DEIM Forum 2016 H4-4

ジオタグ付き写真の撮影順序を考慮したホットスポットの分析高木有人†

遠藤 雅樹†,††

江原遥†

石川博†

廣田雅春†††

横山昌平††††† 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†† 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†††† 静岡大学 情報学科 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3-5-1
E-mail: †takagi-arihito@ed.tmu.ac.jp, {ehara,ishikawa-hiroshi}@tmu.ac.jp, ††endou@uitec.ac.jp,†††m-hirota@oita-ct.ac.jp, ††††yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし近年，スマートフォンなどの普及により，ソーシャルメディアサイトに位置情報付きの写真が大量に投稿されるようになった．これに伴い，これらの情報から，観光産業に有益な情報を抽出する研究が進んでいる．従来，写真の位置情報を特徴量としたクラスタリング手法を用いて，多くの人々が写真を撮影している場所であるホットスポットを抽出する手法が提案されている．観光客は，限られた時間で観光スポットを回るという制約があるため，その写真の撮影順序にはパターンがあることが予想される．撮影順序を考慮して，観光客の動線を明らかにすることで，従来のホットスポット抽出手法では埋もれてしまうような小さなホットスポットでも，動線上は重要なものを抽出できる可能性がある．本論文では，人々の興味・関心をより正確に把握するために，写真の撮影順序に着目し，クラスタリング手法を拡張することで，位置情報のみを用いた従来のクラスタリング手法では発見しにくいが観光客の動線上重要な，小さなホットスポットの抽出を目指す．
キーワード

観光情報，空間分析，クラスタリング，Flickr

1. は じ め にスマートフォンや，デジタルカメラの普及に伴い，人々は，日々の行動や興味を写真に残し，Flickr（注 1） などのソーシャルメディアサイトを通じて共有している．写真は，撮影者の興味・関心を写しているものであると考えられるため，ソーシャ
ルメディアサイト上の膨大な写真群は，多くの人々の興味・関心に関する情報の集約であると考えられる．また，写真が撮影可能なデバイスには，GPS (Global Positioning System) が搭

図 1 DBSCAN のパラメータによるクラスタの変化載されていることが多く，撮影位置を表す情報として，緯度経度情報が付与された多数の写真がソーシャルメディア上に存在光スポットや，交通の要所などの重要な施設が存在することがする．そのため，それらの膨大な写真を機械的に解析する事にわかる．このようなホットスポットを抽出する研究は盛んに行より，未知の注目スポットやイベントの発見が可能となる．こわれており [3], [4]，それらの研究では，写真に付与された緯度れらの情報は，観光産業や，人々の行動の分析に応用されてい経度情報を特徴量として，DBSCAN [5] や，Mean shift [6] なる [1], [2]．

どの密度ベースのクラスタリング手法を適用することで，多く本研究において，大量の写真が撮影された地域をホットスポットと定義する．多くの人々が興味・関心のある領域はホットスの人々が写真を撮影している地域をホットスポットとして抽出している．

ポット周辺に存在するか，ホットスポットに含まれていると考これらの密度ベースのクラスタリング手法により，ランドえられる．これについて，例えば，観光客は，観光スポットや，マークなどの有名な観光スポットが存在する地点や，主要な駅主要な駅などの交通の要所になる場所を訪れた際に，それらのなどの多くの人々が滞在する地点がホットスポットとして抽出写真を撮影すると考えられる．そのため，それらの写真に付与される．しかし，ホットスポットを抽出する手法としてよく用された緯度経度情報を分析することで，多くの人々が写真を撮いられる DBSCAN は，クラスタ間の距離の閾値 Eps と，デー影している地点には，その周辺に人々の関心を集めるような観タ数の閾値 M inP という 2 つのパラメータを設定する必要があるため，最適なパラメータの調整が難しい．ここで，DBSCAN（注 1）：http://www.flickr.comのパラメータによって，生成されるクラスタが変化する例を，

