DEIM 2023 5c-7-1

周辺スポットを考慮したウォーキング経路推薦手法の評価
山内 克之†

Panote Siriaraya††

栗

達†††

河合

由起子††††

中島 伸介††††† 京都産業大学大学院 先端情報学研究科 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 京都工芸繊維大学 情報工学・人間科学系 〒 606–8585 京都府京都市左京区松ケ崎橋上町††† 福岡大学 工学部 〒 814–0180 福岡県福岡市城南区七隈 8 丁目 19 番 1 号†††† 京都産業大学 情報理工学部 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山
E-mail: †i2186195@cc.kyoto-su.ac.jp, ††spanote@kit.ac.jp, † † †lida@fukuoka-u.ac.jp,† † ††{kawai,nakajima}@cc.kyoto-su.ac.jp
あらまし

近年，ダイエットや体力維持を目的としたウォーキング人口が増加傾向にある．しかし単調な動きである

ウォーキングが困難と感じるユーザも多く，ウォーキングそのものを楽しくさせる意義は大きい．そこで我々は，様々な特徴を持つユーザにとって前向きに行えるウォーキング支援システムの開発を取り組んでいる．本稿ではグルメス
ポットと観光スポットの口コミ分析からスポットごとに評価を算出すると共に，この値に基づいたウォーキング経路
推薦システムの構築を行った．また，本システムを用いた周辺スポットを考慮した経路と最短経路を比較するための被験者実験を行った．
キーワード ウォーキング支援，ポジティブスポット，口コミ分析，ルート推薦，ヘルスケア

1. は じ め に

2. 関 連 研 究

近年の健康ブームによるダイエットや体力維持目的およびコウォーキングを行う上で，継続または開始する「動機付け」

ロナ禍での運動不足解消 [1] [2] のため，ウォーキングに対するが重要である．なぜならウォーキングは運動であり，多少たり意識が高まっている．しかし，ウォーキングに楽しさを見いだ

とも負荷を伴う．そして一般的に辛い，つまらない，といったせず，継続して実施することを困難に感じユーザも少なくな印象を抱き，動機付けや継続が難しいからである．

い [3]．歩行ルートを推薦するような既存の歩行者ナビゲーショ

前田らの研究では，勾配データや心拍数，ジオタグ付きツンシステムも存在するが，基本的にユーザが指定した目的地へ

イートを用いて，ユーザにとって過度な負荷をかけ過ぎない

最短で移動するルートを推薦するものであり，ウォーキングそウォーキングルート推薦の提案を行っている [5]．しかし，ジオのものを楽しくさせる事を目的とするものではない．

タグ付きツイートの内容は考慮せず，ツイートの量だけでルー

そこで我々は，ユーザが安全かつ楽しいと感じるウォーキン

ト推薦を行っている．その為，「暗い」，「汚い」といったネガティ

グ支援を行うことを目指し，口コミや Twitter のジオタグ付き

ブなツイートであったり，ネガティブでもポジティブでもない

ツイート内容，交通情報，事故データ等のデータを用いて，ポ内容のツイートであっても，ツイートのデータ数に含まれてしジティブおよびネガティブなユーザ心理を考慮したウォーキン

まう恐れが考えられる．

グルート推薦手法を提案してきた [4]． 本稿ではグルメスポッ

Daniele らは，二枚の写真を基にどちらが好ましいのかを判トおよび観光スポットの口コミを分析し，スポットの評価算出

定し，どの様な道を好むのかを機械学習させる．それにより，アルゴリズムを提案と同時に，これに基づいて算出した評価値

従来のナビの様に最短経路を推薦するだけでなく，綺麗に感じによるウォーキング経路推薦を行うシステムの構築を行った．

るルートを推薦している [6]．しかし，交通情報や事故データ，

そして，そのシステムを用い，スポット評価を考慮した経路と勾配については考慮されていないので，十分に安全性を考慮で最短経路の比較実験を行う．今後は様々なスポットでの評価算きていない．

