Twitter を利用した旅行計画者の行動分析
石野 亜耶†，難波 英嗣‡，竹澤 寿幸‡†広島経済大学 ビジネス情報学科‡広島市立大学大学院 情報科学研究科†ay-ishino@hue.ac.jp
概要： 観光地のマーケティングを効果的に行うためには，旅行中の旅行者の観光行動のモデル化に加えて，旅行前の旅行計画者の行動をモデル化することも重要である．本研究では，旅行前の旅行計画者の行動をモデル化することを目的とし，Twitter に投稿されたツイートから，旅行を計画中のツイートと，旅行中のツイートを自動で判定する手法を提案する．また，収集された計画ツイートと旅行ツイートを利用し，旅行計画者の行動を分析する．
Keywors：Twitter，旅行計画，行動分析
1.

はじめに観光地のマーケティングを効果的に行うためには，旅行中の旅行者の観光行動のモデル化に加えて，旅行前の旅行計画者の行動をモデル化することも重要である．特に，近年増加している個人旅行においては，交通手段や宿泊施設など，旅行に関する計画が段階的に行われるため，旅行計画者の行動のモデルは，団体旅行と比較すると複雑だと考えられる．また，様々なサイトを利用して情報の収集や予約を行うため，旅行計画者の行動を把握することは困難になっている．そこで本研究では，Twitter に投稿された情報を利用することで，旅行計画者の行動のモデル化を目指す．
図 1 の例のように，Twitter には，旅行中の観光行動や感想だけではなく，旅行前の計画行動に関する情報を投稿するユーザも存在する．ユーザの投稿内容と投稿日時を利用すると，この旅行計画者の場合，旅行の約 2 カ月前から広島旅行の検討を開始し，約 1 カ月前にホテルを予約し，旅行出発前日に新幹線のチケットを購入しているということがわかる． この例のように，旅行計画者であるユーザを発見し，旅行の計画から実行までの一連のツイートを収集することができれば，旅行前の旅行計画者の行動をモデル化することが可能となる．
そこで本研究では，旅行前の旅行計画者のモデル化を行うために，Twitter に投稿されたツイートから，旅行を計画中のツイート（計画ツイート）と，旅行中のツイート（旅行ツイート）を自動で判定する手法を提案する．また，収集された計画ツイートと旅行ツイートを利用し，旅行計画者の行

図 1 旅行計画者の Twitter への投稿の例
動を分析する．
旅行の目的地や旅行計画者の属性ごとに，旅行前の計画行動をモデル化することができれば，旅行の計画を開始したユーザに対し，適切な時期に，観光情報の推薦や，交通手段や宿泊施設に関する広告を出すなどのマーケティングが可能となる．
本論文の構成は以下の通りである．2 節では関連研究，3 節では提案手法，4 節では実験と結果について述べる．5 節では，旅行者の計画行動の分析結果について報告する．6 節で本稿をまとめる．
2.

関連研究ソーシャルメディアを情報源とし，観光に関連する情報を抽出する研究は，盛んに行われている．
例えば，ブログを利用した研究[1, 2]や Twitter を利用した研究[3, 4, 5]がある．
石野ら[1]は，旅行ブログエントリを自動で収集し，そこから観光地や土産物に関する情報を抽出する手法を提案している．徳久ら[2]は，ブログエントリから，観光開発のヒントとなる文を抽出する手法を提案している．

