山形大学大学院社会文化創造研究科社会文化システムコース紀要

第２０号（２０2３）55－62

新型コロナウイルス感染症の影響による観光行動の変容についてのテキストマイニングを用いた分析─山形県を例にして
西平直史（社会システムプログラム）
ズム増加の一因となっていると考えられる。これ

１．はじめには感染拡大防止のための移動制限が一因となって新型コロナウイルス（COVID-19）感染拡大におり，観光地では海外や国内遠隔地からの観光客伴い，観光業界は大きな打撃を被っている。感染が大幅に減少した。このような状況の中で観光客症拡大防止のための渡航制限等の影響で国際観光の行動や意識の変容に関する調査が実施されてい客数は大幅に落ち込んでいる。UNWTO（国連世る。

界観光機関）の２０２１年３月の発表によると２０２０年

それらのほとんどはアンケート調査に基づくもの世界全体の国際観光客数は約３億９，４００万人でのであり，日帰り観光やマイクロツーリズムが増

前年より約１０億７，２００万人減（前年比７３．１％減）加したとの結論を得ているものと，新型コロナウと大幅に減少した。UNWTO の２０２２年３月の発イルス感染症が広がる前から日帰り観光を好む傾

表 で は，２０２１年 の 世 界 全 体 の 国 際 観 光 客 数 は向があったとの結論を得ているものがある。本研

４億２１００万人であり，対２０１９年比７１．３％減で旅行

究では，山形県を例にして観光クチコミサイトの需要の大幅な減少が続いている。日本国内におい情報をテキストマイニング手法を用いて分析するても２０２０年の訪日外国人旅行者数は４１２万人であことで，旅行者の観光行動の変容を明らかにする。

り，前年比８７．１％減となっている。２０２１年は２５万２．先行研究と本研究の目的人となりさらに大きく減少している。国内旅行に目を向けてみると，２０２１年の日本人の国内宿泊旅

日本政策投資銀行北陸支店（２０２０）はマイクロ

行者数は延べ１億４，１７７万人（前年比１１．８％減，ツーリズムに注目し，富山・石川・福井県在住の２０１９年比５４．５％減），国内日帰り旅行者数は延べ１８歳以上の男女を対象としてアンケート調査を実１億２，６４４万人（前年比４．７％減，２０１９年比５４．１％施した結果をまとめている。「with コロナの状況減）となっており，宿泊旅行，日帰り旅行ともにで，行きたい観光の種類（複数回答）」の調査では，大きく減少している（観光庁（２０２２）を参照）。

県内の日帰りが４５．９％，宿泊を伴う県内旅行がこのような状況の中，県内等，近隣地域での観３０．６％，近隣県への日帰りが３５．８％，宿泊を伴う光であるマイクロツーリズムという新しい旅行ス

近隣県への旅行が３２．７％と上位１位から４位の回タイルが注目を集めている。感染拡大防止のため答を占めており，「with コロナの状況では，県内には人流の抑制が重要な施策になるが都道府県境や近隣県への日帰り観光を好む人が多い。また県を越えないような近隣地域での観光が受け入れら内や近隣県に限れば，宿泊を伴う旅行でも，比較れつつある。また，政府は地域観光事業支援制度的抵抗が少ない様子がうかがえる。」と結論づけを設けて，都道府県が独自に宿泊割引等の旅行需ている。公益財団法人日本交通公社 観光地域研

要の喚起策を行っていた。これらの中には県民を究部（２０２０）は全国１８～７９歳の男女を対象とした対象として，県内の宿泊旅行に対して割引クーポ

アンケート調査で，「旅行先の選択・旅行先でのン券を発行する取り組みがあり，マイクロツーリ行動の変化」についての設問が含まれている。旅－55－

新型コロナウイルス感染症の影響による観光行動の変容についてのテキストマイニングを用いた分析─山形県を例にして（西平 直史）

行先の選択・旅行先での行動の変化については「新キストマイニングツールで分析する。観光クチコ型コロナ収束後の旅行先や行動に関する変化の有

ミサイトの情報は，アンケート調査のように特定無を尋ねたところ，「変化する」が３４．７％，「変化の期間に限られることなく入手することができる，しない」が１５．４％，「わからない」が４３．２％と，アンケート調査では調べにくい旅行者の行動を分約半数が変化について図りかねているものの，残析することができるといったメリットがある。