出を考えているが，本稿ではグルメスポットと観光スポットのKim らはリアルタイムのジオタグ付きツイートから推測さ

口コミに着目した．これらのスポットの口コミを使用することれる感情より，極端にネガティブな感情を持つエリアを避け，でユーザの特徴が考慮しやすく，さらにウォーキングに対して

最短距離よりわずかに増加した安全で楽しいルートを見つける

楽しさを見出してもらい，モチベーションにつながるのではなことを提案している [7]．それに加え，シカゴ市ポータルの犯罪いかと考えた．

履歴データ内の犯罪率と，ネガティブなツイートデータが多く

以下，２章では関連研究との比較を述べ，３章ではスポット

呟かれた地域間で有意な相関関係があることから，ソーシャル

エリア評価及びウォーキング経路コストの算出法，４章ではプ

メディアの感情の意を利用し，犯罪スポットを迂回するルート

ロトタイプのウォーキング推薦システム構築について述べ，５

推薦を検証している．しかし，交通情報については触れられて章ではそのシステムを使用したルート及びシステムユーザビリ

いない．

ティの評価実験，そして６章でまとめを述べる．

Johnson らは美しさを重視したシーニックルート，安全性

を重視したセーフティルート，そして経路の簡単さを重視した
シンプルルートを作成し，従来の経路推薦手法との比較を行った [8]．しかしこの研究は，3 つの観点をそれぞれ重視した経路の作成を行っており，本研究では，これら 3 つのルートを提示するのではなく，ウォーキングユーザに適した経路の推薦を行う．

Joy らは、歩行者の視点からエジプトカイロの街並みを歩きやすい場所にするための要素を考察した．その結果，良い歩行場所には，利便性，安全性，清潔さが必要であることがわかった [9]．そのため歩行には安全面や視覚的に認識できるものが動機となると結論づけた．しかし，システム開発は行っていない．

Bhumika らは，リスクを考慮した多目的経路推薦システム
MARRS というフレームワークを作成し有効性について検証した．従来手法では単一の目的での経路推薦や多目的だとしても粗視化したものがほとんどだったのに対し，この研究では複数のデータから特定の犯罪特徴を抽出し，学習モデルに組み込むことで経路推薦を行った [10]．しかし実際の道路ネットワークを用いた評価実験を行っておらず，有効性が十分かどうかがわ
からない．

図1

3. ユーザが歩きたくなるウォーキング経路の推薦方式

ウォーキング経路推薦の概要

スポット Si の最終評価を Score(Si ) は，他のユーザによるスポット Si の平均評価値 RAve(Si ) と，口コミ分析に基づくス
ポット Si の平均評価値 AScore(Si ) の平均である．AScore(Si )本節ではユーザにとって歩きたくなるウォーキング経路の推は式 (2) で表すことができる．

薦方式について述べる．まず 3.1 節ではウォーキング経路推薦の概要について説明する．3.2 節ではスポットの口コミを分析し，その結果に応じたスポットの評価を算出した．それを元に

3.3 節では経路探索アルゴリズムの作成手法を述べる．

AScore(Si ) =Rn(Si )∑
1
(mid + (U Score(Uj ) − mid)Rn(Si ) U =1
j

×U T rust(Uj ))3. 1 ウォーキング経路推薦の概要
図 1 に，ウォーキング経路推薦の概要図を示す．ユーザは自身の情報やウォーキングを行いたい距離や時間をあらかじめ設(2)< U T rust(Uj ) <(1 <= U Score(Uj ) <= 5，0 =
= 1)

