.jp, ††kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

近年，ユーザは Web 上の観光情報を活用して旅行計画を立てることが多くなっている．しかし，旅行は未訪問スポットに行くことが多いため，観光情報を適切に入手することは困難である．また，ユーザの未知なスポットに対する理解を支援するために，訪問したことがある観光スポットの特徴を用いて，未訪問エリアの観光スポットを説明する方法を提案する．本研究では，まず，観光スポットのユーザレビューを用いて特徴ベクトルを作成する．
次に，ユーザにとっての観光スポットの位置付けを抽出するためにあるスポットに対し，既に訪れたスポットと比較した相対的特徴ベクトルを算出する．最後に，相対的特徴ベクトル間の類似度に基づいて既訪問スポットと未訪問ス
ポットを関連付けし，その関係性を説明するためのキーワードを抽出する．また，プロトタイプシステムを構築し，既訪問スポットと未訪問スポットとの説明情報の効果を検証する評価実験を行う．
キーワード 観光スポット，理解支援，ユーザレビュー，分散表現
訪れたスポットと比較した相対的特徴ベクトルを算出する．最1 はじめに旅行先を決定するとき，旅行者は観光スポット検索サイトや観光情報に関連する書籍を見て観光スポットを選び，旅行計画を立てる．しかし，ユーザにとって訪問したいエリアを決定した後，さらにエリア内に数多く存在する観光スポットから，自身のイメージから外れない観光スポットを見つけることは容易ではない．このとき，ユーザは観光スポット検索サイトのラン
キングやおすすめ情報を見て観光スポットを決めることが多くなると考えられる．Tripadvisor 1 やじゃらん 2 などの観光ス
ポット検索サイトでは，特定の観光スポットを訪問したことのあるユーザがレビューを投稿するため，観光スポットに関する豊富な情報が存在している．しかし，ユーザは検索エリアに関する事前知識がないため，検索された観光スポットを 1 つずつ確認する必要がある．そのため，さまざまな観光スポットを効果的に理解するためには，ユーザが訪問した経験のあるスポッ

後に，相対的特徴ベクトル間の類似度に基づいて既訪問スポットと未訪問スポットを関連付けし，その関係性を説明するためのキーワードを抽出する．抽出したキーワードを提示することで，ユーザの未訪問スポットに対する理解の支援を目指す．図

1 は提案手法の概念図である．
本論文の構成は下記のとおりである．2 節では，関連研究について述べる．3 節では，提案手法の概要について述べる．4
節では，キーワード抽出の効果を検証する評価実験と考察について述べる．5 節では，構築したプロトタイプシステムの効果を検証する評価実験と考察について述べる．6 節では，未訪問
スポット説明の有効性を検証する評価実験と考察について述べる．最後に，7 節では，まとめと今後の課題について述べる．

2 関連研究2. 1 観光スポット検索と推薦システム

トを使って未訪問スポットと比較することは効果的と考えられユーザの体験履歴を利用した検索や推薦システムに関する研る．この考え方は，ユーザが以前に経験した物事を現在の物事

究は数多く発表されている．倉島ら [1] は，Flickr に投稿されに適用する一種の類推である．例えば，日本の東京の「表参道」た写真のジオタグ情報を人々の旅行履歴として利用した旅行のような未訪問スポットは，パリでは「デシャンゼリゼ通り」

ルート推薦手法を提案した．この手法では，ユーザの現在地かと表現されていると，日本を初めて訪れるフランス人旅行者はら行きやすい場所とユーザの興味に合致した場所に移動しやす「表参道」を理解しやすいと考えられる．

いと仮定し，行動モデルを生成している．ユーザのジオタグ付

本研究では，ユーザの未知なスポットに対する理解を支援すき写真集合は，時間情報でソートすると個人の旅行履歴とみなるため，既に訪問したことがある観光スポットの特徴を用いて，すことができると考え，ジオタグ情報を利用してユーザの行動

未訪問エリアの観光スポットを説明する手法を提案する．本手

モデルを生成している．北村らは [2]，一般的な物体認識を用い法では，ユーザは既に訪問した経験のあるスポットと未訪問エて，過去の個人旅行写真から推定したユーザの旅行の嗜好に基リアを入力する．そのとき，観光スポットのユーザレビューをづき観光地を推薦する方法を提案した．物体認識システムを用用いて特徴ベクトルを作成する．次に，ユーザにとっての観光

