DEIM Forum 2016 P5-2

訪問数とユーザ評価に基づく穴場スポット抽出手法の評価
北山 大輔†† 工学院大学情報学部コンピュータ科学科 〒 163–8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †kitayama@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

東京オリンピックなどに向けて観光情報が重要となってきている．初訪問時はガイドブック情報などのメジャーな情報に基づいた観光を行うことで十分な満足感が得られると考えられる．しかし観光産業を考えると，いかに再訪者を増やせるかが重要となる．我々はこのような問題に対し，再訪時の魅力を発掘することを目的として，一般的に知られていないが，評価が高いスポットを穴場スポットと定義し，このような穴場スポットを自動的に発見する研究に取り組んでいる．本稿では，プロトタイプシステムを構築し，従来手法として人気に基づくスポット抽出と比較した提案手法の効果を評価する．
キーワード

地理情報検索，穴場スポット，ユーザ評価

1. は じ め に研究を紹介する．Crandall ら [2] は，大量の写真とそれに付随した位置情報やタグに基づいてクラスタリングし，人気のス2016 年の伊勢志摩サミットや 2020 年の東京オリンピックとポットやランドマークを抽出する手法を提案している．また，いった国際的なイベントに向けて，観光情報の重要さが日々増

Crandall らは同一撮影者のデータから撮影ルートの軌跡が得している．一般的に観光情報を得るには，ガイドブックや Webられることも示している．白井ら [3] や Hirota ら [4] の研究でページを参考に観光情報を得ることが多い．多くのガイドブッ

は，位置情報付き写真を用いて多量の写真が撮影された複数のクは初訪問の旅行者を対象とした情報を載せることが多く，メ地点を可視化，また，撮影方向を利用しランドマークの形状のジャーで多くの人が気に入ると考えられる情報が掲載されてい抽出手法を提案している．王ら [5] の研究では，ジオタグ付きる．また Web ページではメジャーな情報からマイナーな情報ま写真をクラスタリングし，各クラスタが風景を表していると考で集めることが可能であるが，Web 検索エンジンでは，ランキえ，そのアイコンをマップ上に表示する手法を提案している．

ングによってメジャーな情報が上位にきやすく，観光情報を集

奥ら [6] の研究では，観光スポット領域内のツイートを基に，観約したサイトでは，やはり独自のランキングによってメジャー光スポットの特徴を抽出する手法を提案している．

な情報が見つかりやすい構造になっており，初訪問の旅行者にとって有用な情報が得られやすいといえる．

次にスポットの評価を行う研究を紹介する．熊野ら [7] の研
究では，観光スポットには，時期により人々が集まる人数が異しかしながらイベント等を目的とした旅行者は，1 回しか訪なることに注目し，撮影スポットの旬のシーズンを抽出する研れない可能性が高く，リピータの獲得が観光に関しての課題と究を行った．旬のシーズンを抽出する際に，バースト性に着目なってきている．リピータを獲得するには，再訪の動機付けとした指標を提案している．この指標は，その地域において注目なる情報の提供が必要であると考えられる．そこで，我々は再するシーズンが短いまたは，シーズン期間内に撮影者数が多け訪時に有用になると考えられる，地域の穴場スポットの抽出手れば，大きくなるように定義されており，この値によりシーズ法の開発に取り組んでいる [1]．このような再訪の動機の誘発ンを特定する．徳永ら [8] は，ブログ記事の地名表現の共起関は，どのタイミングで発生するか予測できないたいため，ユー係を用いることで，スポットの地理的広がりと知名度の局所性

ザが情報を得たいと感じた時にリアルタイムに動くシステムでを分析する手法を提案している．この手法により，局所的によある必要があると考えている．我々はこれまで，写真共有サイく知られているスポットを発見することが可能となる．Zhuang

ト Flickr のデータを用いた穴場スポット抽出手法に取り組んでら [9] は，地理情報付きの写真を用いて，そのスポットの無名おり，本稿ではそのモデルの整理および，プロトタイプシステ度の評価及び景観価値の評価を行う手法を提案している．撮影

