DEIM Forum 2019 E3-2

位置情報付きツイートを用いたナビゲーション VR システム
岡田 佳也†

吉田

光男††

伊藤

貴之†

TobiasCzauderna†††

KingsleyStephens†††† お茶の水女子大学人間文化創成科学研究科理学専攻 〒 112–8610 東京都文京区大塚 2 丁目 1 番 1 号†† 豊橋技術科学大学 〒 441–8580 愛知県豊橋市 天伯町雲雀ヶ丘 1 番 1 号††† Monash University Scenic Blvd, Clayton VIC 3800, Australia
E-mail: †kaya@itolab.is.ocha.ac.jp, ††yoshida@cs.tut.ac.jp, †††itot@is.ocha.ac.jp,††††{tobias.czauderna,kingsley.stephens}@monash.edu
あらまし

位置情報付きツイートは任意の地域や地点の特徴を表す重要な情報を持つと考えられる．特に観光地やテーマパークにおいては，混雑やイベントなど人の行動に関する様々な有用な情報が含まれており，分析することで事前に対象地域の特徴を知ることができる．本報告では，ユーザにとって未知の出来事や情報をユーザ自ら探索するための VR (Virtual Reality) アプリケーションを提案する．本手法は，過去の訪問者の訪問順序や各地点でのツイートから抽出される重要単語に基づいてナビゲーションを提供する．これにより，ユーザは迷うことなくスムーズに人気の高い，もしくは興味深いツイートの多い場所を探索することができる．ユーザに対して魅力的な場所を効果的に示すために，ユーザインタフェースとして VR 空間での探索に役立つ 2 種類のマップを開発している．
キーワード virtual reality, social media, 位置情報付きツイート, immersive visualization, ルート推薦
はマップおよびデータのまわりを飛び回り，自分でデータを探

1 はじめにソーシャルメディア分析は私たちに重要な知識を与えてくれ
る．Twitter や Facebook 上の投稿は，イベントの発生や人が集まった場所，時刻，理由というような場所の特徴情報を含んでいる．行ったことのない場所やよく知らない場所についてでも，人々は興味深い情報を得ることができる．近年テキストマ
イニングや人間関係のネットワーク分析などを活用した多くの索し，対象となる地域環境を体験することができる．自分で探索するという動作は，結果としてマップおよび発見した情報を記憶することに役立つ．VR の経験的性質を最も効果的に活かす一例として，本報告では東京ディズニーランド（TDL）区画
内で投稿された位置情報付きツイートを適用した．

2 関連研究分析手法がソーシャルメディア分析のために考案されており，

本報告では VR 空間内でより魅力的な場所を推薦すること

位置情報を含む時空間データを交えたこのような分析と同時にで，ユーザ自身が環境に入り込み探索する支援のための手法を効果的な結果の提示手法を模索することで，分析結果をより活開発した．本章ではこの開発に際して参考にした研究を，3 次用できると考えられる．

元空間における人流の可視化手法，SNS 分析を用いたルート推

我々は Virtual Reality (VR) を駆使した Immersive Analyt-

ics を適用してソーシャルメディア分析結果を提示する手法を研究している．一般に，VR はエンターテイメント分野で活用されてきているが，可視化や観光業，マーケティングなどにも薦手法，そして VR を使用したアプリケーションの 3 つに分けて説明する．

2. 1 3 次元空間における人流の可視化効果を発揮する可能性を持っている．時空間データの直感的なSpace-Time Cube [1] は 3 次元時系列可視化の代表的な手観察を容易にするには，VR のインタラクティブ性が力を発揮法である．文献 [1] では Space-Time Cube の代表的な例を提するだろう．

示しながら，スライス，投影，回転など 3 次元空間の基本的

本報告では位置情報付きツイートデータを用いて，ユーザがな操作手法をまとめており，可視化や操作手法は用途やデーより魅力的な場所やイベントに関する情報を自分自身で探索す