定してもらい，その範囲内で危険度が高く，不快感を与えてし全ての口コミから類推できるスポットの評価 AScore(Si ) は

まうようなネガティブエリアを避け，逆にユーザにとって楽し

スポットページ内の任意の口コミユーザ Uj が投稿した口コミ

い，景観の良いと思えるよなポジティブエリアを通るウォーキ

ページから類推できるスポットの評価 U Score(Uj ) の平均したング経路の推薦を行う．使用データの例としてスポットの口コものであるが，ここに口コミユーザ Uj の信頼度 U T rust(Uj )ミや，ジオタグ付きツイートの内容，交通情報，事故データとを考慮している．この U T rust(Uj ) は 0 から 1 の範囲で値を取言ったものが挙げられる．本研究ではこの中でもグルメスポッ

り，値が 1 に近づくほど信頼度が高い設定した．U T rust(Uj )トと観光スポットの口コミに着目し，スポットごとの評価を算が高いほど U Score(Uj ) の値が保たれ，低いほどスポット評価

出し，それを元に経路推薦を行う．

範囲の中央値 mid に収束する構成である．以下 3.1.1 節では口コミから類推できるスポットの評価 U Score(Uj ) の算出法を，

3. 2 スポット総合評価の算出法

3.1.2 節では口コミユーザの信頼度 U T rust(Uj ) の算出法を述

本節では，スポット総合評価の算出方法について説明する．

べる.

（注 1）

本研究では口コミサイトじゃらんのデータ使用した．スポット Si の最終評価を Score(Si ) とすると式 (1) で表すことがで

3. 2. 1 口コミから類推できるスポットの評価の算出法

きる．

口コミユーザ Uj が投稿した口コミから類推できるスポットの評価 U Score(Uj ) は式 (3) で表すことができる．

Score(Si ) = (RAve(Si ) + AScore(Si ))/2
（注 1）：https://www.jalan.net/(1)
U Score(Uj ) = (GScore(Uj ) + RAnalysis(Uj ))/2

(3)

U Score(Uj ) は GScore(Uj ) と RAnalysis(Uj ) の平均で算出される．GScore(Uj ) は口コミユーザ Uj によるスポットの評価であり，RAnalysis(Uj ) は口コミ内容の感情分析値である．

GScore(Uj ) は基本的に口コミ内にある五段階評価されたご当価をもとにダイクストラ法で求めた道路のコストを更新する．
具体的には式 (5) で道路のコストを更新する．

Costevai = Costdisi × N Score(5)

地感，味，価格，サービス，雰囲気の平均値とした．しかし口コ

道路 i のコスト Costevai は，道路 i の実際の距離コスト

ミによってはそれらが明記されていないものもある．その場合，Costdisi に道路 i 周辺のスポット評価 N Score を掛け合わせた

同じく五段階評価されたそのスポットの全体評価値を使用した，ものである．距離コスト Costdisi は隣接する２点のノード情報

RAnalysis(Uj ) は Microsoft Azure の Text Analytics（注 2）といの緯度経度から haversine 法を用いて求めた．周辺のスポット

う感情分析を行うツールでで算出した，この値の範囲は 0 から

評価 N Score は 3.1 節で求めたスポットの最終評価値を用いた

1 で，口コミの文章内容がネガティブであれば 0，ポジティブ式 (6) で算出した．

であれば 1 に近いの値を取る．この値を 5 倍することで五段階評価である GScore(Uj ) の値が取りえる範囲に統一した．

N Score =∏{1 + P (mid − Score(sp))}(6)

sp∈SP (i)3. 2. 2 口コミユーザの信頼度の算出法
口コミユーザ Uj の信頼度 U T rust(Uj ) はは式 (4) で表すことができる．

N Score は道路 i 周辺のスポット集合 SP (i) に属するスポット sp の評価 Score(sp) をスポット評価範囲の中央値 mid との差を算出し，パラメータ調節後 1 加えた値をかけたものになっている．Score(sp) が mid より大きくなると N Score はU T rust(Uj ) = W P × W P dep(Uj ) + C × CExi(Uj )0 より小さくなり，道路 i のコスト Costevai が実際の距離コ+T × T Exi(Uj ) + N × N Exi(Uj )スト Costdisi より小さくなる．一方で，Score(sp) が mid よ+F × F Exi(Uj ) + L × LExi(Uj ) (4)り小さくなると N Score は 0 より大きくなり，道路 i のコスト