図 1 に示す．DBSCAN のパラメータを大きな値に設定すると，した．Yang ら [8] は，多様なサイズのホットスポットを抽出す

図 1 の左のように，異なる意味を持つ複数の地域が隣接してるために Self-Tuning Spectral Clustering という手法を提案しいる場合，1 つのホットスポットとして抽出される．また，観た．Lacerda ら [9] は，緯度経度情報に加えて，複数の写真から光スポットの範囲が狭い場合は，ホットスポットとして抽出さ撮影方向の交点を用いてホットスポットを抽出した．Yokoyama

れない．一方，パラメータを小さな値に設定した場合，図 1 のら [10] は，ユーザの移動軌跡の交点を用いてホットスポットを右のように，異なる意味を持つ複数の地域は，それぞれホット抽出している EBSCAN という手法を提案した．

スポットとして抽出され，また，小さな観光スポットも抽出さ

2. 2 地理的特徴の抽出れる．その代わりに，なぜそこがホットスポットとして抽出さソーシャルメディアサイトに投稿された緯度経度情報が付与れたのか人手で確認してもわからない地点などの，ノイズでされた写真から，特定の地域の地理的特徴を抽出する研究が盛あると思われるクラスタも，ホットスポットとして多く抽出さんである．特に，写真に付与されているソーシャルタギングなれてしまう．これらのことについて，ノイズを抽出せずに，サどのテキスト情報と組み合わせることで，地理的特徴を抽出すイズの異なるホットスポットをクラスタとして抽出することる研究が多く行われている [2], [11]．Sengstock ら [2] は，地理は，DBSCAN のパラメータ調整のみにより解決することが困的特徴をその地域の地理的意味の信号を測定するセンサと考え，難である．また，密度ベースのクラスタリング手法としては，

Flickr 上の写真に付与された緯度経度情報やソーシャルタギン

DBSCAN 以外にも，P-DBSCAN [1] や，OPTICS [7] などのグを用いて，関心領域や海岸線などの地理的特徴を抽出する手改良手法が提案されているが，この課題は解決していない．

法を提案した．Thomee ら [11] は，地図空間上でタグが表す領

そこで，本研究では，写真の撮影順序を用いて従来のクラスタリング手法を拡張することで，従来手法で発見可能なホット域を求めるアルゴリズムを提案し，Flickr 上の写真に付与された緯度経度情報とタグを用いて，地図上に可視化した．

スポットの抽出に加え，そのパラメータで抽出可能なホットス

また，2. 1 節において抽出したホットスポットを応用した研ポットのサイズより小さくても，ユーザの動線において重要で究も行われている．Hirota ら [12] は，ホットスポットを抽出あると考えられる地域についてもホットスポットとして抽出すし，撮影スポットと撮影スポットから撮影可能な被写体の関連る手法を提案する．ここで，本論文において，動線とは，ユー性を可視化する手法を提案した．

ザが観光スポット間を移動する際の経路である．観光の際に，これらの研究では，写真の撮影地点や，撮影方向の交点の密ユーザは，移動手段についてや，限られた時間の中で効率的に集地をホットスポットとして抽出しているが，それらの全てが観光スポットを回るため，観光スポット間の移動の経路にはパホットスポットとして抽出されるべきであるとは限らない．例

ターンがあることが予想される．そこで，撮影順序を考慮して，えば，パラメータの設定の不適切さや，調整の難しさにより本ユーザのホットスポット間の移動を考慮することで，従来の来ノイズとして扱うべきである，偶然に複数のユーザが写真をホットスポット抽出手法では埋もれてしまうような小さなホッ撮影した地点などが抽出されることが考えられる．そこで，本トスポットでも，動線上は重要なものを抽出できる可能性があ研究では，ユーザの行動に着目することで，そのようなノイズる．本論文では，Flickr から取得した大量の写真に対して，提となるようなホットスポットを削除し，多様なサイズのホット案手法を適用することで，サイズの異なるホットスポットを抽スポットを抽出する．

出し，可視化した結果をもとに考察を行った．
本論文の構成は，以下のとおりである．2 章では，関連研究

3. 提 案 手 法についてまとめる．3 章では，提案手法について述べる．4 章

本研究では，ソーシャルメディアサイトに投稿された写真かでは，本研究で行った実験結果について述べる．5 章では，実ら，緯度経度情報を特徴量として，多くのユーザが写真を撮影験結果に対する考察を述べる．6 章では，本論文のまとめ，おしているホットスポットの発見，およびホットスポット間の関よび今後の課題について述べる．