タ，対象となるユーザ次第でトレードオフとなることを述べてる支援をすることを目的としたルート推薦システムを提案すいる．Space-Time Cube の一例である時空間パスや geo-time

る．具体的には，各エリアでの代表ツイートや位置情報付きツは，しばしば人の行動の可視化に用いられる．深田ら [2] は GIS

イートに付与された写真を表示するとともに，過去の Twitter(Geographic Information System) を用いて観光地における人

ユーザの移動と重要語句を含むツイートが多く投稿された場所の移動を可視化することで，観光客の歩行ルートや混雑地域をに基づいて，ユーザが探索すべきルートを推薦する．さらに本示す手法を開発している．この手法では主に歩行速度に注目し実装では VR デバイスの “HTC Vive” 1 を使うことを前提としており，時空間パスの高さに歩行速度を適用している．2 次元

た直感的な操作手法も開発した．この操作手法により，ユーザ

地図アプリケーションと geo-time の 3 次元アプリケーションを比較した研究もある．Amini ら [3] は実際にテスト用アプリ

1：HTC Vive: https://www.vive.com/jp/

ケーションを開発し，ユーザに読み取り問題を出題した．そのが，ユーザによるデータへの没入を支援する．この環境を用い結果，複雑な問題になればなるほど 3 次元手法が好まれたことることで，専門家や分析者は大規模で複雑なデータに簡単にアを報告している．

クセスすることができる．ImAxes [13] は Immersive Analytics

2. 2 SNS 分析手法およびルート推薦
SNS から交通異常を取得する手法として Pan ら [4] の手法がある．この手法では，例えば事故が発生した道とその脇の有
名レストランに関するツイートを分けるため，そのエリアの過去のツイートに頻出する語句と，異常発生時のツイートに頻出する語句を分けて抽出する．そこから重複するツイートを除去することで，異常に関するツイートのみを検出している．伊藤ら [5] はツイートから特定の位置と時間において特異的に出てきた単語の集合をイベントとして地図上に可視化している．また彼らは，地名もしくは地名と共起する単語を含むツイートを
位置情報付きツイートと同等として扱うことで，情報量を増やすことに成功している．
地理情報と SNS データ分析の結果に基づいてルートを推薦する手法はいくつか存在する．Fu ら [6] は交通に関する複数のTwitter アカウントのツイートから計算した tf-idf 値をもとにトレンドの単語を抽出し，テキストの要約とともにルートを推薦する手法を提案している．推薦するルートの計算方法には 4の代表例である．ImAxes を使うことで，ユーザは Vive コン
トローラを使用して自由に可視化画面を生成することができる．ユーザが VR 空間内で任意の軸を選び組み合わせることでScatterplot を生成することができ，さらに複数の Scatterplot
を組み合わせることで Parallel Coordinate Plot (PCP) を生成できる．この手法により，ユーザはデータに没入して自分自身で自由に可視化画面を探索し，データに潜む知見を自分で探すことができる．

Moran ら [14] は VR 空間内でツイートを可視化した．この手法では各ツイートの特徴を VR 内のオブジェクトの視覚属性に割り当てている．我々の手法が特定の時間帯と場所のツイート群の特徴に焦点を当てているのとは異なり，この手法では個々のツイートの特徴に焦点を当てている．また，この手法はツイート数の時間変化を一度に表示することはない．
渡邉 [15] は VR 空間内の Google Earth 上に歴史に関する資料を載せて表示している．この研究では資料に関係する人々の写真と建物を実際の座標地に配置することで，それらの資料と地理情報の関係を明らかにしている．

種類あり，最短経路，最も安全な経路，興味深い場所の数が最も多い経路，最適経路である．若宮ら [7] は SNS と地理情報

3 提案手法から抽出した有用なランドマークに基づいて，最適経路を探索する手法を開発した．ルートの算出にはダイクストラアルゴリ

本報告で提案するシステムはエンジンとユーザインタフェー

ズムと遺伝的アルゴリズムが用いられている．ランドマークをスの 2 つのコンポーネントで構成される．本章ではその各々に選出する条件は，人気度，直接可視性 (標高の高い建物や目立ついて処理手順を説明する．ここでエンジンをユーザインタつ建物)，そして間接可視性 (一般的に人気があり，そのランド