いて，写真で撮った被写体情報のキーワードを取得し，グラフ

スポット位置付けを抽出するためにあるスポットに対し，既に視覚化技術によってキーワードの共起を表現した．また，グラフの視覚化技術に基づいて旅行写真付きのグラフを視覚化する

1：https://www.tripadvisor.com/
2：https://www.jalan.net/kankou/

ユーザインターフェイスを紹介した．Cheng らは [3]，自由に図 1 ユーザの既訪問スポットの位置付けに基づく未訪問スポットの図 2 類似度計算の概念図

説明手法

た複数個の観光スポットと訪問したい観光スポットエリア情
利用できるコミュニティ投稿の写真を活用して，パーソナライ

報を入力する．本手法では，観光スポットのユーザレビューをズされた旅行のおすすめに焦点を当て，特定のユーザプロファ用いて特徴ベクトルを生成する．未訪問スポットも同様にエリイルまたは属性を考慮し，パーソナライズされた旅行の推奨を

ア内の各スポットの特徴ベクトルを求める．次に，ユーザの観行うことを提案した．

光地の役割を抽出するためにあるスポットに対し，既に訪れた

2. 2 類推とその応用
類推は創造的思考に貢献すると指摘されてた [4]．既知の知識(ベースと呼ぶ) から概念 (ターゲットと呼ぶ) を獲得するときに類推思考が働くとされる [5]．類推に関する研究の多くは，ベースとなる学習データとターゲットとなる問題が与えられ，物事

スポットと比較した相対的特徴ベクトルを算出する．同様に，未訪問エリアの各観光スポットの相対的特徴ベクトルを，そのエリアの他の観光スポットと比較して計算する．次に，相対的特徴ベクトルの類似性によって訪問されたスポットを未訪問
スポットと関連付ける．最後に，その関係性を説明するためのキーワードを抽出する．

の特徴を問題の特徴にマッピングして問題を解決するもの [6]である．Gick らは，不確定な問題の解を見つけるためのガイド

3. 1 スポットのユーザレビューを用いた特徴ベクトル生成

として，異種ドメイン間の類推の使用を調査するように設計し本稿では，2016 年 9 月末までのじゃらんから得られたレ

た．学習データの与え方や機能について研究したもの [7] や，認ビューデータを使用する．分散表現 [10] を用いて観光スポッ

知的な熟達度に応じて問題を解決するかどうかを明らかにしたトの特徴ベクトルの作成する．このとき，観光スポット毎のもの [8] がある．これらを含む従来研究の多くにおいては，類推レビューをまとめて 1 つの文書として扱う．本研究では，分に用いるベースとターゲットを与えたうえで，一定の手順にし散表現を計算するために Python のライブラリである gensim 3

たがって問題解決を行っている. また，構造の類似性には 3 種を利用する．学習方法として，Distributed Bag-of-Words を類あり，特徴の共有数で決まる「対象レベルの類似性」，ベース

利用して，各スポットの全レビューを使って 300 次元で作成に存在する関係とターゲットに存在する関係の共有度に基づくしたベクトルを使う．既訪問スポットや未訪問スポットのレ「関係レベルの類似性」，および題の解法あるいは目標レベルでビューベクトルは，形態素解析器である MeCab [11] に辞書の類似性である「プラグマティックな類似性」とがある [5]，[9]． 「mecab-ipadic-NEologd」4 用いて，分かち書き (原型) したレ
従来のユーザの体験履歴を利用する手法では，履歴写真のジ
オタグ情報を分析し，ユーザの嗜好とする研究が多く行われている．また，類推技術に関して学習支援で多く用いられていビューを利用して作成する．

3. 2 観光スポットの役割に関する相対的特徴

る．本研究では，既訪問スポットと未訪問スポットのレビュー

本手法では，他の観光スポットと比較したとき相対的特徴をを使って，ユーザ既訪問スポット集合と未訪問スポット集合の用いて観光スポットの役割を抽出する．我々は，ある観光ス