連性を抽出し，可視化する．このとき，ホットスポットの発見

2. 関 連 研 究
2. 1 ホットスポットの抽出
ソーシャルメディアサイトに投稿された緯度経度情報が付与には写真に付与されている緯度経度情報のみを用いる．また，ホットスポット間の関連性の抽出には，緯度経度情報に加えて写真の撮影時間を特徴量としている．

3. 1 フォトストリームの分割された写真から，ホットスポットを抽出する研究が盛んである．

ユーザのフォトストリームを，写真の緯度経度情報，および，Crandall ら [3] は，ソーシャルメディア上の大量の緯度経度情写真の撮影時間の差に基づいて分割することにより，ユーザの報が付与された写真と，写真の画像特徴を用いて Mean shift を写真撮影枚数の差に対処する．写真の撮影時間として，写真に適用することにより，ホットスポットが存在する地域が得られ付与された Exif の Date and Time (original) を用いる．ユーることを示した．Kisilevich ら [1] は，DBSCAN の改良手法のザのフォトストリームにおいて，連続する 2 枚の写真の撮影地1 つである P-DBSCAN を適用することで，大量の写真群から点の距離が閾値よりも大きい場合，そこでフォトストリームをホットスポットである地域を発見する手法を提案した．Ankerst

分割する．次に，撮影時間に着目し，撮影時間の差が閾値よりら [7] は，DBSCAN のパラメータである Eps を変化させた際も大きい場合，そこでフォトストリームを分割した．のクラスタをまとめて抽出できる OPTICS という手法を提案

ユーザの写真撮影枚数の差を考慮せずに DBSCAN を適用す

る．

(1)
(2)

xq ∈ NEps (xp )|NEps | >= M inP

ただし，NEps (xp ) = {xp ∈ X||Dist(xp , xq ) <= Eps} である．

2 点間の距離 Dist(xp , xq ) は，ヒュベニの公式から算出する．
Dist(xp , xq ) = ((M × dP ) × (M × dP ) +(N × cos(P ) × dR) × (N × cos(P ) × dR))2(1)

このとき，P は 2 点間の平均緯度，dP は 2 点間の緯度差，dR は 2 点間の経度差，M は午線曲率半径，N は卯酉線曲率半径を表す．DBSCAN によって抽出されたクラスタをそれぞれホットスポットとする．
図2

連続して撮影された写真の撮影時間の差

3. 3 多様なサイズのホットスポット抽出
多様なサイズのホットスポットを抽出するために，DBSCANると，1 人の同じユーザが大量の写真を撮影している地点がホッのパラメータを大きな値と小さな値の 2 種類用意する．まず，トスポットとして抽出されてしまう可能性がある．本研究では，それぞれのパラメータを用いて，写真の位置情報に基づいて多くの人々が写真を撮影している地点を，人々の関心が集まっDBSCAN を適用する．それらの結果を統合することで，大きている場所として抽出することを目標としているため，少数のなホットスポットと小さなホットスポットを同時に抽出し，そのユーザが撮影した大量の写真によって，ホットスポットが抽出結果に基づいてホットスポット間の関連性を抽出・可視化する．

されることは望ましくない．そのため，同一ユーザによって短3. 4 ホットスポット間の関連性の抽出

期間に連続して撮影された写真群を，1 枚の写真として扱うこ抽出されたホットスポット内の写真の撮影時間に注目し，各とで，ユーザの写真撮影枚数の差に対処する．また，ユーザはユーザの写真の撮影順序を考慮することにより，ホットスポッ移動しながら連続して写真を撮影している場合があるため，写ト間の関連性を抽出する．まず，分割した写真群に対して DB-真の撮影地点の距離が離れている写真群を分割する必要がある．

SCAN を適用し，多くのユーザによって撮影された写真が密ここで，ユーザのフォトストリームを分割するための撮影集しているホットスポットを発見する．3. 3 節で生成された各時間の差の閾値の設定について述べる．2013 年 1 月 1 日から

