DEIM Forum 2017 P2-5

マイクロブログを用いた旅行の進行状況に伴う行動変化の分析
高橋一希†

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１ st 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†††† 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
E-mail: †takahashi-kazuki@ed.tmu.ac.jp, ††kato.d@wingarc.com, †††endou@uitec.ac.jp,††††{y_shoji,ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp, †††††m-hirota@oita-ct.ac.jp
あらまし

本論文では，Twitter の位置情報が付与された投稿を用いて，旅行の際に，その進行状況に応じて行動の種類が変化することを検証し，分析する．旅行には，様々な種類が存在する．中でも，観光地であるだけでなく，交通の拠点でもある東京都を含む旅行の種類は，複雑である．旅行の目的は一つとは限らず，旅行の際の行動は，旅行の進行状況や，旅行者の属性によって異なると考えられる．位置情報を用いて，ユーザの東京都を含む旅行を取得し，各投稿の行動を推定する．それらの結果を用いて，ユーザの行動の違いを検証する．
キーワード

Twitter，位置情報，観光調査

1. は じ め にに対するコストが大きいこと，データ量に限りがあること，対象や設問をアンケートごとに設定しなければならないため，他

国土交通省観光庁の旅行・観光消費動向調査（注 1） によると，の調査との比較が難しいことが挙げられる．そこで，アンケー

2015 年の日本の旅行消費額全体において，日本人の日本国内ト調査の欠点を補うため，マイクロブログなどのソーシャル

旅行の消費額は 20.9 兆円，訪日外国人の日本旅行の消費額はメディアから観光情報を抽出する研究が盛んである [1], [2], [3]．

3.3 兆円となっており，消費額全体で日本人の消費額が大半をマイクロブログの投稿には，ユーザのその場の意見や感想が反占めている．また，日本人国内旅行の一人あたりの旅行単価は映されているものが多く存在している．しかし，データ量が多前年度に比べて増加している．今後，日本人国内旅行者数を増い一方で，データとして整形されていないため，必要な情報を加させるためには，国内旅行を活性化させることも重要な課題抽出する必要がある．そこで，マイクロブログのひとつであるの 1 つである．日本人国内旅行消費額のうち，宿泊旅行消費額Twitter の位置情報が付与された投稿を用いて，観光情報を抽は 15 兆 8,120 億円で，前年比 13.8%増，日帰り旅行消費額は出する研究が多くなされている．Twitter を用いることによっ4 兆 5,970 億円で，前年比 1.5%増となった．しかし，日本人国て，コストを抑えて分析することが可能であり，対象とする場

内述べ旅行者数は増加傾向にあり，宿泊旅行者数は前年度より所や時間を，分析に応じて柔軟に変化させることができる．

増加している．一方，日帰り旅行者数は前年度より減少していまた，旅行の内容や形態は日々変化し続けている．日本旅行る．このことから，同じ国内旅行においても，宿泊旅行者数は業協会の調査（注 2） によると，日本の年齢別人口構成の変化に伴多く，消費行動の割合も高いと考えられる．そこで，消費行動い，団体旅行の需要が減少し，個人旅行の需要が増加しているの促進につなげるために，国内の旅行者を日帰りの旅行者と，ことが示されている．また，じゃらん宿泊旅行調査 2016（注 3） に宿泊旅行者に分けてその行動を分析する．さらに，宿泊旅行者よると，旅行の同行形態において，一人旅の割合が 2004 年のにおいて，その日数に伴う行動の変化について分析する．

調査以来 11 年連続で増加している．ソーシャルメディアを用

観光を促進するための調査として，旅行客に対するアンケート調査が多く行なわれている．アンケート調査は，しばしば，都いた分析は低コストで実現可能であるため，このような日々変化する旅行を把握するためにも有用である．