それぞれ集合の各スポットの相対的特徴を求め，関連付けるこ

ポット集合の平均的な特徴と比較したときの相対的特徴をターとによって，スポットに対する理解を支援するための説明情報

ゲットスポットの特徴として定義する．たとえば，日本の有名を提示することができる．また，本研究では，類推の質を明示

な観光スポットの中に「東京都庁舎展望台」と「金閣寺」が存的に扱うため，構造の類似性「関係レベルの類似性」に近いと在する場合を考える．このとき，「金閣寺」の相対的特徴は，お考えられる．

寺，金色，京都などである．一方，「東京都庁舎展望台」の相対的特徴は，展望，夜景，建物，新宿などである．さまざまな観

3 未訪問スポットの説明手法
我々は，ユーザの既訪問スポットの位置付けに基づいて未訪
問スポットの説明手法を提案する．まず，ユーザが既に訪問し光スポットと比較すると，相対的特徴は一般的な特徴，カテゴ
3：https://radimrehurek.com/gensim/models/doc2vec.html
4：https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd/

表 1 形態素解析の例

リ，場所になる傾向がある．
他の例として，京都の寺院の中に「金閣寺」と「清水寺」がレビュー文書

どよい．きれいに清掃などもされていて，気分がよ存在する場合を考える．このとき，「金閣寺」の相対的特徴は，金色，金箔，輝きなどである．一方，「清水寺」の相対的特徴
は，舞台や一望などである．どちらも京都にある寺院であるた

園内も広く，気分転換に散歩したりするのにちょう
いです．

形態素解析

園内 広い 気分転換 散歩 ちょうど よい きれい 清
掃 気分 よいめ，京都や寺院に関連する特徴は相対的特徴にならない．その代わりに，より詳細な特徴が相対的特徴として得られる．

rstate,i = si − average(Sstate − si )(1)

相対的特徴ベクトル rstate,i は，式 1 として定義される．相対的特徴ベクトルは，そのスポット自体の特徴ベクトルから他のスポットの特徴ベクトルの平均を引いた値によって得られる．Sstate = {s1 , s2 , . . . , sn } は，既訪問スポット集合や未訪問
スポット集合となっている．state は f のとき，既訪問スポット集合として定義する．state は u のとき，未訪問スポット集合として定義する．si は集合 Sstate 内の観光スポットの特徴ベ
図 3 プロトタイプシステムのユーザインターフェース

クトルを示している．

3. 3 説明スポットの決定

TFIDF 値を求める．次に，2 つのスポットの共通する特徴語

未訪問エリア内のスポットは既訪問スポットを使って説明する．したがって，未訪問スポットと既訪問スポットを，既訪問スポット rf,i と未訪問スポット ru,j の相対的特徴ベクトルにのスコアとして TFIDF 値の調和平均を計算する．最後に，ス
コアが高い特徴語を説明可能な単語として抽出する．
スポット内のキーワード特徴量は，式 3 で定義する．

(

よって計算された類似度に基づいて関連付けを行う（図 2）．類

T F IDF (t, d, state) = T F (t, d) × log

似度計算には，コサイン尺度 (式 2) を用いる．

cos(rf,i , ru,j ) =rf,i · ru,j
|rf,i | × |ru,j |(2)

関連付け手順について説明する．まず，特定のスポットに最も類似度が高いスポットと関連付ける．このとき，類似度が閾
値 (本研究では 0.125) 以下である場合は関連付けを行わない．

|Sstate |DF (t, state))(3)

T F (t, d) は，文書 d においてのキーワード t の数である．dは，スポットのすべてのレビューを 1 つにまとめた文書である．

DF (t, state) は，キーワード t を含む文書の数である．|Sstate |はスポットの総数である．state が f の場合，ユーザが入力しまた，未訪問スポットと類似度が最も高い既訪問スポットと関た既訪問スポット集合を使用して TFIDF 値を計算する．state

連付けられているか，既訪問スポットと類似度が最も高い未訪が u の場合，ユーザが入力したエリアに含まれている未訪問ス

問スポットと関連付けられているかによって結果が異なる．

ポット集合を使用して TFIDF 値を計算する．

前者の方法では，すべての類似度が閾値を超えると，すべての既訪問スポットに対応するスポットがあるが，すべての未訪問スポットに対応するスポットがあるわけではない．一方，後者の方法では，すべての類似度が閾値を超えると，すべての未