りの半数は何らかの変化の有無を想定していまし３．研究の方法と共起ネットワークた。」としている。高﨑慎太郎（２０２１）は，和歌山市在住の可能性が高いと思われる１８歳以上の男

本研究では，観光クチコミサイト「フォートラ女を対象としてアンケート調査を行っており，「新ベル」（4travel.jp）の山形県に分類されている「旅型コロナウイルス流行以前（または収束後）の観行記」の中から２０１９年，２０２０年，２０２１年，２０２２年

光の行先」についての設問が含まれている。流行に分類されているデータを収集し，KH coder（樋以前も収束後もともに優先順位が高い順に「居住口，（２０２０））を用いてそれぞれの年のデータに対県外」，「居住県内」，「居住市町村内」，「海外」のして共起ネットワーク分析を行った。データの収順であるものの，収束後は「居住県外」が減り，「居集日は２０２３年５月１５日で，収集したデータの件数住市町村」・「海外」が増えている。そして，「県は表１の通りである。

内や近隣県への日帰り観光を好む人が多いのは，新型コロナウイルス感染症流行前からの傾向であ

表１収集したデータの件数り，with コロナの状況であるからこそ当てはま年データの件数るものとは言い難い。」と考察している。

2019

468

2020

415

2021

386

2022

449

これらの先行研究および調査をまとめると，「with コロナの状況では，県内や近隣県への日帰り観光を好む人が多い」との考察と，「県内や近隣県への日帰り観光を好む人が多いのは，新型コロナウイルス感染症流行前からの傾向であり，with コロナの状況であるからこそ当てはまるも旅行者の観光行動を分析するために共起ネットのとは言い難い」という相反する考察が示されてワーク分析を行った。共起ネットワーク分析とは，いる。先行研究および調査で反対の結果が生じたある単語と同時に出現する（共起関係にある）単理由として考えられるのは，アンケートの対象者語を線で結び，単語間の関係を明らかにする分析の年代や居住地の違い，アンケートを実施した時手法である。「旅行記」には，例えば，①「今回期の違いなどがあげられる。

は山形，秋田，青森と東北三県を巡る旅に出ます。」，

本研究では，先行研究と同様に観光客の行動変②「月山の温泉宿から湖，最上川沿い，かみのや容について分析するが，アンケート調査ではなくま温泉へ。」といったような記述がある。地名ま観光クチコミサイトの情報をテキストマイニング

たは観光名所名に注目すると，①では「山形」と手法を用いて分析する。観光クチコミサイトには「秋田」と「青森」が，②では「月山」，「最上川」，旅行者が自分の旅行を日記のようにまとめた「旅「かみのやま温泉」がそれぞれ共起関係にある。

行記」が掲載されており，この情報を用いることこのように，一文の中で共起関係にある地名またで，旅行者がどのような観光行動を取ったかを調

は観光名所名は，同じ旅行時に同時に訪れた観光査することができる。本研究では２０１９年から２０２２地である可能性が高い。それで，地名または観光年までの山形県の旅行データを収集し，それをテ名所名に注目した共起ネットワーク分析を行うこ－56－

新型コロナウイルス感染症の影響による観光行動の変容についてのテキストマイニングを用いた分析─山形県を例にして（西平 直史）とで，旅行者の観光行動を分析する。また，この