Costevai が実際の距離コスト Costdisi より大きくなる．その(W P + C + T + N + F + L = 1)

結果でダイクストラを適応すると，コストが小さい経路が推薦
口コミユーザ Uj の信頼度 U T rust(Uj ) は投稿した口コミされやすくなる．また，道路 i 周辺のスポット集合 SP (i) はそ

より様々な観点から信頼度を測り，値が 1 に近いほど信頼度の道路 i とスポット i の距離が 50m 以内のスポットとした．

が高いユーザとした．その観点は，口コミ上に明記されているスポットに行った時期と口コミを投稿した日の離れ具合

4. ウォーキング経路推薦システムの構築

W P dep(Uj )，混雑具合の存在有無 CExi(Uj )，滞在時間の存在

本節では，ウォーキング経路推薦システムのプロトタイプに有無 T Exi(Uj )，訪れた人数の存在有無 N Exi(Uj )，家族の内ついて説明する．図 2 が作成したウォーキング経路推薦システ

訳の存在有無 F Exi(Uj )，口コミユーザのページリンクの存在ムである．このシステムは Google Maps API を用いて構築し有無 LExi(Uj )，である．GExi(Uj )，CExi(Uj )，T Exi(Uj )，ており，ウォーキングの出発地・目的地を指定した後に，Google

N Exi(Uj )，LExi(Uj ) は存在する場合は値を 1 に，存在しなStreet View の写真と Google Map を同時に表示させる．そしい場合は値を 0 に定義し，W P dep(Uj ) は初期値 0 で 1 年離れて進むボタンをクリックすると，図 3 のように Google Street

るごとに値を 1 減らすよう定義した．なお，W P dep(Uj ) の値

View の写真と Google Map 上の赤いマーカーが現在地点に更によって U T rust(Uj ) が負の値になることもあるが，その場合新される．このようにすることでマップを確認しつつウォーキ

は U T rust(Uj )=0 とする．

ングができる．そして Google Map 上に周辺スポットの位置と画面右側にスポットの情報が表示される．スポット情報には

3. 3 ウォーキング経路コストの算出法

店舗の名前，ジャンル，評価，写真，レビューが表示され，レ

ここでは，前項で算出した値を使用し，ウォーキング経路コ（注 3）ストの算出について述べる．まず OpenStreetMap

から京都四条近辺の歩道ノード約 3500 個を取得する．そこには緯度経度情報の他に道路を識別する ID やノードの隣接判定ができるもビューの表示ボタンを押すことで図 4 のように口コミを見ることができる．

5. 評 価 実 験のが付与されており，それらを用いて道路の構築する．それとこの項では，システムを用いた評価実験について説明する．

同時に，ダイクストラ法による最短経路を検索し Google Maps

大学生 13 名の被験者を対象に４章で構築したシステムを実際

API（注 4）を用いて検索されたルートを Google Map 上に描画すに使用し，3 章の推薦方式を適応したルートと最短ルートの比る．そして 3.2 節で提案したアルゴリズムをもとにスポット評

較とシステムのユーザビリティ評価を行ってもらう．本実験で使用するルートは出発地を京都市内の四条大橋，目的地を河原（注 2）：https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/cognitive-services/text-

analytics/

町御池 (以下発着地１という．) と，出発地を京都市内の四条（注 3）：https://www.openstreetmap.org/

烏丸，目的地を烏丸御池 (以下発着地２という．) とし，それ（注 4）：https://developers.google.com/maps/documentation?hl=ja

ぞれ最短ルート (以下ルート１という．)，3 章の推薦方式を適ステムのユーザビリティの数値的な評価が可能な評価尺度である．この評価尺度は 100 点を基準とし，平均点は 68 点である．
本実験では独自に日本語訳したものを使用した．
表1