ム AnabaMiner の実装，その有効性評価に取り組んだ．

者のそのスポットに対する熟知度合いを出すことで，スポット

本稿では，2 節で関連研究について述べ，本研究の位置づけを明らかにする．3 節で穴場スポットのモデルを説明し，4 節
でそのモデルに基づくアプリケーション：AnabaMiner を説明する．5 節で評価実験について議論する．

2. 関 連 研 究の無名度を算出している．また，景観としての評価を行うための評価式を提案している．
最後に観光ルートの推薦に関する研究を紹介する．奥山ら [10]の研究では，写真に付与された位置情報を連続して考慮することにより，移動軌跡と考える．この移動軌跡を，連結させることにより，新しい観光ルートをユーザに推薦する手法を提案しWeb 上の位置情報付きデータを利用した観光情報システムている．Arase ら [11] は写真の地理情報，時間情報を用いて，に関する研究は多数存在する．まずスポット抽出に着目した

過去の旅行経路のマイニングを行っている．利用者が旅行の目的や期間，旅行のテーマを入力することで，旅行計画を自動生スポットAスポットB評価値成することを可能とした．

>

本研究ではこれらのうち，スポットの評価に着目している．

Zhuang ら [9]，徳永ら [8] と同様に，再訪時に推薦可能な穴場認知度度

認知度度

>>

スポットの抽出を目的としているが，本研究では，訪問人数とユーザ評価に着目し，簡便な手法で穴場度合いを検出することに主眼を置いている点が異なる．特に，Zhuang らの手法は本評価値

スポットD

スポットC評価値

評価値

研究で着目している訪問数とユーザ評価に非常に類似している．

>

本研究で提案しているモデルは汎用性が高く，撮影行動のみならず地理的スポットに対しての評価が得られればどのようなも認知度度のにでも適応できる点で異なる．また，本稿で提案する簡便な

認知度度

図 1 穴場スポット度の概念

手法の有効性について評価する点が貢献であると考えている．
提案モデルはスポット抽出自体には依存しないため従来手法で抽出されたスポットに対しても適応可能であり，評価した穴場している．スポット A が最も穴場スポット度が高くなり，ススポットに関しても，従来のルート推薦の評価値として用いるポット D が最も穴場スポットが低くなる様子を表している．
知名度や評価値は，適応するサービスにおいて適応可能なもことが可能であると考えている．

Web 上の資源を簡易的に用いることでマイニングする研究のを選択する必要がある．また，スポット自体の定義も適応すとしては，Ohshima ら [12] が Web 検索エンジンのメタデータるサービスによって変化する．例えば，レストラン検索におけを用いて概念的な同位，上位，下位関係にあたる語句を簡易的る穴場店舗の評価を行う場合であれば，スポット自体は店舗をに抽出する手法に取り組んでいる．これは Web 検索結果とし単位とすることが可能であり，知名度は店舗への訪問数，評価て返されるメタデータのみを用いて知識のマイニングをする方値はレストラン評価サイトの評価値を用いることが考えられる．

法であり，非常に高速に動作するものである．本研究では，地一方，観光における穴場スポットの評価を行う場合であれば，理的な情報を検索可能である写真共有サイトや飲食店検索サイ

観光スポットは領域を持つ場合があり，特定の施設をスポットト，チェックイン情報共有サイトなどの検索結果に含まれるメとするのは困難となる．そのような場合，まず Twitter 等のマタデータ情報のみで穴場スポットを判定することを目的としてイクロブログや Flickr 等の写真共有サイトのジオタグ付きデーいる点で類似している．

タを用いて，地理的な分布から対象となるスポットを特定することが必要となる．このような場合，知名度はそのスポットの3. 穴場スポット

領域に対する訪問数を利用することが可能であり，評価はその本研究では，穴場である度合いを表現するために穴場スポッジオタグ付きデータにつく評価値（Twitter であればお気に入ト度を定義する．穴場とは，「一般の人にあまり知られていない、り数やリツイート数，Flickr であればお気に入り数や被閲覧数）いいところ（注 1）」「人のあまり知らない，いいところ（注 2）」とを用いることができる．

いうように定義されることが多い．そのため我々は，知名度とこのような，知名度や評価値は基本的に各地理情報検索エン評価値によって穴場スポット度（GUS: Good Unknown Spot）