道府県や自治体ごとに行わる．その利点として，アンケート結

本研究では，日本人国内旅行を分析するために，東京都以外果から，その地域にしかない観光地やイベントに対する感想をから東京都への旅行者の行動について分析する．東京都は日本得られることや，信頼性が高いことなどが挙げられる．しかし，の首都であり，国内の主要な観光地であることに加え，交通のアンケート調査の欠点として，準備や調査にかかる時間や人員（注 2）：日本旅行業協会「更なる国内旅行にむけて」 https://www.jata-net.

or.jp/membership/info-japan/research/03_1st.html（注 1）：国土交通省観光庁 旅行・観光消費動向調査 http://www.mlit.go.jp/（注 3）：じゃら ん 宿 泊 旅 行 調 査 2016 http://jrc.jalan.net/jrc/files/

kankocho/siryou/toukei/shouhidoukou.html

research/jalasyuku_20160726.pdf

拠点としても大きな価値を持っている．2015 年に北海道新幹線が開業（注 4）したことや，2016 年に北陸新幹線が開業（注 5）

動」の 3 つから構成されると定義し，旅行の口コミサイトの投し稿を分析し，旅行の目的を抽出している．中島らの研究 [7] でたこともあり，国内の交通はますます便利になっている．また，は，観光に関連するツイートを分析し，手がかり語や品詞の特（注 6）

東京都には，日本で旅客数が最も多い羽田空港が存在する徴から，「食事」，「景観」，「行動」の 3 つに分類し，観光ルートため，東京都は，交通の拠点として利用されていると考えられを推薦する手法を提案している．倉田らの研究 [9] では，Flickrる．そこで，訪れる旅行者が多く，多様な使われ方をしているに投稿されたジオタグ付き写真を収集し，写真撮影密度を標高

東京都は，国内旅行を分析する際のモデルケースとして適切でとみたて，その仮想地形の主要尾根線を抽出することで，観光ある．

ルートを抽出している．しかし，旅行者が訪れる観光スポット

筆者らは，先行研究 [4] として，東京都を訪れる観光客の中は，その地域を観光の主目的として訪れているか，旅行の経由でも，東京都を旅行の主目的とした観光客と，経由地として付地点として利用しているかによっても異なると考えられる．そ随的に東京都を訪れる人とでは，行動が異なるという仮説のもこで，本研究では，旅行をその地域を観光の主目的として利用と，分析を行った．Twitter から，東京都での投稿を含む，位する主目的旅行と，経由地として利用する経由旅行に分類し，置情報が付与されたツイート群を抽出し，それらを東京主目的それぞれ分析を行う．

旅行と東京経由旅行に分類した．分類結果から，東京主目的旅

また，観光情報の分析に応用可能な，投稿者の行動を分析す

行と東京経由旅行とでは，訪れるスポットに違いがあることがる研究として，Fujisaka らの研究 [10] では，マクロブログユー明らかになった．しかし，この先行研究では，ツイート本文をザの投稿履歴から地理的パターンを抽出し，移動の基本モデル考慮せず，投稿に付与された位置情報のみを用いていたため，を提案している．田中らの研究 [11] では，マイクロブログユーユーザの行動の種類までは特定することができなかった．

ザの習慣行動に着目し，習慣行動モデルを構築することで，推そこで，本研究では，東京都を対象に，Twitter のユーザか定対象時間のユーザの行動を，「睡眠中」，「出勤中」，「勤務中」，ら旅行者と旅行期間を抽出し，主目的旅行と経由旅行に分類す「食事中」，「帰宅中」と「その他」の 6 種類に分類している．大る．その後，国土交通省観光庁の旅行・観光消費動向調査をも

原らの研究 [12] では，マイクロブログユーザの定常時の時間的とに，「ビジネス」，「観光」，「購買」，「食事」の 4 種類を定義し，な行動パターンや興味・嗜好などについての分析を行い，行動各ツイートの行動を分類する．分類結果を用いて，旅行日数ごや興味の変化に関するコンテンツの意外情報を抽出するのためとに，旅行の進行状況に伴う行動の割合の変化を分析し，考察のシステムを作成している．これらの研究では，ユーザの行動する．旅行の進行状況を考慮した分析を行うことによって，旅の種類や変化について分析を行っているが，旅行の際の行動は行における傾向を把握し，どのような旅行のパターンが存在す習慣的なものではなく，定常時と異なるため，本研究では旅行るのか推測することができると考えられる．