図2

ルートを選択・表示状態のシステム

図3

ウォーキング実施状態のシステム

ルート 1

ルート 2

ルート 3

ユーザ 1

1位

3位

2位

ユーザ 2

1位

3位

2位

ユーザ 3

2位

3位

1位

ユーザ 4

2位

1位

3位

ユーザ 5

2位

3位

1位

ユーザ 6

3位

1位

2位

ユーザ 7

2位

3位

1位

ユーザ 8

1位

3位

2位

ユーザ 9

1位

3位

2位

ユーザ 10

2位

3位

1位

ユーザ 11

1位

3位

2位

ユーザ 12

2位

3位

1位

ユーザ 13

3位

2位

1位

平均

1.8 位

2.6 位

1.6 位

表2

図4

口コミ表示状態のシステム応したルート (以下ルート２という．)，3 章の推薦方式をポジ

発着地 1 におけるルートの評価

発着地 2 におけるルートの評価
ルート 1

ルート 2

ルート 3

ユーザ 1

1位

2位

3位

ユーザ 2

3位

2位

1位

ユーザ 3

3位

2位

1位

ユーザ 4

3位

1位

2位

ユーザ 5

3位

1位

2位

ユーザ 6

3位

2位

1位

ユーザ 7

3位

1位

2位

ユーザ 8

2位

3位

1位

ユーザ 9

1位

2位

3位

ユーザ 103位

2位

1位

ティブスポットのみ適応しネガティブスポットの処理を行わな

ユーザ 113位

2位

1位

いルート (以下ルート３という．) とした合計で６つのルート

ユーザ 123位

2位

1位を一つずつ順に提示する．最短経路との比較だけでなく，ネガ

ユーザ 133位

1位

2位

ティブスポットを考慮する場合としない場合での評価の比較も

平均

2.6 位

1.8 位

1.6 位

行う．これらのルートを発着地ごとにユーザがモチベーション
を上げ，ウォーキングを継続することができるかという問いに

表 1 は発着地１のそれぞれのルートに対して被験者が回答し対して順位付けとその理由を記述式を行う．本実験で使用した

た順位であり，表 2 は発着地２のそれぞれのルートに対して被6 つのルートの詳細は図 5 から図 10 に示す．

験者が回答した順位である．また図 11 は UEQ の結果である．

また，システムのユーザビリティ評価については，User

本実験で我々は発着地１と発着地２共にルート２の評価が一

Experience Questionnaire(以下 UEQ という．) [11] と System

番高い想定をしていたが，表 1 を見てみるとルート２の評価がUsability Scale(以下 SUS という．) [12] の二つの評価手法で評他のルートに比べて低くなってしまっている．この理由として価を行い，その理由をシステムの良かった点と悪かった点に分

アンケートの記述を見てみると，「ルート２は同じような道をけ実験実施終了直後のインタビューと記述式で答えてもらう．

折り返して通るところがあり，景色が変わらないのでモチベー

UEQ とは，Laugwitz によって制作されたユーザビリティの側

ションを上げにくい」，「ルート２は同じ場所を往復していて変面 (効率，目立ちやすさ，信頼性) とユーザーエクスペリエンスな感じがした」，「ルート２は同じような道を往復しててつまらの側面 (独創性，刺激) の両方を測定可能な評価指標である．値

なそうだった」といった意見が見受けられた．図 6 をみると，の取り得る範囲は-3.0 から 3.0 で，-0.8 から 0.8 はニュートラ

提示されたルート上に往復する場所が存在しており，この場所

ルな評価，この範囲よりも高いとポジティブ，低いとネガティによって評価が低くなっていることが考察できる．我々が作成

ブな評価である．また，日本語を含むおよそ 30 以上の言語でした道路ネットワークでは，現在地点の情報には位置情報の他使用することができる．SUS とは John Brooke が開発したシにその最近傍の地点を保持しており，最近傍の地点を辿る事で