ジンのメタデータに含まれるものであり，数回の検索を行うだを算出可能であると考えた．あるスポット si に対する穴場ス

けで抽出可能であると考えられる．例えば，知名度の尺度に使ポット度を以下の式で定義する．

うことが考えられる訪問数は，Foursquare や Swarm のようなGU S(si ) =Evaluation(si )Recognition(si )チェックイン共有サイトのメタデータとして取得可能であり，(1)

知名度 Recognition(si ) とは，そのスポットが一般によく知られている度合いであり，例えばスポットに対する訪問数やそのスポットに対する言及数が相当する．それに対して，評価値Evaluation(si ) とはそのスポットが評価される度合いであり，そのスポットの閲覧数やお気に入り登録数，N 段階評価の評価値が相当する．すなわち，知名度の割に評価を集めることが可

写真共有サイトでの撮影者数も写真検索結果のメタデータから抽出可能である．評価値に関しては，飲食店検索サイトの結果に含まれる評価値や写真共有サイトの写真の閲覧数，お気に入り数などを用いることが可能である．このように提案モデルは，簡便に取得できリアルタイムに動作可能になると考えられる．

4. AnabaMiner：写真共有サイトを用いた穴場スポットの動的抽出

能なスポットが穴場スポットである．そのためそのスポットがなんらかの影響で有名になり知名度が高くなるとそのスポットは穴場スポットではなくなる．図 1 は穴場スポット度の概念図である．足跡の数が知名度を表しており，星の数が評価値を表

4. 1 概要

我々は，写真共有サイトを用いた穴場スポットの動的抽出ア
プリケーション：AnabaMiner を実装した．写真共有サイトのデータとして，このアプリケーションでは flickr を用いる．写（注 1）：デジタル大辞泉の穴場の項目より（注 2）：大辞林の穴場の項目より

真データは特定のスポットかどうかに関わらず，位置情報のみを持つため，スポット抽出を行う必要がある．スポット抽出を

座標集合が存在するなら，同じクラスタに分類する．領域の広さによって粒度を変更するため，距離の閾値 Eps をデータの分布によって変更する．Eps を以下の式で定義する．

∑Eps = α ×p∈P

D(p, p̄)(2)

N

ここで，P は得られた位置情報付き写真の集合であり，p̄ はその平均座標である．N は取得した写真の総数であるため，Epsは各写真の平均座標からの距離の平均となる．α は粒度の大きさを調整する重みであり，本稿では 0.067 を用いている．クラスタリングにより得られたスポット集合を S とする．
図 2 AnabaMiner のインタフェース

4. 3 穴場スポット度の適応
本節では，写真共有サイトのデータに対する穴場スポット度行った以降に関しては，そのスポットに関係する写真データをの適応について述べる．本稿では，クラスタリングにより抽出用いて，スポットの知名度と評価値を求め，穴場スポット度をしたスポットに含まれる写真データのメタデータを用いて知名算出することが可能となる．図 2 は作成したアプリケーション

度と評価値を定義する．写真のメタデータとして，閲覧数，おのユーザインタフェースである．写真検索のために「夜景」と気に入り数，コメント数，撮影者，タグといったものが考えらいうキーワードを入力して実行した結果である．赤いピンは穴れるが，このうち，被閲覧数，お気に入り数，コメント数は，場スポット度の高いスポットであり，青いピンは被閲覧数の高スポットそのものというよりは写真に対するメタデータである

い写真があるスポットである．アプリケーションの処理の流れと考えられる．その点，撮影者は実際にその場所に訪れて写真を説明する．まず，画面に表示された地図領域内に存在し，かを撮影した人であり，スポットを評価することが可能である．

つ入力キーワードをタグとして持つ写真を N 件取得する．本稿

タグはスポットを表現するタグも存在するが，多種多様である．

ではリアルタイムに動作させることを考え，N = 1500 で構築

これらのことより，写真共有サイトにおけるスポットの知名した．次に，それらの写真データの位置情報をもとにクラスタ度としては，実際にその場所に訪れて撮影した人数を知名度とリングを行い，クラスタをスポットとして抽出する．クラスタして用いることが妥当であると考えた．また，評価値としては，リングは 4. 2 節にて詳細に説明する．各スポットにおいて穴場写真に写っているものに対しての評価が高ければスポットの評スポット度を算出し，上位 M 件を表示する．本稿では 5. 節に価が高いと考えられるため，閲覧数，お気に入り数，コメントて行う評価実験のために M = 3 で構築した．知名度および評数を用いることが妥当である．本稿では，一回の API アクセ