表２「東京」の出現回数際に Jaccard 係数に注目する。Jaccard 係数とは，

年出現回数２つの集合の類似度を示す係数であり，集合 A

2019

16と集合 B の Jaccard 係数Ｊ（A, B）は

2020

87｜A∩B｜｜A∪B｜

2021

107

2022

166

Ｊ（A, B）＝と計算できる。例えば，山形という単語が含む文が１００，仙台という単語を含む文が７０，山形と仙所名は「銀山温泉」，「蔵王温泉」，「山寺」，「霞城台の両方を含む文が２０あった場合，Jaccard 係数公園」，「上杉神社」，「山居倉庫」であり，いずれＪ（山形，仙台）はも県内では有名な観光名所である。これらの様子
から，東京発着の旅行者が県内の主要観光地を周２０Ｊ（山形，仙台）＝＝０．１３３（１００＋７０－２０）

遊している様子がわかる。
２０２０年以降は新型コロナウイルス感染症が流行と求めることができる。この例から分かるように，し，観光行動に大きな変化が生じた。外出自粛要

Jaccard 係数が大きくなるほど２つの単語の共起請や県境をまたいでの移動の自粛などが要請され関係が強くなる。共起関係があると判断されるた影響もあり，図２と図３では「東京」というノーJaccard 係数の目安を０．２以上としている文献がドが出現しなくなっている。一方，表２に示した多いため，本研究でも０．２以上を目安として扱う

通り，「東京」という単語の出現回数は新型コロことにする。

ナウイルス感染症が流行した後の方が増えている。

収集したデータはそのままでは KH coder でのデータを詳細に見ていくと以下の２つの要因が考分析ができないため前処理を行い，KH coder でえられる。１つ目は，「つばさ号との併結シーン共起ネットワーク分析を行った。出現頻度が１０回を抑えて やまびこへと乗車し東京へと向かいま以上の地名または観光名所名に注目し，Jaccardす。」といった東京発着ではあるが，地名や観光係数が０．２以上のものをネットワークに図示した名所名を記載していないケースである。これは，ものが図１から図４である。ネットワークグラフ

県内の観光地を周遊せずに１か所だけ観光して東の各接点（ノード）の丸の大きさがその単語の出京に帰るという観光行動のため，一度県内の地名現頻度を表しており，Jaccard 係数が０．２以上のや観光名所名を記載した後に，繰り返し地名や観共起関係にある場合，ノード同士が線（エッジ）光名を記載していないため，東京という単語とので接続されている。エッジが実線と点線で示され共起関係が生じていないためである。２つ目は，ているものがあるが，同じグループに含まれるも「山形県郷土館・文翔館（旧県庁舎）設計は米沢のは点線，異なるグループに含まれるものは点線

出身の中條精一郎を顧問とし，東京出身でジョサで表示されている。

イア・コンドルの内弟子であった田原新之助が担４．分析と考察当しました。」，「ここ上杉博物館が所蔵しているのは「上杉本」と呼ばれる国宝の洛中洛外図屏風。

２０１９年は新型コロナウイルス感染症が流行す

ちなみにもう１点の国宝の洛中洛外図？風を所蔵る前年であった。図１に注目すると，東京を中心しているのは東京国立博物館。」といった県内のとして県内の各観光地とのエッジがつながってい観光名所を説明する際に「東京」という単語が使る様子がわかる。地名以外で出現している観光名われているケースである。これは，観光行動が広－57－

新型コロナウイルス感染症の影響による観光行動の変容についてのテキストマイニングを用いた分析─山形県を例にして（西平 直史）

域周遊型観光からマイクロツーリズムへと変わっ

図３は２０２１年の共起ネットワークである。２０２２たため，特定の観光名所でより詳細な記述をする

年は県民割（地域観光事業支援）が実施され，同ようになったためと考えられる。

一県内の観光旅行が促進された。図３を見ると，さて，図２に注目して２０２０年の旅行者の観光行

県外の地名または観光名所名がほとんどなくなり動を分析してみよう。２０２０年は緊急事態宣言が出県内で旅行が完結している様子がわかる。また，される前の１～３月までは大きな影響はなかった