フェースから分離した理由は 2 つある．1 つ目の理由は大規模マークまでの標識が多数存在するような場所) である．どちらなツイートデータの集計には時間がかかるため，事前に計算しもルート推薦の手法としては非常に有用であるが，2 次元画面ておくことで起動時の時間を節約するためである．もう 1 つはでのルート表示にとどまっている．

ノイズの多いツイートから有用であると判断されるツイートのみを先に収集しておき，そのツイートのみをユーザに提示する

2. 3 VR を使用した可視化手法やアプリケーション
Guttentag [8] は，VR は観光業とマーケティングの分野に対して潜在的な可能性を持っていると述べている．VR を適用すことで効率的に情報を獲得してもらうためである．

3. 1 VR 環 境

ることで，観光計画を立てるユーザが鳥瞰視点だけではなく無

我々は 本 手 法 を Unity3D 3 ゲ ー ム エ ン ジ ン 上 で 開 発 し た ．

数の視点から環境を観察することができる．その結果として旅

Unity Assets には VR デバイスのための SDK (Software De-

行者は，ありのままに描かれた環境と，現実的な予測を立てる

velopment Kit) を含む豊富なサポートがあり，この SDK をに十分たる情報に基づいて，適切な意思決定をすることができ使うことでデバイスを用いたインタラクティブで複雑なアプる．また VR は経験をもたらすような特性を持つことから，豊リケーションの開発が容易になる．本手法では，デバイスには富なデータを旅行者に提供するのに最適なツールであり，このHTC Vive Virtual Reality ヘッドセットを用いた．

論文は VR が観光の促進に革命を起こす可能性を秘めていると結論づけている．実際に，観光業に限らず多くの研究者が，VRを遺跡の活用 (ガイドツアーや遺跡の復元) [9] や CG 美術館の生成 [10] に役立てようとしている．

Immersive Analytics [11] は現実のデータ分析を支援することを目的とした，近年利用が促進されているフレームワークである．大型タッチパネルや Oculus Rift 2 ，Cave2 [12] のような仮想現実環境と，Kinect に代表されるトラッキングデバイス
2：Oculus Rift: https://www.oculus.com/

3. 2 エ ン ジ ン
エンジンはツイートデータを事前計算によって再構築する．
ツイートデータ再構築の手順は，ツイート数の集計，ツイート選出，そして推薦されるルートの算出の 3 つに分かれている．
各処理について以下の項で紹介する．

3. 2. 1 ツイート数集計
本処理ではマップを適切な大きさに分割し，人々の移動の空

3：Unity3d: http://unity3d.com/

図 1 ルート推薦手法における連続ツイートの角度計算手法 (左) と角

図 2 LDA 法と tf-idf 法を用いたツイートの選出手法．

度による 9 方向の分類 (右)．

3. 3. 1 トピック分類
間分布を理解するために各ブロックに含まれるツイート数を提案手法では LDA 法を用い，対象地域に関する単語を事前集計する．ここで集計に先立ち，以下に示すツイート 1 とツに決められた数の話題に分類する．これにより，対象地域に無イート 2 の角度を計算する．2 つのツイートの関係を図 1(左)関係な話題に分類された単語やテキストを排除することができに示す．

る．手順は以下の通りである．

（ 1 ） i 番目のエリア ai で投稿されたツイート（ 1 ） Wikipedia から対象地域に関連する記事を収集 (本実（ 2 ） ユーザがエリア ai でツイートし，方向 k に移動した