2 つのスポットに共通する特徴語の TFIDF 値の調和平均を用いて，関連付けした既訪問スポットと未訪問スポットの説明可能なキーワードを抽出する．まず，既訪問スポットと未訪問スポットのレビュー文書でよく出現する単語を抽出す

訪問スポットに対応するスポットがある．本手法では，未訪問

る．次に，抽出した単語のスコアは式 4 によって定義する．

スポットを説明するために後者の方法を採用する．

T F IDF (t, d, f ) と T F IDF (t, d, u) は同じ単語がそれぞれ既訪問スポットの TFIDF 値と未訪問スポットの TFIDF 値を示し

3. 4 説明スポットの役割語の抽出
未訪問スポットと既訪問スポットの関係性を表すキーワードている．単語スコアの値が大きいのとき，その単語は各スポットにおいて重要度が高いことを示している．よって，単語スコをユーザに提示する．しかし，相対的特徴ベクトルから単語のアの上位 N 個の単語が説明情報としてユーザに提示する (図特徴を得ることはできないので，他の方法を使って単語を抽出

3)．

する．
前提として，すべてのレビューは日本語の形態素解析器 MeCabscore(t, d) =2 × T F IDF (t, d, f ) × T F IDF (t, d, u)(4)
T F IDF (t, d, f ) + T F IDF (t, d, u)によって単語を分割する．3. 1 節の「mecab-ipadic-NEologd」
辞書を利用する．しかし，助詞，助動詞，連体詞，記号，ストップワードを削除する (表 1)．

3. 5 未訪問スポットの説明情報の例
表 2 は，ユーザ既訪問スポット集合と未訪問スポットの集合

キーワード抽出手順について説明する．まず，TFIDF 法をの例を示している．未訪問スポットは東京都内からランダムに使って対象となる既訪問スポットと未訪問スポットの特徴語と選んだ 5 つのスポットである．表 3 は，3 節で提案した方法を

表 2 既訪問スポット集合と未訪問スポット集合

語に関する既訪問スポットの TFIDF 値と未訪問スポットの既訪問スポット名

TFIDF 値を示している．単語スコアの上位 N 個の単語を説明

未訪問スポット名浅草寺

東京ディズニーランド (R)小田原城址公園

新宿御苑

伏見稲荷大社

東京スカイツリー

奈良公園

東京タワー大展望台

三島スカイウォーク

明治神宮

情報としてユーザに提示する．

4. 2 実 験 手 順
クラウドソーシングのサービスである，CrowdWorks 5 を利用して 23 人の被験者を集めた．各方法を用いて，被験者の既訪問スポットに基づいて，未訪問スポットの説明可能な情報を用いて説明可能な単語の結果を示している．

提示した．まず，被験者は自分が既に訪れたことのある観光ス公園という特徴に注目すると，未訪問スポット集合の中で公ポットを入力した．被験者は 4 から 10 個のスポットを入力し園に最も近いスポットは「新宿御苑」であると考えられる．既た．本実験では，入力文字列とシステム内のスポット名を照会

訪問スポット集合の中には，「小田原城址公園」と「奈良公園」するために，入力文字列から検索したスポット名候補の中からの 2 つの公園がある．
「小田原城址公園」には花や遊具に対する対象スポットを選択した．次に，被験者は旅行などに行ったこ

記述が多く，「奈良公園」には鹿や草に対する記述が多い．「新とがなく，これから訪れたい都道府県やエリアを入力した．

宿御苑」には花や遊具に対する記述が多いため，「小田原城址公園」との関係性があると考えられる．

本手法では，方法 A から C それぞれにおいて，関連付けられた既訪問スポットと未訪問スポット，およびスポット同士の「三島スカイウォーク」は既訪問スポット集合の中で眺めがいい，高いの特徴が最も強いことが考えられる．一方，未訪問

関係を説明するキーワードを提示した．キーワード (N <= 5) は最大 5 つを提示した．結果を評価するために，被験者は以下のスポット集合の中で眺めがいい，高いの特徴が強いのは「東京5 つの選択肢から 1 つを選んだ．

スカイツリー」や「東京タワー大展望台」の 2 つがある．この（ 1 ） キーワードなし．

とき，どちらも正しい回答だと考えられる．この例では，「東京（ 2 ） 2 つのスポットには関係性があり，キーワードによっスカイツリー」はより見やすいと考えられるため関連付けされて関係が明確になった．