中のユーザを対象とする．

本論文の構成は以下の通りである．2 章では，関連研究について述べる．3 章では，東京を対象とした旅行を分析するため

3. 提 案 手 法の行動の分類手法と，それらを用いた分析手法について述べる．

本章では，本研究の提案手法について述べる．はじめに Twit-

4 章では，旅行の進行状況に伴う，旅行の中の行動の変化につter から旅行行程を表す一連のツイート群を取得し，それらのいて分析した結果と，その考察を述べる．5 章では，本研究の旅行を主目的旅行と経由旅行に分類する．その後，それぞれのまとめを述べる．

旅行ツイート群の各ツイートに対し，行動を推定し，旅行を分2. 関 連 研 究

析する．

3. 1 旅行ツイートの抽出

本章では，関連研究について述べる．Web 上の情報を用いて，本節では，分析に用いる旅行ツイートの抽出方法について述

観光情報を抽出する研究は，近年盛んに行なわれている．例えべる．はじめに，Twitter から，分析対象となるユーザの候補

ば，SNS に投稿された情報から旅行の感想や口コミを抽出すを抽出する．分析対象の都道府県で一度でもツイートしたユーる研究 [2], [3], [5] や，旅行の内容や目的を抽出する研究 [1], [6]，

ザを分析対象の候補として抽出する．

観光ルートの抽出や推薦をする研究 [7], [8], [9] などがある．Luo

次に，対象候補として抽出されたユーザの居住地をそれぞれらの研究 [2] では，ソーシャルネットワークサービスにおける推定する．ユーザの投稿に付与された位置情報をもとに，ユー旅行関連の口コミが既存の社会関係に依存していることを示

ザが最も多くツイートした都道府県を，そのユーザの居住地とし，その通信ネットワークが高い中心性を持つことを明らかに設定する．このとき，対象候補のユーザのうち，居住地が分析している．若木らの研究 [1] では，目的を「対象」，「理由」，「行対象の都道府県であるユーザは分析対象外とし，残りのユーザを分析対象とする．

（注 4）：北海道新幹線新幹線駅等を起点とする交通ネットワーク

http://www.pref.hokkaido.lg.jp/ss/stk/s-network_20160108.pdf（注 5）：北陸新幹線の概要

http://www.ccis-toyama.or.jp/toyama/toukei/shinkansen/pdf/1-2.pdf（注 6）：http://www.jacinc.jp/db/pdf/dom_ranking50_2427.pdf

続いて，ユーザのツイートの位置情報の変化をユーザの移動とみなし，旅行行程を表す一連のツイート群を取得する．本論
文では，それらのツイート群を旅行ツイートと呼ぶ．ユーザの居住地での投稿の一つ後に居住地以外で投稿されたツイートから，その後の居住地での投稿の一つ前の投稿までをそのユーザの旅行ツイートとして抽出する．分析では，分析対象の都道府と表す．あるカテゴリに属する n 日旅行の m 日目のツイート

県での投稿を含む旅行ツイートを対象とする．

群を C(T (u, m), c) と表す．このとき，c はカテゴリのラベル，3. 2 旅行ツイートの分類すなわち「ビジネス」，「観光」，「購買」，「食事」である．n 日

本節では，抽出した旅行ツイートを主目的旅行と経由旅行に旅行の m 日目のあるカテゴリでの投稿の割合を∑分類する方法について述べる．抽出した旅行ツイートに付与された位置情報をもとに，旅行内で最も多く投稿された都道府県とその投稿数を算出する．同じように旅行内で 2 番目に多く投稿された都道府県とその投稿数を算出する．今回は，旅行における主目的が複数存在するものを排除するため，旅行内で最も多く投稿された都道府県の投稿数が旅行内で 2 番目に多く投稿された都道府県の投稿数の 2 倍より多い旅行ツイートのみを用いる．旅行内で最も多く投稿された都道府県が分析対象の都道府県である旅行ツイートを主目的旅行とし，分析対象の都道府県以外の旅行ツイートを経由旅行とする．