ホットスポットに含まれる写真を用いて，ユーザのフォトスト

2014 年 12 月 31 日の間にロンドン市内で撮影された，緯度経リームの写真とホットスポットを紐付けることで，写真の撮影度情報が付与されている写真 1,204,029 枚を Flickr から収集し，順序から，ユーザごとのホットスポット間の移動を把握するこ

連続して撮影された写真の撮影時間の差を算出した結果を図 2とができる．各ホットスポットについて，そのホットスポットに示す．図 2 から，全ての写真のうち，約 77.9%の写真が 30の直前・直後の移動数を集計する．集計された移動数の割合か分以内に連続して撮影されていることがわかる．そのため，多ら，ホットスポット間の関連性を抽出し，関連性が高いと判断

くのユーザのフォトストリームは，30 分程度が 1 つの区切りにされたホットスポット間を可視化する．本論文では，各ホットなっていることがわかるため，本論文では，30 分をフォトストスポットへの移動確率，および各ホットスポットからの移動確リームを分割するための撮影時間の閾値とする．また，撮影距率の高いホットスポット間をそれぞれ可視化した．

離の差の閾値についても，撮影時間の差と同様に，連続して撮影された写真の撮影距離の差を算出した．その結果の平均値を4. 実 験 結 果

求めたところ，およそ 100m であったため，本論文では 100m

提案した手法に基づいて，分割した写真群に基づいたホットをフォトストリームを分割するための撮影距離の閾値とする．

スポットの発見，および，ホットスポット間の関連性の抽出を分割された写真群は，1 枚の写真として扱う．ここで，写真行い，可視化した．本論文では，Flickr から収集した写真を用群の緯度経度は，分割前の写真群の全ての写真の緯度経度の重いて実験を行った．本章で用いるデータセットは，3 章で述べ心とする．

た，連続して撮影された写真の差の算出 (図 2) に用いたもの

3. 2 ホットスポットの発見を分割した写真群を使用した．緯度経度情報が付与された写真

はじめに，写真に付与されている緯度経度情報を用いて，ホッ461,474 枚，ユーザ数は 30,740 人である．

トスポットを発見する．ホットスポットでは，多くの写真が撮

4. 1 多様なサイズのホットスポット抽出影されているため，写真の撮影地点が密集している地域にホッ分割した写真群に対して，2 種類のパラメータを用いて DB-トスポットが存在する可能性が高い．密度が高い地域を推定

SCAN を適用する．それらの結果を統合することで，多様なサするために，DBSCAN [5] を用いる．クラスタ間の距離の閾イズのホットスポット抽出を行う．

値 Eps とデータ数の閾値 M inP に基づいて，以下の接続関係

図 3 は，分割された写真群に対し，2 種類のパラメータを用いで到達できる対象の集合で極大のものをクラスタとして抽出すて DBSCAN を適用し，それらの結果を統合し可視化したものの一部である．図 3 において，黒く塗りつぶされたホットスポッ

図 3 2 種類のパラメータを用いた DBSCAN 結果

図6図 5 の結果における縮小図

トスポットが，複数抽出できていることがわかる．そのため，2種類のパラメータを用いた結果を統合することで，より正確なホットスポットの分析が可能であると考えられる．

4. 2 ホットスポット間の関連性の抽出4. 1 節において抽出されたホットスポットに含まれる写真から，ユーザごとに写真の撮影順序を考慮してホットスポット間の関連性を抽出し，可視化する．
図 3 における各ホットスポット内の写真の撮影順序から，ユーザごとにホットスポット間の移動を集計し，ホットスポット間の関連性を抽出した．各ホットスポットからの移動確率が高い
図 4 図 3 におけるホットスポット間の関連性抽出結果(各ホットスポットからの移動)