る．また，説明キーワードとして「富士山」が抽出される．良（ 3 ） 2 つのスポットの関係性があり，キーワードによってい景色を強調する言葉として一般的であり，これによって関係初めて気がついた．

を適切に表現している．提案手法の方は各関係の特徴を示すこ（ 4 ） 2 つのスポットには関係性があるが，キーワードは関とができる．

係を表していない．
（ 5 ） 2 つのスポットには関係性がない．

4 キーワード抽出に関する評価

4. 3 実験結果と考察
4. 1 実 験 内 容

表 4 は，方法 A から C における選択肢 1 から 5 それぞれの提案手法のキーワード抽出について評価を行うため，他のキーワード抽出手法と比較して評価を行う．以下の 3 つの方法を使って比較する．

選択割合を示している．方法 B では，多くの被験者が選択肢 2を選択している．このことから，方法 B は明らかな関係を表現するキーワード抽出ができることがわかった．方法 A と C でA．算術平均は，選択肢 2 の割合が減少し，選択肢 3 の割合が増加している．

B．乗算

このことから，方法 A と C は隠れた関係を表現するキーワー

C．提案手法 (調和平均)

ド見つけて被験者に提示することができると考えた．しかし，

方法 A と方法 B は，まず，各スポットの特徴として 3. 1 節

方法 A では，選択肢 5 の割合が増加しているため，方法 C よで作成された特徴ベクトルを使用する．そして，3. 4 節を用い

り無関係なキーワードを抽出しやすくなったといえる．また，て既訪問スポットと未訪問スポットの特徴語と TFIDF 値を求

選択肢 2 と 3 を合計すると，方法 C が最も高くなった．このこめる．

とから，説明するためのスポットの関連を説明するキーワード

キーワードを抽出するとき，方法 A では，2 つのスポットにの精度が最も高いといえる．

共通する特徴語のスコアとして算術平均を計算する．抽出した単語のスコアを式 5 によって定義する．

T F IDF (t, d, f ) + T F IDF (t, d, u)score(t, d) =2

5 対応付けに関する評価(5)

方法 B では，2 つのスポットに共通する特徴語のスコアとして乗算を計算する．抽出した単語のスコアを式 6 によって定義する．

score(t, d) = T F IDF (t, d, f ) × T F IDF (t, d, u)

5. 1 実 験 内 容
提案手法を他の手法と比較して評価を行う．以下の 3 つの方法を使って比較する．

D．メタデータ (カテゴリ，滞在時間，訪問時期)(6)

式 5，式 6 の T F IDF (t, d, f ) と T F IDF (t, d, u) は同じ単E．分散表現 (特徴ベクトル)
5：https://crowdworks.jp/

表 3 説明情報の例
未訪問スポット

既訪問スポット

説明情報

新宿御苑

小田原城址公園

お花見，咲き誇る，園内，桜の時，のんびり，手入れ，自然，遊具，ツツジ

東京スカイツリー

三島スカイウォーク

富士山，揺れ，高所恐怖症，揺れる，天井，絶景，エレベーター，パノラマ，展望デッキ，昇る

表 6 対応付け説明情報における評価の割合

表 4 キーワード説明情報における評価の割合
評価

方法 A

方法 B

方法 C

評価

方法 D

方法 E

方法 C

1

0.00%

0.00%

0.00%

1

0.00%

0.00%

0.00%

2

28.28% 31.31% 29.29%

241.30% 33.85% 29.36%

335.35% 31.31% 35.35%

343.48% 47.69% 48.62%

4

10.10% 14.14% 12.12%

4

2.17%

5

26.26% 23.23% 23.23%

5

13.04% 16.15% 19.27%

表 5 対応付けの実験結果
評価

表7

2.31%

2.75%

既訪問スポットのカテゴリが異なる場合と同じ場合の評価の割合

方法 D

方法 E

方法 C

合計

異なる場合

同じ場合

1

0

0

0

0

説明情報 E&評価 2

56.82%

43.18%

2

19

44

32

95

説明情報 C&評価 2

71.87%

28.13%

3

20

62

53

135

説明情報 E&評価 3

51.61%

48.39%

4

1

3

3

7

説明情報 C&評価 3

52.83%

47.17%

5

6

21

21

48

合計

46

130

109

285

他の方法と比較して，方法 C(提案手法) では，選択肢 2 の割合

C．提案手法 (相対的特徴ベクトル)
方法 D は，観光スポット検索サイトでスポットを検索するためのメタデータである．次のように，検索によく使われる 3 つのメタデータを選択する．