グループを接続する点線がなくなり，広域な周遊と考えられる。また，７月末から年末までは Go活動も無くなっている。選択される観光地の傾向

To トラベル事業が実施され，旅行需要がある程は２０２０年と同様である。

度喚起された。図２を見ると，県内の主要観光地

２０２２年の共起ネットワークを示したものが図４に加えて，「仙台」，「福島」，「村上」，「新発田」である。２０２２年は全国旅行支援が実施された。まといった近県の地名との共起関係が出現している。

た，新型コロナウイルス感染症の行動制限が緩やまた，図１に比べて，山や沼と言った屋外の観光かになった時期でもある。図４を見ると，図３と名所が出現しているのが特徴的である。２０２０年は同様にグループを接続する点線がなく，広域な周周遊行動は残っているものの，周遊のエリアが小遊活動が無くなっている様子がわかる。一方で，さくなり，より小規模な観光地が選択されるよう「東京」というノードが再び出現し，「山寺」，「蔵になった。また，新型コロナウイルス感染症の流王温泉」といった観光地に東京からの観光客が戻行により三密を避けられるような屋外の自然の観るりつつある様子も観察できる。

光地が選択されるようになった様子がわかる。

大石田

以上のように，新型コロナウイルス感染症の流

蔵王

山寺
銀山温泉

霞城公園
蔵王温泉

仙台

Subgraph:
霞城

長井
東京

01050206030704
Frequency:

最上

赤湯

山形

40

宮内
80
米沢
山居倉庫

120

鶴岡

福島
上杉神社
酒田

160

庄内
秋田

かみのやま温泉上山
新潟

図１

２０１９年の共起ネットワーク

図1

長井

赤湯

2019 年の共起ネットワーク
－58－
五大堂

蔵王温泉

弥陀ヶ原
蔵王

宮城

Subgraph:かみのやま温泉上山
新潟

新型コロナウイルス感染症の影響による観光行動の変容についてのテキストマイニングを用いた分析─山形県を例にして（西平 直史）

図1

2019 年の共起ネットワーク

赤湯

長井

五大堂

蔵王温泉

弥陀ヶ原
蔵王

Subgraph:

宮城
山寺
仙台

月山

湯殿山

御殿堰
上杉神社
山形

七日町

文翔館

羽黒山
鳥海山

米沢

01

06

02

07

03

08

04

09

05

10

Frequency:
250

鶴岡

福島

最上

酒田

500

尾花沢
庄内

吾妻
五色沼

新潟
山居倉庫

東根

750

秋田

新発田
羽黒

日和山

余目

村上

1000
飯豊

新庄

戸沢

小国
笹川

大阪

温海
伊丹

あつみ温泉

松島

図２

２０２０年の共起ネットワーク
図２2020 年の共起ネットワーク

上杉神社
米沢
東根

赤湯温泉
赤湯

郡山

福島

松島

Subgraph:

七日町
大石田

霞城
御殿堰文翔館

五大堂

山形

銀山温泉
霞城公園

山寺

07

0308

0409

Frequency:
蔵王宮城

由良

06

0205

仙台
寒河江

01

蔵王温泉

250

500

姥ヶ岳
中山

吹浦

西川

山居倉庫

新発田

遊佐鳴子
鳥海山

笹川

酒田

鳥海

庄内

新潟

1000

村上

月山

羽黒山

鶴岡

弥陀ヶ原

湯殿山

羽黒飛島

御積島

図３

図 3 ２０２１年の共起ネットワーク
2021 年の共起ネットワーク
中山

山形

－59－
村上
笹川鳴子
新潟
最上

750

月山

羽黒山

鶴岡

弥陀ヶ原

湯殿山

羽黒飛島

御積島

新型コロナウイルス感染症の影響による観光行動の変容についてのテキストマイニングを用いた分析─山形県を例にして（西平 直史）

図3

2021 年の共起ネットワーク

中山
村上

山形

笹川鳴子
新潟
最上

七日町

鳥海

御殿堰

Subgraph:

日和山

郡山

鳥海山

文翔館
上杉神社

山居倉庫

大宮

吹浦
酒田

米沢

湯田川

村山
遊佐庄内

尾花沢

鶴岡

東根

010902100311041205

1306

1407150816

Frequency:
羽黒山

蔵王温泉

鏡池

500

大石田

羽黒加茂水族館
湯殿山

蔵王五大堂

1000

湯野浜温泉

赤湯山寺

月山御釜

赤湯温泉
熊野岳

松島

仙台

岩手

東京
かみのやま温泉

図４

図４

上山

２０２２年の共起ネットワーク

2022 年の共起ネットワーク

行拡大以降，旅行者の行動には，以下のような変以降は山形市の「御殿堰」，「文翔館」といった街容があった。まずは，広域周遊型観光からマイク中観光が選択されているが，モデルコースには街ロツーリズムへの変化があげられる。また，観光

中観光は全く含まれていない。マイクロツーリズ

地として三密を避けられるような自然が選択されムに対応した情報を発信することが必要であるとるようになっている。さらに，有名観光地だけで考えられる。

はなく，その地域のより小規模な観光地が選択さ５．おわりにれるようになってきている。
これらの結果は，今後の観光プロモーションに本研究では，山形県を対象として，新型コロナ示唆を与えると考えられる。例えば，山形県公式

ウイルス感染症の影響により観光行動にどのよう観光サイト「やまがたへの旅」には２０２３年６月３０な変容があったかを明らかにした。用いたデータ

日の時点でモデルコースが２９件登録されている。

は観光クチコミサイトの旅行記であり，収集した

これらのモデルコースの多くは比較的広域な周遊データをテキストマイニングを用いて共起ネットコースになっており，従来の広域周遊型の観光スワーク分析を行った。その結果，広域周遊型観光タイルに適している。しかしながら，さくらんぼからマイクロツーリズムへの変化があったこと，狩り，紅葉，樹氷といった自然を満喫できるコー

観光地として三密を避けられるような自然が選択

スが２９件中１４件あげられており，新型コロナウイされるようになってきたこと，有名観光地だけでルス感染症が流行した後の観光行動にも適合するはなく，その地域のより小規模な観光地が選択さ情報が提供されている。その一方で，マイクロツーれるようになってきたことを明らかにした。

リズムに対応した情報は少ない。例えば，２０２０年－60－

新型コロナウイルス感染症の影響による観光行動の変容についてのテキストマイニングを用いた分析─山形県を例にして（西平 直史）の日本人旅行者の動向（その４）～ JTBF 旅

参考文献

行意識調査結果より～

観光庁（２０２２），「令和３年度観光の状況」及び「令高﨑慎太郎（２０２１），With/After コロナの観光モ

和４年度観光施策」（観光白書）

デルの模索～ご近所観光とその楽しみ方の提日本政策投資銀行北陸支店（２０２０），富山・石川・福井県民のマイクロツーリズムに対する意識案について～，和歌山大学 Kii-Plus ジャーナル，vol.1，pp.93-104

調査
公益財団法人日本交通公社

樋口耕一（2020），『社会調査のための計量テキス
観光地域研究部

ト分析─内容分析の継承と発展を目指して─（２０２０），新型コロナウイルス感染症流行下第２版』 ナカニシヤ出版－61－新型コロナウイルス感染症の影響による観光行動の変容についてのテキストマイニングを用いた分析─山形県を例にして（西平 直史）

An Analysis on Changes in Tourism Behavior Due to the Impact ofCOVID-19 Using Text Mining -Yamagata Prefecture as an Example
NISHIHIRA Naofumi
In this study, we clarified how tourism behavior has changed due to the impact of COVID-19,
targeting Yamagata Prefecture. The data used was travel diaries on a tourism review site. A cooccurrence networks analysis was performed on the collected data. Result indicated that there has
been a shift from wide-area excursion tourism to micro-tourism. Nature tourism has become more
popular as a tourist destination as well as smaller tourist destinations.

－62－