ホットスポット間の可視化結果の一部を図 4 に，各ホットスポットへの移動確率が高いホットスポット間の可視化結果の一部を
図 5 に示す．図 4，図 5 において，ホットスポットを結ぶ線が各ホットスポット間の関連性を示している．各ホットスポットと線で結ばれたホットスポットは，他のホットスポットよりもその間の移動数が多いことから，それらのホットスポットは関連性が高いと考えられる．
例えば，ロンドンの代表的なランドマークの 1 つとして，BigBen や London Eye が挙げられる．これらは徒歩で移動できる範囲に存在し，多くの人々が連続して訪れていると考えられる．
また，これらの間には，Westminster Bridge という大きな橋が存在し，Big Ben や London Eye の撮影スポットにもなっている．以上のことから，このような場所に抽出されたホットス
図 5 図 3 におけるホットスポット間の関連性抽出結果(各ホットスポットへの移動)

ポットは，関連性が高くなると考えられる．
また，本研究ではホットスポット間の移動の図 4，図 5 より，各ホットスポット間の移動の前後でユーザの移動先が異なってトは，DBSCAN のパラメータを Eps = 0.0005，M inP = 800いることがわかる．そのため，前後の移動にそれぞれ注目し，に設定した結果である．赤く塗りつぶされたホットスポットは，可視化することで，ホットスポット間の関連性をより正確に示DBSCAN のパラメータを Eps = 0.00025，M inP = 400 に設すことが可能であると考えられる．

定した結果である．
図 3 において，赤く塗りつぶされたホットスポットの多く

5. 考察が，黒く塗りつぶされたホットスポットに内包されているが，5. 1 前後の移動の比較

Trafalgar Square や，Somerset House，Borough Market など

図 4 と，図 5 において，各ホットスポットの前後の移動にその周辺には，赤く塗りつぶされたホットスポットのみが抽出されぞれ注目し，ホットスポット間の関連性を可視化した．以下れている．また，Buckingham Palace や Big Ben の周辺には，で，これら 2 つの結果の比較を行い，考察を述べる．

黒く塗りつぶされたホットスポットのみが抽出されている．こ図 4，図 5 におけるホットスポット A は，Somerset Houseのことから，1 種類のパラメータのみでは抽出されなかったホッと呼ばれる大きな建物で，現在は商店やイベントホールなどが図 7 ホットスポット間の関連性 (各ホットスポットからの移動)

図 9 ホットスポット間の関連性 (各ホットスポットからの移動)(Eps = 0.0005，M inP = 800)

図 8 ホットスポット間の関連性 (各ホットスポットへの移動)(Eps = 0.0005，M inP = 800)

(Eps = 0.00025，M inP = 400)

図 10

ホットスポット間の関連性 (各ホットスポットへの移動)(Eps = 0.00025，M inP = 400)

入っている歴史的建造物である．この場所は，音楽，映画，芸は，Heathrow Airport へ向かう直前にユーザが訪れる場所は，術，ファッションなどに関するイベントが 1 年中盛んに行われユーザによってばらばらであること，および，多くのユーザており，また，11 月から 1 月の間は，中庭が大きなスケートリが，Heathrow Airport の次に同じ場所へ移動しているためとンクになることで有名で，多くの人々が訪れる観光施設となっ考えられる．このことより，Heathrow Airport に着いた人々ている．この Somerset House について，図 4 では，Covent

は，まず初めに Buckingham Palace を訪れることが多いが，Garden というショッピングモール周辺のホットスポットと線

Heathrow Airport へ行く際は，それぞれ様々な場所から向かが結ばれており，関連性が抽出されている．これは，Coventうということがわかる．

Garden を訪れたユーザの多くが，その次に Somerset House

以上のことから，各ホットスポットの前後の移動にそれぞれに訪れていることを示している．一方，図 5 では，他のホット着目し，それらの関連性を可視化することで，より正確にユースポットと線が結ばれておらず，関連性が抽出されていない．

ザの動線を把握し，多様なサイズのホットスポットを抽出する

これは，Somerset House を訪れたユーザが次に訪れる場所は，ことができると考えられる．

ユーザごとにばらばらであるため，関連性が抽出されなかった

5. 2 多様なサイズのホットスポットの抽出と考えられる．

本論文の提案手法では，多様なサイズのホットスポットを抽次に，図 6 に，図 5 の結果を縮小したものを示す．図 6 の出するために，2 種類のパラメータを用いて DBSCAN を適用左側に位置する，Heathrow Airport の中に，ホットスポットした結果を統合し，ホットスポット間の関連性を抽出している．