3. 3 行動の推定
本節では，旅行ツイート内の各投稿における行動の推定方法について述べる．各ツイートにおける行動を，野沢ら [6] の手法を用いて，分類する．分類のクラスは，「ビジネス」，「観光」，「購買」，「食事」の 4 つのクラスを対象とする．しかし，ユーザの投稿には，これらのクラスのどれにも属さないものが存在するため，分類の前処理として「分類対象外」のフィルタリングを行う．また，「分類対象外」のフィルタリングの後にも，どれにも属さないものが存在するため，「その他」というクラスを定義し，合計 5 クラスでマルチラベル SVM [13] を用いて分類する．
前処理として，行動の推定において，旅行ツイートに含まれる投稿のうち，Foursquare （注 7）のような，サービスに付随して投稿されたツイートを排除する．また，リプライ，リツイートを排除する．さらに，それ以外のツイート本文から，URL 部分と記号やマルチバイトの絵文字を削除する．その後，MeCab（注 8）を用いて形態素解析し，名詞，動詞，形容詞のみを抽出し，tf-idf を用いてベクトル化する．MeCab の辞書には，ツイートの本文中の新語に対応させるために ipadic を拡張したmecab-ipadic-NEologd（注 9）を利用した．さらに，LSA (LatentSemantic Analysis) [14] を用いて次元削減を行い，「分類対象外」をフィルタリングした後，「ビジネス」，「観光」，「購買」，「食事」，「その他」の 5 つのクラスに分類する．分析には，「ビジネス」，「観光」，「購買」，「食事」の 4 クラスのみを用いる．

3. 4 日数ごとの分析手法
本節では，旅行ツイートを日数ごとに分析する手法について述べる．一つの旅行ツイートの中で，投稿日時が最も早いものを旅行の開始とみなし，その投稿日を旅行の初日とする．また，投稿日時が最も遅いものを旅行の終了とみなし，その投稿日を旅行の最終日とする．初日から最終日までの期間をもとに，n日旅行を定義する．ある n 日旅行をしているユーザ群を U (n)とし，U (n) に属するユーザ u の m 日目のツイートを T (u, m)P (u, m, c) =|C(T (u, m), c)|T (u, m)(1)で表す．分析には，1 日旅行から 5 日旅行までを用いる．

4. 実

験

本章では，提案手法を用いて分析した結果とその考察について述べる．今回は，旅行の進行状況に伴う行動の評価において，旅行の種類による評価と，旅行者の居住地による評価の２種類を行った．旅行の種類による評価では，提案手法による分類結果を用いて，東京主目的旅行と東京経由旅行における違いを分析した．旅行者の居住地による評価では，旅行者の居住地が関東地方である東京旅行と，旅行者の居住地が九州地方である東京旅行に分けて，その違いを分析した．

4. 1 データセット
はじめに，本論文で用いたデータセットについて述べる．本
論文では，2015 年 5 月 1 日から 2016 年 1 月 31 日までの間に投稿された位置情報付きツイートより，東京都で一度以上ツイートしたユーザを取得し，それらのユーザの旅行ツイートを取得した．Twitter からのツイートの取得には，Twitter Streaming

API （注 10） を用いた．取得したユーザ数は，67,786 人であった．
全てのユーザの旅行ツイートの総数は，192,604 件であり，全ての旅行ツイート内のツイート数は，1,275,564 件であった．また，取得した旅行を提案手法によって，東京主目的旅行と東京経由旅行に分類した．東京主目的旅行の件数は，138,962 件であり，東京主目的旅行に含まれるツイート数は，615,859 件であった．東京経由旅行の件数は，10,633 件であり，東京経由旅行に含まれるツイート数は，180,162 件であった．