•

カテゴリ：神社・神宮・寺院，観光施設・名所巡り等•

滞在時間：1 時間未満，1–2 時間等•

訪問時期：1–12 月，春，夏，秋，冬

方法 D では，同じカテゴリ，同じ滞在時間，同じ季節の既
訪問スポットと未訪問スポットを抽出する．抽出できない場合
は，季節，滞在時間，カテゴリの順に情報を削除している．未訪問スポットが複数ある場合は，レビュー数が最も多いスポットを選択する．最後に，3. 4 節で説明した方法により説明可能な単語を抽出し，被験者に提示する．
方法 E では，各スポットの特徴として 3. 1 節で作成された特徴ベクトルを使用する．そして，3. 4 節を用いて説明可能な単語を抽出し，被験者に提示する．
クラウドソーシングのサービスである，CrowdWorks を利用
して 24 人の被験者を集めた．各方法を用いて，被験者の既訪問スポットに基づいて，未訪問スポットの説明可能な情報を提示した．実験手順は 4. 2 節で説明した手順と同じである．

5. 2 実験結果と考察
表 5 は方法 D，E および C の各実験結果の数を示している．
使用可能なデータの合計は 285 である．方法 D は，未訪問ス
ポットに関連する既訪問スポットの数が最も少ない．方法 E
は，未訪問スポットに関連する既訪問スポットの数が最も多い．
表 6 は，それぞれの方法における選択肢 1 から 5 それぞれの選択割合を示している．方法 D について，多くの被験者が選択
肢 2 を選択している．このことから，方法 D は明らかな関係にあるスポット同士を関連付けることができることがわかった．

が減少し，選択肢 3 の割合が増加している．このことから，方法 C は隠れた関係を見つけて被験者に提示することができると考えた．しかし，選択肢 5 の割合も増加しているため，無関係なスポットを抽出しやすくなったといえる．
選択肢 2 と 3 を合計すると，方法 D が最も高くなる．このことから，説明するためのスポットの関連付けの精度が最も高いといえる．しかし，方法 D は対応付けすることができるスポッ
トの数が少数であり，未訪問スポットの多くに説明を付与することができない．
我々は，選択肢 2 と 3 はトレードオフの関係にあると考ている．選択肢 2 は説明する必要がない関係であり，選択肢 3 は説明に値する関係である．選択肢 2 を維持しながら，選択肢 3 をできるだけ増やすことが重要であると考える．この観点から，
方法 E と提案手法は同程度の精度を示していると考えられる．
選択肢 3 は，キーワードの抽出に失敗した場合に選択肢 5 になる可能性が高いと考えられる．したがって，キーワード抽出
方法の改善が必要である．
方法 E と方法 C では，被験者が入力した既訪問スポットのカ
テゴリが異なる場合は同様の傾向を示した．既訪問スポット集
合では，同一カテゴリに含むスポットが半数を超えた場合はカ
テゴリは同じと定義する．それ以外の場合はカテゴリは異なると定義する．表 7 は選択肢 2 と選択肢 3 の評価の割合である．
提案手法である方法 C を使用すると，被験者が既訪問スポットと関係なしで，被験者に有用なキーワードを提示することができる．相対的特徴ベクトルを用いることによって，カテゴリをこえて各スポットの特徴を求めることができるといえる．既訪
問スポットのジャンルが類似する場合では，方法 E の方がより良い評価となっている．入力スポットの種類によって対応付け
手法を切り変えることが有効と考えられる．