装では 15 ページ分)後に投稿したツイート（ 2 ） MeCab で名詞を抽出

ツイートは，計算された角度によって図 1(右) のように 9 方向

（ 3 ） 抽出された名詞群から記号と一般的な日本語および英(45 度ごとに分割された 8 方向と，同じ場所で連続してツイー

単語を含むストップワーズを除去トした場合の 1 方向) に分類される．この時，1 日に複数回ツ（ 4 ） 各文書において出現回数の多い辞書とコーパスの生成

イートした Twitter ユーザのみをカウントの対象とする．また（ 5 ） モデルを生成し確率によって単語を話題に分類

同一ユーザが異なる日に投稿したツイートは異なるユーザの投3. 3. 2 単 語 抽 出稿として扱う．その後，各ブロックおよび各方向のツイート数

1 ブロックを 1 文書とみなし，ツイートに tf-idf 法を適用すを範囲 [0,1] に正規化する．以下の式では，i 番目のブロックかることで各ブロックの特徴を表す重要単語を抽出することがでら k 方向への移動があった数を nik とし，vik をそのスコアときる．この重要単語を含むテキストを抽出し，反対に “I’m atする．ここで算出された vik は 3. 3. 3 項のルート算出に使用さTokyo Disneyland.” というような一般的な意味を持つツイー

れる．

トを除去する．手順は以下の通りである．

nik − nminvik =nmax − nmin(1)

3. 3 ツイート選出
他の SNS と異なり，ツイッターには文字数制限という大き（ 1 ） MeCab でテキストの名詞と動詞を抽出（ 2 ） ストップワーズを除去（ 3 ） 各ブロックの tf-idf 値を計算

3. 3. 3 ルート算出な特徴がある．特に日本語では 140 文字という制限がより気軽提案手法ではユーザの現在位置からユーザによって選択されな投稿を促進しており，それゆえに多くのノイズや意味を成さた目的地までの，興味深い地点を多く通過すると推測される道

ない情報を多く含むことがある．したがって対象とする地域に順を提案する．ユーザが興味深い道順を最短で探索できるよう関連した情報のみを抽出するために，重要語句とテキスト抽出に，我々はダイクストラアルゴリズムに基づく経路アルゴリズをする必要がある．そこで我々は Latent Dirichlet Allocation

ムを開発した．式 (2) において，エッジコストの重みは 2 つの(LDA) によるトピック分類と tf-idf 法による重要単語抽出を組要素にしたがって決定されている．1 つは各エリアを通過したみ合わせた手法を開発した (図 2)．この手法によって，ありふ

過去の Twitter ユーザ数，そしてもう 1 つが各エリアで投稿された語句を含むテキストを除く一方で，意味のある単語を含む

れたツイートの中から選出されたツイートの数である．式 (2)テキストを収集する．さらにこのテキスト収集後，文字列比較

中では naggregation(e) が各エリアを通過した人数を正規化しで 90%以上似ているとされた重複テキストを除く処理をしていたものであり，nselectedtweets(e) は各エリアで呟かれた中かる．ツイッターの連携アプリケーションには位置情報に関するら選出されたツイート数の正規化されたものである．式 (3) は同じようなツイートを自動的に投稿する機能があり，内容が重この naggregation(e) と nselectedtweets(e) の算出法を示し複したツイートが複数存在するためである．またこのようなツている．これらの要素は α ∈ [0, 1] によって重み付けされる．

イートや画像付きツイートのテキストには URL が含まれていnaggregation(e) と nselectedtweets(e) をそれぞれ 1 から引いるが，実際の表示時には URL 部分をカットしたテキストを表た数を重みとすることで，重みが小さい方が両者のスコアは大示する．

きくなるため，結果として重みの小さい最短経路を算出することでスコアの高い道順を算出することができる．

図 3 ルート推薦手法における WorldView．各エリアの代表ツイートが記載されたパネルと，代表ツイートに付与されていた写真が配置されている．

min {

E
S→D

∑

{α·(1−naggregation(e))+(1.0−α)·(1−nselectedtweets(e))}}

e∈E

(2)
naggregation(e) = aggregation(e)/ maxe′ ∈E {aggregation(e′ )}nselectedtweets(e) = selectedtweets(e)/ maxe′ ∈E {selectedtweets(e′ )}(3)