4. 2 行動の分類の性能評価
次に，取得したツイートの行動の分類結果について述べる．
取得したツイートのうち，前処理で排除されなかったツイート数は，699,121 件であった．分類には，Python の機械学習パッケージである scikit-learn [15] を用いた．行動の分類のためのトレーニングデータには，野沢らが人手で作成した，4,849 件のトレーニングデータを用いた．トレーニングデータのラベル
は，「ビジネス」が 702 件，「観光」が 1,073 件，「購買」が 659件，「食事」が 928 件，「その他」が 1,745 件であった．
各クラスへの分類の前処理にあたる，「分類対象外」フィル
タリングの分類において，5 交差検定を行った性能の評価を表1 に示す．
「分類対象外」フィルタリングの精度 (Accuracy) は，0.75 であった．
「分類対象外」フィルタリングの F 値は，0.77であった．
次に，行動の分類おいて，5 交差検定を行った性能の評価を表 2 に示す．行動の分類の精度は，0.44 であった．行動の分類（注 7）：https://ja.foursquare.com/の F 値は，0.56 であった．

（注 8）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html（注 9）：https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd（注 10）：https://dev.twitter.com/overview/documentation

表 1 「分類対象外」フィルタリングの性能評価

が大きい．
「食事」の割合は，大きな差は表れなかった．

属性名

適合率

再現率

F値

表 3 において，「観光」の割合が東京主目的旅行の方が大き

分類対象

0.81

0.860.83

い原因として，旅行者は旅行の主目的となる観光地で観光に関

分類対象外

0.68

0.61

0.65

avg / total

0.77

0.77

0.77

する投稿を多くしていると考えられる．また，Twitter の性質として，興味・関心があるものに対する投稿が多く，興味・関心がないものに対しては投稿をしないという点が挙げられる．

表 2 行動の分類の性能評価
ラベル名

適合率

再現率

F値

観光には，興味の対象となるものが存在するため，その場でのビジネス

0.76

0.48

0.59

感想を投稿しやすい．この性質により，ユーザが旅行の中で興

観光

0.52

0.29

0.37

味・関心の高い状態にある主目的において，「観光」の割合が大購買

0.70

0.540.61

きくなったと考えられる．

食事

0.77

0.45

0.57

その他

0.71

0.64

0.67

avg / total

0.69

0.48

0.56

表 3 において，「ビジネス」，「購買」の割合が東京経由旅行のほうが大きい原因としては，経由旅行においては，観光の主目的が他に存在するため，「観光」に関する投稿が少ないためであ

表 3 東京主目的旅行と東京経由旅行の行動の割合
東京主目的旅行 東京経由旅行る可能性がある．また，東京経由旅行において，ユーザの訪れるスポットとして駅や空港などの交通の拠点となる地域が多い

ビジネス

0.131

0.168

ことが，筆者らの先行研究 [4] で明らかになっている．駅や空

観光

0.264

0.135

購買

港などのスポットは，お土産を買うための売店などが多く存在

0.182

0.268

食事0.423

0.429

しているため，「購買」の割合が高くなった可能性がある．
次に，旅行の進行状況に伴う行動の変化に対する考察を述べる．表 4 より，3 日旅行から 5 日旅行において，「観光」は，初これらの分類器を用いて，取得したツイートの行動をそれぞれ分類した後，その分類結果を用いて分析を行った．

4. 3 旅行の種類による行動の評価
本節では，東京主目的旅行と東京経由旅行それぞれの行動の割合の実験結果について述べる．それぞれの行動の割合を表 3に示す．また，旅行日数ごとの旅行の進行状況による行動の割合の変化を表 4 に示す．表 3 において，東京主目的旅行，東京経由旅行ともに，「食事」の割合が最も大きくなった．また，東京主目的旅行で二番目に割合が大きかったものは「観光」であり，東京経由旅行で二番目に割合が大きかったものは「購買」であった．