図5

発着地１のルート１を表示した GoogleMap

図6

発着地１のルート２を表示した GoogleMap

図7

図8

発着地２のルート１を表示した GoogleMap

図9

発着地２のルート２を表示した GoogleMap

図 10

発着地２のルート３を表示した GoogleMap

発着地１のルート３を表示した GoogleMap

推薦ルートを構成する．そのため現在地点と現在地点の 2 つ前
以降の地点の情報を直接的には考慮できていない．そのため，じなかった」，「全体的に僅差と感じる」といった意見があるこ

今後の課題として最近傍の地点を一つだけ保持するのではなく，とから，評価に大きな差はないと考察できる．またルート２を複数保持し条件によって最短ではない経路をつなぐことで往復

３位，つまり一番ウォーキングに適さないと評価した人はルーするようなルートを推薦されないようにする．

ト３より少ないことから，ある程度我々が想定していた結果に

表 2 を見てみると，ルート１の評価が一番低くなっており，なったといえる．

アンケートの記述では「ルート１は歩く距離が短かった」，「ルー

図 11 において全ての項目でポジティブな評価を得ることがト１は味気ない印象であった」，「真っ直ぐの道以外がある方ができた．また，我々が提案してきたウォーキング経路推薦シス

面白い」といった意見もあることから，3 章の推薦方式を適応

テム [4] の UEQ の結果と比較しても，全ての項目の上回るこしたルートが最短ルートよりウォーキングにおいて適切であるとができ，システムの改良ができているといえる．また，SUS

ことがいえる．しかしルート２とルート３を比較すると，平均の結果は 77.5 となり平均点の 68 点を越え，我々が提案してき順位としてはルート３の方が高い結果を得た．しかし，アンたウォーキング経路推薦システム [4] の SUS の結果以上の値をケートの記述を見てみると，「ルート２，３の大差はそんなに感得ることができた．そしてシステムを使用して良かった点して，の異なる範囲の道路データ取得，提案アルゴリズムを用い，ジオタグ付きツイートなど他のデータに応用したスポット評価手法の拡張，スポット評価の考慮具合を図るためのウォーキング
経路推薦システム評価実験，SNS データなどより個人情報を守りつつウォーキングユーザの特徴抽出，ウォーキング時間の設定，さらにこのアルゴリズムに交通情報や事故データを用いて安全面も考慮できるような経路推薦アルゴリズムの作成を行い，将来的には実用的な経路推薦の構築を行う．

謝図 11 UEQ の結果

GoogleMap で実際の場所を見ながら周辺スポット確認できる，
GoogleMap と StreetView が同時に進むことで，自分の現在地点がわかりやすい，気になったスポットの評価レビューがすぐ見れる，新しいスポットの発見になる，歩く前にスポットの情辞本研究の一部は，科研費基盤研究 (B)(課題番号：19H04118，

20H04293) および京都産業大学先端科学技術研究所（ヒューマン・マシン・データ共生科学研究センター）共同研究プロジェ
クト（M2001）の助成を受けたものである．ここに記して謝意を表す．

報があるからルート計画が立てやすい，操作が単純といった意見が挙げられた．一方で改善点として，StreetView の画像を改善して欲しいといった意見が非常多く挙げられた．場所によっては壁を向いている画像や，道ではないところを向いている画像が表示されてしまった．この画像は現在地点の緯度経度の他に，次の地点を元に向く角度によって画像を表示している．この角度が原因で壁といった道ではない画像を表示してしまっているので，今後は経路上にとる地点を細かくすることで画像が改善できるのではないかと考える．また，スポット情報の部分にも様々な改善点が挙げられた．具体的には，スポットの評価を星マークを使用して見やすくして欲しい，新たに出現したス
ポットをわかりやすく見せて欲しい，明らかに重複しているス
ポットは削除して欲しい，レビューの有無を確認できるようにして欲しい，レビューのソート機能が欲しいなどといった意見が挙げられた．また，レビューの投稿日やスポットの営業時間，定休日の情報が欲しいといった意見から，これらのデータの追加を行い，今後は時間軸の観点からの評価も必要であることがわかる．その他にも進むだけでなく戻るボタンが欲しい，頻繁に押す進むボタンのサイズを大きくして欲しいと言った意見を得ることができ，これらを元に今後はシステムの改良を行っていく．