3. 4 ユーザインタフェース
本アプリケーションは “WorldView” と “MiniMap” と呼ばれる 2 つの画面要素を持つことが大きな特徴である．この 2 つのマップが存在することで，可視化における概要表示と詳細表
示を直感的に切り替えて閲覧できる．WorldView はデータをより詳細に観察する役割を持ち，MiniMap は全体俯瞰図を眺める役割という分担である．どちらもインタラクティブな操作が実装されている．

WorldView:

選出されたツイートの詳細テキスト，画像，ナビゲーションの表示

MiniMap:

ナビゲーションの全体像の表示

3. 4. 1 WorldView
WorldView (図 3) ではツイートの詳細な情報を示すパネルを配置することで，ユーザに魅力的なアトラクションや店がある場所に関する知識を得てもらい，旅行計画を支援することを目標としている．左コントローラのトラックパッド操作により，視線方向に対して前後左右に空間を移動しパネルを見て回ることができる．ツイート選出した上でまだツイート数が多い場合
は，より最近に呟かれたツイートのみをパネルに載せる．3. 3
節の手法で選出されたツイートは図 3 に示されるパネルに記載されており，対象の地域に関する情報 (本実装においては TDL，
特にその中のカフェやアトラクションについての情報) を確実に示している．

WorldView のパネルの位置がユーザから遠い場合，パネルの文字を読むのが難しいことがある．この問題を解決するため，パネルにはズーム機能が実装されている．遠い位置にある元のパネルをユーザがポインタで選択 (右コントローラのトリガー
ボタンを押す) すると，複製パネルがユーザの目の前に現れる．
この複製パネルは同時に 1 つしか表示されないため，次のパネルが選択されると，その前に選択されたパネルの複製パネルは

図 4 ルート推薦手法において全体俯瞰図を示す MiniMap とナビゲー
ション表示．ルート上のパネルは通過するアトラクションやレス
トランに関する情報を示す．

消去される．
マップの再現には，Unity のオープンソースプラグインである

utymap 4 を用いている．utymap は Open Street Map (OSM)
からマップデータを取得し自動的に 3D マップを再構成する．
このプラグインでは建物や地面の色，高さなどをカスタマイズ
することができる．utymap の他にもいくつかの手法を調査したが，今回 3D モデルを使用したかったこと，建造物まで再現したかったこと，そして手軽さから utymap を選択した．
ユーザがこの地域の実際の様子を観察できるように，World-View には Twitter ユーザによって撮影された写真も表示されている．これらの写真は選出されたツイートテキストに挿入されていた URL から事前にダウンロードしておいたものである．
これらの写真はアプリケーション起動時に読み込まれ，元々各写真の付与されていた位置情報付きツイートが呟かれた位置座
標値に配置される．写真とパネルといった要素の組み合わせにより，ユーザは複雑な操作をすることなく，VR 空間を歩き見て回ることができる．

3. 4. 2 MiniMap
左コントローラを裏返すことで，マップ全体の俯瞰図である

MiniMap が表示される (図 4)．このマップにはユーザの現在位置から目的地までの道順が表示される．目的地の座標値は，ユーザが最後に選択したパネルの位置によって定められる．この道順はユーザが左コントローラを裏返すたびに更新され，また道順は図 4 のように WorldView にも表示される．これによりユーザは，現実世界でデジタル地図を見ながら歩くのと同じように，あるいはスマートフォンで Google マップを見ながら歩くのと同じように，MiniMap を確認しながら迷うことなく
4：utymap: ttps://github.com/reinterpretcat/utymap

WorldView を歩くことができる．推薦されたルート上に表示されているパネルは，ユーザがルートを辿る際に通過するアトラクションやレストラン等の情報を教えてくれる．したがって，
これらのルートとパネルはユーザが次に向かう場所を決定する支援となる．