多いためであると考えられる．
「ビジネス」は，初日と最終日に割合が高い傾向にあることがわかる．これは，旅行の前後にビジネスを行う旅行者が多いためであると考えられる．また，「購買」は，初日と最終日に割合が高い傾向にあることがわかる．
これは，初日や最終日に駅や空港などで，買い物をする旅行者が多いためであると考えられる．
「食事」は，全体的に割合の変化が小さい．これは，食事は生活の中で必須なものであるため，旅行日数によって投稿量の変化が少ないためであると考えられる．また，東京経由旅行の方が，旅行の進行状況に伴う行動の4. 4 旅行者の居住地による行動の評価
本節では，居住地が関東地方であるユーザの東京旅行と居住地が九州地方であるユーザの東京旅行それぞれの行動の割合の実験結果について述べる．この際，主目的旅行，経由旅行についての旅行の種類は考慮しない．それぞれの行動の割合を表 5に示す．また，旅行日数ごとの旅行の進行状況による行動の割合の変化を表 6 に示す．表 5 において，関東地方居住者旅行，九州地方居住者旅行ともに，「食事」の割合が最も大きくなった．
また，関東地方居住者旅行で二番目に割合が大きかったものは「観光」であり，九州地方居住者旅行で二番目に割合が大きかったものは「購買」であった．

5. 考

日と最終日に割合が低い傾向にあることがわかる．これは，3日以上の宿泊旅行において，旅行の中日に観光を行う旅行者が察変化が大きい傾向にあった．

5. 2 旅行者の居住地による行動の評価に対する考察
本節では，旅行者の居住地による行動の評価に対する考察を述べる．表 5 より，「観光」の割合は，関東地方居住者旅行のほうが大きい．また，「ビジネス」の割合は，九州地方居住者旅行のほうが大きい．
「購買」，「食事」の割合は，大きな差は表れなかった．
表 5 において，「観光」の割合が関東地方居住者旅行の方が大きく，「ビジネス」の割合が九州地方居住者旅行のほうが大きい
原因として，九州地方居住者の方がビジネス目的で東京を訪れることが多いことが予想される．
次に，旅行の進行状況に伴う行動の変化に対する考察を述べる．表 6 より，関東地方居住者旅行は，旅行の進行状況に伴う本章では，旅行の種類による行動の評価，旅行者の居住地による行動の評価それぞれの結果に対する考察を述べる．

5. 1 旅行の種類による行動の評価に対する考察
本節では，旅行の種類による行動の評価に対する考察を述べる．表 3 より，「観光」の割合は，東京主目的旅行のほうが大きい．また，「ビジネス」，「購買」の割合は，東京経由旅行のほう行動の変化が小さい傾向にあった．九州地方居住者旅行は，旅行の種類による行動の評価と同様に，旅行の初日と最終日に「ビジネス」，「購買」の割合が大きい傾向にあり，「観光」の割合が小さい傾向にあることがわかる．また，旅行の種類による行動の評価と比べ，割合の変化が大きい傾向にあった．関東地方は，九州地方と比べて東京までの距離が短いため，関東地方