が抽出された．このホットスポットは，DBSCAN のパラメー

この提案手法の有用性を示すために，1 種類のパラメータのみ

タを Eps = 0.00025，M inP = 400 に設定した際に抽出されの DBSCAN を適用し，ホットスポット間の関連性を抽出したたものである．図 4 の結果では，他のホットスポットと線が結場合との比較・考察を行う．

ばれておらず，Heathrow Airport へ向かう直前にユーザが訪

図 7，図 8 は，パラメータを，Eps = 0.0005，M inP = 800れる場所は抽出されなかった．一方，図 5 では，Buckinghamに設定し DBSCAN を適用した結果である．図 9，図 10 は，パPalace 周辺のホットスポットと線が結ばれており，Heathrowラメータを，Eps = 0.00025，M inP = 400 に設定し DBSCAN

Airport から多くのユーザが訪れている場所が，関連性の高を適用した結果である．また，図 7，図 9 は，各ホットスポットいホットスポットとして抽出されていることがわかる．これからの移動確率が高いホットスポット間の関連性を，図 8，図10 は，各ホットスポットへの移動確率が高いホットスポット間の関連性を抽出し，可視化した結果である．これらの図と，2種類のパラメータの DBSCAN 結果を統合した結果である，図4，図 5 を比較することで，2 種類のパラメータを用いることの有用性を示す．
まず，Big Ben や，London Eye の周辺については，いずれ[2]の結果においても，ホットスポット，および関連性の両方が抽出されている．これは，これらのランドマークが比較的近い距離にあり，徒歩で移動しながら写真を撮影しているユーザが多[3]いためであると考えられる．一方，4. 2 節で述べた，図 6 で示される Heathrow Airport と Buckingham Palace 間の関連性は，1 種類のパラメータのみを用いた DBSCAN の結果では抽出されていない．これは，2 種類のパラメータを用いた DBSCAN[4]

結果を統合した際に初めて発見された関連性であり，パラメータが異なることによって，ホットスポット内の写真数に差が生じたことが原因であると考えられる．
以上のことから，提案手法により，2 種類のパラメータを用[5]いた DBSCAN の結果を統合し，ホットスポット間の関連性を抽出することで，多様なサイズのホットスポットや，より正確なホットスポット間の関連性の抽出が可能であると考えられる．
[6]

6. お わ り に
本論文では，ソーシャルメディアサイトから取得した大量の[7]

写真に付与されている位置情報を用いて，ユーザの興味・関心をより正確に把握するために，2 種類のパラメータを用いたDBSCAN を適用することで，サイズの異なるホットスポットを抽出した．加えて，抽出されたホットスポット内の写真の撮[8]

影順序を考慮することにより，ユーザのホットスポット間の移動を分析し，前後の移動それぞれについて，ホットスポット間の関連性を抽出し，可視化した．その結果，2 種類のパラメー[9]タを用いてホットスポット間の関連性を抽出することで，意味があると考えられる，多様なサイズのホットスポットをより正確に抽出することができた．
今後の課題として，可視化システムの改善や，DBSCAN のパラメータ，およびホットスポット間の関連性を抽出する際の閾値の調整などが挙げられる．例えば，本論文では，DBSCAN[10]のパラメータである Eps，および M inP をどちらも変化させて実験を行っている．しかし，Eps を固定し，M inP のみを変化させることによって，より多様なサイズのホットスポット抽出が可能になることが考えられる．また，ホットスポットの発見に必要なデータが限定されるため，クラスタリング手法の実[11]行速度が速くなることも考えられる．

謝

辞

本研究 (の一部) は傾斜的研究費 (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タの分析・応用のための学術基盤の研究」による文

献[1] Slava Kisilevich, Florian Mansmann, and Daniel Keim. P-[12]dbscan: A density based clustering algorithm for exploration and analysis of attractive areas using collections ofgeo-tagged photos. In Proceedings of the 1st International
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