価値の定義は 4. 3 節で説明する．

スで取得可能な閲覧数を用いて評価値を算出する．以下の式で4. 2 クラスタリング
クラスタリングアルゴリズムに関しては種々のアルゴリズム

あるスポット pi の知名度と評価値を定義する．

Recognition(si ) = U ser(si )∑を適応可能であるが，本稿では地理情報のクラスタリングでよく用いられる DBSCAN アルゴリズムを用いる．表示領域に応Evaluation(si ) =p∈si

じてスポットの粒度が異なると考えられるため，データの分布に基づいてパラメータを決定する．例えば，花火大会のスポットを抽出する場合，東京都全域で抽出したいスポットは大会の開催場所であるのに対し，ある花火大会の領域で抽出したいス
ポットは観覧場所というように，領域の広さに応じて粒度は異なる．

DBSCAN [13] [14] は，クラスタの密度を基準にクラスタリングを行うため，高密度なクラスタのみを抽出することが可能(3)

V iew(p)

|si |

(4)

ここで，User はスポット si 中の写真を撮影した撮影者数を返す関数である．また，V iew はある写真 p の被閲覧数を返す関数である．評価値 Evaluation(si ) を被閲覧数の平均としているのは，評価の高いスポットの場合，ある特定の写真の評価が高いわけではなく，平均的に高いはずであると考えられるためである．

5. 評 価 実 験となる．DBSCAN は，クラスタ間の距離の閾値 Eps とクラスタのデータ数の閾値 M inP との 2 つの閾値をもつ．ある点 xから，距離 Eps 内にある点集合を近傍 NEps (x) と定義し，以下の接続関係を満たすとき，同じクラスタに分類する．
（ 1 ） y ∈ NEps (x)（ 2 ） |NEps (x)| >= M inP
だたし，NEps (x) = {y ∈ X|D(x, y) <= Eps} である．ここで，D(x, y) は x の座標と y の座標からユークリッド距離を返す関数である．つまり，ある座標から半径 Eps 内に M inP 以上の5. 1 実 験 方 法
実装したアプリケーションを用いて穴場スポット度と被閲覧数合計に基づくスポット抽出（以降，単に被閲覧合計と記す）の比較実験を行った．被験者はクラウドソーシングサイト

CrowdWorks（注 3） を用いて集めた 113 名であり，合計で 1000回スポット抽出を行った．被験者は旅行先の情報を得る目的でWeb アプリケーションとして実装されたシステムを利用し，ア（注 3）：https://crowdworks.jp

表1

表 3 実験結果：旅行等で訪れた

実験結果：全体
設問 4 設問 5 設問 6設問 4 設問 5 設問 6

赤いピン857857

赤いピン504631

どちらかといえば赤いピン9213564

どちらかといえば赤いピン436832

どちらでもない

544629604

どちらでもない

211244231

どちらかといえば青いピン

15195141

どちらかといえば青いピン654569青いピン12863134

青いピン

612666

赤と青の比率0.390.570.31

赤と青の比率

0.42

0.620.32

表2

実験結果：日常的に訪れる場所

表 4 実験結果：訪れたことはない

設問 4 設問 5 設問 6設問 4 設問 5 設問 6

赤いピン

6128

赤いピン

2920

どちらかといえば赤いピン10116

どちらかといえば赤いピン

3956

26

どちらでもない

103

114

109

どちらでもない

229

270

263

どちらかといえば青いピン

18712

どちらかといえば青いピン

67

4359

18

青いピン

181221

青いピン

49

2547

赤と青の比率

0.31

0.54

0.30

赤と青の比率0.36

0.520.29

ンケートに回答した．アプリケーションでは赤いピンが穴場スため，設問 4 に関しては被閲覧合計の方が選ばれやすくなってポット度に基づく結果，青いピンが被閲覧合計による結果であいるものと考えられる．どちらでもないの選択数が非常に多い