表 4 主目的旅行と経由旅行の行動の割合の変化
東京主目的旅行

東京経由旅行

1 日目 2 日目 3 日目 4 日目 5 日目 1 日目 2 日目 3 日目 4 日目 5 日目
1 日旅行 ビジネス

0.128

0.124

観光0.258

0.106

購買0.1870.352

食事

0.426

2 日旅行 ビジネス

0.137

0.15

0.169

観光

0.28

0.256

0.109

0.133

購買

0.187

0.195

0.28

0.292

食事

0.396

0.413

0.461

0.406

0.141

0.113

0.148

0.179

0.15

0.216

観光

0.252

0.315

0.258

0.129

0.34

0.128

購買

0.176

0.154

0.172

0.224

0.14

0.236

食事

0.431

0.418

0.422

0.468

0.37

0.42

0.138

0.109

0.117

0.147

0.17

0.161

0.156

0.234

観光

0.283

0.3

0.303

0.245

0.108

0.194

0.188

0.133

購買

0.172

0.158

0.146

0.165

0.256

0.194

0.25

0.237

食事

0.407

0.433

0.4340.443

0.466

0.452

0.406

0.396

0.15

0.108

0.117

0.092

0.129

0.225

0.119

0.148

0.2

0.209

観光

0.23

0.281

0.292

0.304

0.241

0.112

0.286

0.296

0.3

0.128

購買

0.168

0.141

0.155

0.135

0.182

0.219

0.286

0.222

0.233

0.227

食事

0.451

0.47

0.436

0.469

0.448

0.444

0.31

0.333

0.267

0.436

3 日旅行 ビジネス

4 日旅行 ビジネス

5 日旅行 ビジネス

表5

0.418

0.137

関東地方居住者旅行と九州地方居住者旅行の行動の割合
関東地方居住者旅行

九州地方居住者旅行

ビジネス

0.128

0.183

観光

0.243

0.186

購買

0.209

0.205

食事

0.42

0.426

旅行における投稿の時間帯や周期性を考慮することによって，より詳細な分析を行うことができると考えられる．

謝辞

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

居住者は日常的に東京へ行くことが多いと考えられる．このことから，関東地方居住者旅行において，旅行の進行状況に伴うタの分析・応用のための学術基盤の研究」及び JSPS 科研費16K00157, 16K16158 による行動の変化が小さかったと予想される．
文

6. ま と め
本研究では，Twitter の位置情報を用いて，東京を含む旅行を収集し，各投稿の行動を分類することによって，日数ごとに行動の変化を分析した．旅行の種類や旅行者の居住地を考慮した旅行の進行状況によって，行動の割合が変化することを確認した．その結果，東京主目的旅行において「観光」の割合が高く，東京経由旅行において「ビジネス」，「購買」の割合が高いことがわかった．また，旅行者の居住地が関東地方である旅行において「観光」の割合が高く，旅行者の居住地が九州地方である旅行において「ビジネス」の割合が高いことがわかった．
さらに，3 日旅行から 5 日旅行において，初日と最終日に「ビジネス」，「購買」の割合が大きく，「観光」の割合が小さい傾向にあることがわかった．
今後の課題として，分類性能を向上させることが挙げられる．
また，今回は投稿の日付のみに着目し，時間帯を考慮していな
い．加えて，周期性を考慮していないため，通勤や通学などで，日常的に東京を訪れているユーザを旅行者と同様に扱っている．

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表6

関東地方居住者旅行と九州地方居住者旅行の行動の割合の変化
関東地方居住者旅行

九州地方居住者旅行

1 日目 2 日目 3 日目 4 日目 5 日目 1 日目 2 日目 3 日目 4 日目 5 日目
1 日旅行 ビジネス

0.123

0.208

観光0.2430.219

購買0.207

0.163

食事0.427

2 日旅行 ビジネス

0.41

0.142

0.142

0.179

0.2

観光

0.233

0.2260.209

0.148

購買

0.241

0.244

0.203

0.216

食事

0.385

0.387

0.408

0.436

0.136

0.127

0.157

0.218

0.098

0.204

観光

0.242

0.277

0.246

0.132

0.355

0.145

購買

0.187

0.176

0.19

0.241

0.135

0.223

食事

0.435

0.42

0.406

0.409

0.412

0.428

0.129

0.122

0.131

0.148

0.23

0.079

0.075

0.198

観光

0.245

0.249

0.238

0.252

0.111

0.214

0.317

0.101

購買

0.196

0.173

0.221

0.182

0.246

0.193

0.168

0.238

3 日旅行 ビジネス

4 日旅行 ビジネス

食事

0.43

0.455

0.41

0.418

0.413

0.514

0.441

0.4630.149

0.095

0.116

0.091

0.127

0.234

0.154

0.075

0.141

観光

0.219

0.248

0.287

0.303

0.251

0.129

0.346

0.254

0.328

0.1

購買

0.175

0.212

0.182

0.146

0.192

0.242

0.135

0.209

0.188

0.25

食事

0.456

0.445

0.414

0.461

0.43

0.395

0.365

0.463

0.344

0.47

5 日旅行 ビジネス2013, No. 28, pp. 1–6, 2013.
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0.18