4 実 行 例
4. 1 使用したツイートデータ
本実行例では 2014 年から 2016 年に投稿された約 146,000 件

図5

ルート推薦手法の WorldView における写真表示．

の位置情報付きツイートを適用した．TDL を囲む長方形区画
内に緯度と経度が存在するツイート群を Twitter API から収集しており，JSON 形式で保存されている．各ツイートオブジェ
クトは位置座標値 (緯度，経度) をはじめとしてツイートの作
成時間，ユーザ ID，テキストなど様々な属性を持つ．

4. 2 実 行 例
最初に，特に多くの写真が配置されているシンデレラ城前 (図5 左) とイクスピアリ (図 5 右) を観察してみる．シンデレラ城
前では昼夜問わず多くのシンデレラ城の写真とパレードの写真が並んでおり，フォトスポットであることがよく分かる．イク
スピアリではビール，ラーメン，ハンバーガー，寿司といった様々な種類の食べ物の写真が非常に近くに並んでおり，レスト
ラン街が存在することが一目で分かる．実際の位置座標値に配置された写真は，その場所に何があるのかを如実に示している．
図 6 では具体的にナビゲーションを表示し，そのルート上にあるパネルを観察している．図 6 左上には出発点を TDL のエントランス付近，最終目的地をロジャーラビットのカートゥー
ンスピンとしたルートが表示されており，TDL の中心付近を通る道順となっている．順番にパネルを見ていくと，図 6 中央上は TDL 入ってすぐのワールドバザール付近にある，リフレッ
シュメントコーナーやセンターストリートコーヒーハウスなどのレストランを示している．またエントランス付近のため東京
ディズニーランドという単語を含むツイートも多い．続いて図

6 右上はパレードとそこに登場したブルーフェアリーというキャラクターについて述べられており，この地点がパレードルート
であることがわかる．図 6 左下はファンタジーランドエリアのフィルハーマジックやレストラン，図 6 中央下は再びパレード
ルート，図 6 右下は最終目的地のカートゥーンスピンを示している．このように，推薦されるルートは様々な注目すべきアトラクションやレストラン，さらにはパレードルートを通る．

5 おわりに

図 6 ナビゲーション表示とそのルート上のパネルの一例．

ルな操作手法は，ユーザへの探索のモチベーションを湧かせ，意思決定を支援する．ユーザは自分自身でデータを探索し経験することで，情報を効率的に収集でき，その環境に慣れ親しむことができる．本報告では処理手順の説明の後，実行例を紹介した．
提案手法にはいくつか今後の課題がある．まず評価実験を実施し，本手法の有用性を測定するとともに，システム向上のための追加機能の開発等に役立てたい．それから直近のツイート
データや他のテーマパーク，観光地のツイートデータの適用もさらなるステップの 1 つである．最新のツイートデータの適用は，より実用性のある情報を得るために必要である．現在適用している 2014 年から 2016 年のデータでは，既に入れ替えにより存在しないアトラクションについての情報が表示されていることがあった．また TDL 以外の地域ではアトラクションのような目印が少ないため，ナビゲーションがより役に立つ例となることが期待される．さらに Facebook，Instagram，そして Flickr などの Twitter と同様の属性 (テキスト，画像，ハッシュタグ等) を持つ他のソーシャルネットワーキングサービス

本報告では “WorldView” と “MiniMap” から構成される VRのデータセットも適用してみたい．これらのサービスは少しず空間を適用したルート推薦手法を提案した．WorldView はユー

つ異なる特徴や制限があるため，我々は日頃から状況によってザが没入し代表ツイートの詳細や画像を見て歩き回るためのサービスを使い分けている．またサービスを使用するユーザ層

マップ，MiniMap は全体を見渡しナビゲーションを表示するたも異なる．そのため様々なサービスに本手法を適用することで，めのマップという異なる役割を持つ．推薦されるルートは，過同じ対象地域でもまた新たな知識を得られることが期待される．

去に各エリアを通過した Twitter ユーザ数と各エリアでの選出
ツイート数に基づいて算出される．また VR を使用したシンプ

6 謝

辞

本研究の一部は，JSPS 科研費 JP17K00152 の助成を受けた
ものです．

文

献

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