6. ま と め
本項では，ユーザが継続的にウォーキングを行うための経路
推薦アルゴリズムの提案を行った．このシステムの実現のために，口コミ分析によるグルメスポットと観光スポットの評価を算出し，それを用いたウォーキング経路コストの算出，そしてウォーキングを支援するための経路推薦システムのプロトタ
イプの構築を行った．また，このシステムを使用した被験者実験を行い，ルートとシステムのユーザビリティ評価を行ってもらった．今後は，被験者実験の結果を踏まえた道路ネットワー
クの再構築やシステムの改良，他の発着地パターンによるルー
ト比較の結果を得るため，道路データ取得範囲の拡張または別文

献[1] スポーツ庁”https://www.mext.go.jp/sports/b menu/sports/mcatetop05/
jsa 00010.html”[2] 水野映子：”コロナ禍”としての運動不足”http://group.dai-ichilife.co.jp/dlri/pdf/ldi/2020/wt2005b.pdf”，LIFE DESIGNREPORT 2020.5[3] お客様生活文化研究所”https://www.asahigroup-holdings.com/
company/research/hapiken/maian/bn/200611/00159.html”[4] 山内 克之，Panote Siriaraya，栗 達，河合 由起子，中島伸介：”ウォーキング経路推薦のための周辺スポット評価手法の妥当性
検証”，DEIM Formu 2022，A31-2，2022.
[5] 前田幸道，桐生拓海，Panote Siriaraya，河合百合子，中島伸介：”運動負荷および心理負荷を考慮したスマートウォーキング
ナビの提案”，DEIM Formu 2018，H3-5，2018.
[6] Daniele Quercia，Rossano Schifanella，Luca Maria Aiello：”The
Shortest Path to Happiness : Recommending Beautiful，Quiet，and Happy Routes in the City”， HT’14 Proceedings of the 25th ACM conference on Hypertext and social
media， Pages 116-125，2014.
[7] Jaewoo Kim，Meeyoung Cha，Thomas Sandholm：”SocRoutes:
Safe Routes Based on Tweet Sentiments”，Proceedings ofthe 23rd International Conference on World Wide Web，
Pages 179–182，2014．
[8] I. JOHNSON，J. HENDERSON，C. PERRY，J. SCHÖNING，B. HECHT：”Beautiful...but at What Cost? An Examination of Externalities in Geographic Vehicle Routing”，Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile，Wearable，andUbiquitous Technologies，2017.
[9] Joy Maged, Rania Rushdy Moussa, Usama Konbr : ”An Investigation into the Causes of Pedestrians’ Walking Diﬃculties in Cairo Streets”, Architectural Engineering 41, 2022.
[10] Bhumika, Debasis Das : ”MARRS: A Framework for
multi-objective risk-aware route recommendation using
Multitask-Transformer”, RecSys ’22, September 18–23,
2022.
[11] Laugwitz, B., Schrepp, M. & Held, T. (2008). Construction and evaluation of a user experience questionnaire. In:
Holzinger, A. (Ed.): USAB 2008, LNCS 5298, pp. 63-76.
[12] Brooke, J. 1996. SUS: A quick and dirty usability scale .
In Usability evaluation in industry, Edited by: Jordan, P.
W., Thomas, B. A. Weerdmeester and McClelland, I. L.
189–194. London: Taylor & Francis.