表 8 被験者がシステム a の方が良いと回答した例

表 9 被験者がシステム b の方が良いと回答した例

スポット名だけ書いてあるのでごちゃごちゃにならず、一目でどこに自分が訪れた事のあるスポットと関連性があり連想しやすいから．

何があるか分かるからです．

どのような場所か想像しやすいので、計画を立てるのにも使いたい

スポットだけ表示されるところがシンプルで分かりやすかったから．

と思ったから．

シンプルにそのエリアの観光スポットを知ることが出来る．

何と関連して表示された等詳細の情報が表示されわかりやすかった．

6 未訪問スポット説明の有効性評価

7 まとめと今後の課題

6. 1 実 験 内 容
提案手法の有効性を評価するために以下の２つのシステムを使って比較する．

本研究では，ユーザが行きたい観光スポットが決まっていない場合に，ユーザの事前知識が不足しているため，観光検索サイトを使用してランキング，おすすめ情報やカテゴリなどを基a．未訪問スポット名のみを表示に検索された観光スポットに対する理解が困難であることに着b．未訪問スポット名，関連する入力スポット，関連を説明目した．未訪問スポットに対する理解を支援するために，未訪するキーワードを表示 (提案手法)
被験者は 4 個から 10 個の自分が既に訪れたことのある観光問スポットをユーザが既に訪れたことがある既訪問スポットと比較することによって，理解を支援する説明手法を提案した．

スポットを入力した．本実験では，入力文字列とシステム内の評価実験では，3 つのキーワード抽出手法および 3 つの対応

スポット名を照会するために，入力文字列から検索したスポッ付け手法を用いて比較を行った．キーワード抽出評価について，

ト名候補の中から対象スポットを選択した．次に，被験者は旅

提案手法の方が既訪問スポットによる未訪問スポットの説明性

行などに行ったことがなく，これから訪れたい異なる 2 つの都が高いことを確認した．対応付け手法の結果として，カテゴリ

道府県やエリアを入力した．これに対し，システム a とシステを利用する場合では，未訪問スポットと関係する既訪問スポッ

ム b はランダムな順番で実行される. システムを評価するため

ト最も少なくなることがわかった．相対的特徴ベクトルと調和に，被験者は以下の 2 つの設問について回答した．また，それ平均を利用することによって，各スポットの特徴を求めること

らの選択理由について自由記述で答えた．

ができた．また，未訪問スポットと既訪問スポットに対して意（ 1 ） 表示されたスポットの詳細情報はどちらの方が分かり外性がある関連付けが可能で，ユーザが知らない観光スポット

やすいかを選択してください．

に対する興味と関心を集めることができる可能性があることを（ 2 ） 旅行の計画を立てる際にどちらの方が使いたいかを選確認した．システム評価について，提案手法の方がより詳細な択してください．

情報を提示しているため，ユーザが未訪問スポットをイメージ
しやすいことを確認した．

6. 2 実験結果と考察

今後の課題としては，レビュー数が少ないスポットに対するスポットの詳細情報はどちらの方が分かりやすいかに対する関連付けの精度が低いため，新たな方法を検討する必要がある．

回答について，システム a とシステム b の結果はそれぞれ 12

また，ある観光スポットに類似する特徴を持つ既訪問スポット

件と 38 件となった．被験者の回答理由の例を表 8(システム a)

で説明するだけではなく，既訪問スポット集合と対象観光ス

および，表 9(システム b) に示す．また，旅行の計画を立てる

ポットの関係を説明可能な可視化インタフェースへと拡張する

際にどちらの方が使いたいかに対する回答について，システム予定である．

a とシステム b の結果はそれぞれ 10 件と 40 件となった．被験者の回答より，得られた 2 つのシステムの特徴をまとめる．
システム b では，キーワードや関連している情報が表示されており分かりやすいというの特徴がある．これに対し，システ
ム a では，スポット名のみが表示されているためシンプルで分かり安いという特徴があるが，なぜそのスポットが検索された

謝

辞本研究の一部は，平成 30 年度科研費基盤研究 (C)(課題番号：

18K11551) によるものです．ここに記して謝意を表すものとします．

のか分からないなどの否定的な回答も多数ある．システムの表示情報が「シンプルな方が良い」と「詳細な情報が良い」の 2
つに大きく分けられているが，80%の被験者はシステム b の方が使いたいと回答しており，提案手法の方が良い結果であるといえる．また，システム b に関してスポットの写真を載せるとより分かりやすいなどの意見があり，画像による関連性の説明という拡張が考えられる．

文

献[1] T. Kurashima, T. Iwata, G. Irie and K. Fujimura., “Travel
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