るが，被験者には知らされない．被験者は任意の地点，任意のが，設問 7 の回答では「ピンが表示されない」や「赤と青で同キーワードで実行することが可能である．

じ場所にピンがたった」というものが多数あり，Flickr 上の写

上記の条件で，利用したのち以下のアンケートに回答した．

真数が少ない地域での使用や，検索に該当しにくいキーワード（ 1 ） 検索した領域を入力してください．だいたいの名称でを用いた検索が行われたためであると考えられる．

結構です．

表 2，表 3 および表 4 を比較すると，旅行で訪れたことがあ（ 2 ） 検索した領域には訪問経験がありますか？

る地域での使用に関して設問 4，設問 5 の赤と青の比率が上昇（ 3 ） 検索したキーワードを入力してください．

していることがわかる．このことから，提案手法により抽出さ（ 4 ） 行ってみたいと感じられるスポットが多く表示されたれたスポットは，一度旅行に訪れた場所でも「行ってみたいとのはどちらでしたか？

感じる」「新しい発見のある」スポットを推薦できていると考（ 5 ） スポットを閲覧することで新たな発見があったのはどえられ，再訪スポットの抽出に関して有効であるといえる．

ちらでしたか？
（ 6 ） 有名なスポットが多く含まれたのはどちらでしたか？
（ 7 ） 利用いただいたご意見，ご感想を自由にご記入くださ

6. ま と め
本研究では，訪問数とユーザ評価に基づく穴場スポット抽出

い．機能の改善に役立てたいと思います．

手法を提案し，写真共有サイトを用いて穴場スポット抽出アプ

設問 2 は，日常的に訪れる場所である，旅行等で訪れたことがリケーション：AnabaMiner を実装した．その中で，認知度である，訪れたことはないの中から選択する．設問 4，設問 5，設ある訪問数を定義し，ユーザ評価である評価値を定義した．こ

問 6 は，赤いピン，どちらかといえば赤いピン，どちらでもなのアプリケーションを用いて，クラウドソーシングサイトを通い，どちらかといえば青いピン，青いピンの中から選択する．

じ 1000 件の実行結果を得て，人気スポット抽出結果との比較5. 2 結果と考察実験を行った．その結果，提案手法がユーザの利用状況に関わ実験の結果を表 1 と表 2，表 3，表 4 にまとめる．表 1 は全らず「新しい発見のある」スポットの抽出に有効であることをデータを集約したものであり，表 2，表 3 および表 4 は設問 2確認し，旅行で訪れたことがある場所に関しては「行ってみたの回答別に集約したものである．表中の「赤と青の比率」は，い，かつ新しい発見のある」スポットの抽出に有効であること「赤いピン」「どちらかといえば赤いピン」の選択数と「青いピを確認した．このことから，穴場スポット抽出の目的である再ン」「どちらかといえば青いピン」の選択数の比であり，赤い訪時に訪れたいスポットの推薦に効果的であると考えられる．

ピン側が多いほど 1.0 に近く，青いピン側に近いほど 0 に近い値となる．

今後の課題としては，飲食店や観光施設などの固定的なスポットに対する穴場スポット度の適応とその評価を行うことと，

表 1 の設問 5 の赤と青の比率より，提案手法では新たな発見

ユーザの目的に応じて，自動的に「穴場スポット」や「人気スがあるスポットを抽出に有効であることがわかる．また，設問ポット」の抽出を切り替える，また抽出スポットのドメインを6 の有名なスポット抽出として被閲覧合計が有用に働いている切り替える手法を構築する予定である．また，実際の旅行時にことから，比較手法が人気のあるスポットの抽出になっている使用する実証実験を行う必要があると考えている．

ことが確認できる．被閲覧合計が人気スポットを抽出している

謝

辞本研究の一部は，平成 27 年度科研費若手研究 (B)(課題番号：15K16091) によるものです．ここに記して謝意を表すものとします．

文

献[1] 西脇達也, 北山大輔: 写真共有サイトを用いた穴場スポットの抽出, 第 7 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM 2015) 論文集, pp. P4–5 (2015).
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