鈴 木 ら [3] は ， 地 域 の 観 光 協 会 が 運 営 す る
Twitter アカウントのフォロワーのユーザプロフ
ィールを利用することで，観光地の特徴を分析している．遠藤ら[4]は，地域の季節変化に応じた情報提供を行うことを目的とし，Twitter の投稿を利用することで，桜などの見頃を推定する手法を提案している．狩野ら[5]は，旅行中のツイートを自動判定する手法を提案している．その結果，前後のツイートを利用すると，より高精度に旅行中のツイートを判定することができることを報告している．
このように，ブログや Twitter などのソーシャ
ルメディアから，旅行中に発信された情報の抽出や，観光地の特徴を明らかにするための研究は活発に行われているが，我々が調査した範囲では，旅行計画者の行動に関する情報を抽出し分析する研究は行われていない．
旅行者の計画行動の中でも，特に宿泊施設や飛行機の予約行動を明らかにする研究として，Duricら[6]の研究がある．Duric らは，宿泊施設，飛行機，レンタカーの領収書が記載されている Yahooメールを収集し，予約日や旅行期間，チェックインやチェックアウトの日時を抽出した．その結果，旅行の 1 カ月前までに約半数の飛行機の予約が行われることが報告されている．また，飛行機，宿泊施設，レンタカーの順番で予約が行われることが多いことを明らかにしている．本研究と Duric らの研究成果を利用することで，予約の検討を行う時期と，予約を実際に行う時期との差を明らかにすることが可能となる．
近年，Twitter ユーザの属性（性別，年齢など）を自動的に推定する研究が活発に行われている[7,8]．このような技術を利用して旅行計画者の属性を推定し，計画行動と組み合わせることで，より詳細なモデル化や分析が可能になると考えられる．
3.

計画ツイートと旅行ツイートの自動判定手法
本章では，Twitter に投稿されたツイートから，計画ツイートと旅行ツイートを自動判定する手法を説明する．提案手法では，Twitter から旅行計画者を収集し，そのユーザのツイートに対して自動判定を行う．それぞれの手法について，3.1 節，3.2節で説明する．
3.1. 旅行計画者の収集旅行を計画しているユーザは，我々の先行研究である藤村ら[9]の手法を用いて収集する．藤村らは，「旅行」や「計画」というキーワードを含むツ
1

http://chasen.org/~taku/software/cabocha/

イートを収集し，そのツイートを投稿したユーザが旅行計画者かどうかを，SVM を利用して自動判定している．本手法では，精度 0.65，再現率 0.82で，旅行計画者の判定を行うことができる．本研
究では，藤村らの手法により収集されたユーザを旅行計画者として使用する．また，「旅行」や「計画」というキーワードを含むツイート内に出現する地名を，旅行計画者の旅行の目的地として利用する．地名の判定には CaboCha1を使用する．
3.2. ツイートの自動判定
3.1 節で判定された旅行計画者のツイートから，目的地の地名を含むツイートを収集し，それらのツイートに対し，計画ツイートか旅行ツイートかを判定する．計画ツイートには「計画」ラベルを，旅行ツイートには「旅行」ラベルを付与する．表 1に，「広島」を目的地とした旅行計画者のツイートに，ラベルを付与した例を示す．
表 1 ツイートとラベルの例
投稿日

ツイート

ラベル

17/03/14

帰宅中！広島満喫できた

旅行

17/03/11

広島に向けて出発！！

旅行

17/03/10

広島行きの新幹線のチケット買った計画

17/02/13

広島のホテルの予約完了

計画

17/02/12

友達と 3 月の広島旅行の計画立ててる計画

17/01/16

レポート提出は広島旅行の 1 週間前…

関係なし

17/01/15

春休みに広島に旅行に行きたい！

16/10/15

広島カープが CS 進出！

計画
関係なし

本研究では，ツイートに対して上記のラベルを予測する問題を，ニューラルネットワークによってモデル化する．具体的には，まず，入力ツイートの各単語を 100 次元の実数ベクトル𝑣1 に変換する．
次に，𝑣1 に畳み込み関数を適用し，300 次元のベクトル𝑣2 とする．そして，１ツイート内の全てのベクトル𝑣2 に対して，各次元の最大値を計算し，これを 300 次元のベクトル𝑣3 とする．𝑣3 は，入力ツイートの単語数に関わらず，常に固定長（300 次元）のベクトルとなる．𝑣3 は，１ツイートから抽出された特徴ベクトルに相当する．
次に，ユーザが過去に投稿したツイートの内容を考慮するために，ユーザのツイートを時系列に
並 べ ， 各 ツ イ ー ト か ら 抽 出 さ れ た 𝑣3 を 順 番 にLSTM 関数へ入力し，300 次元の特徴ベクトル𝑣4を得る．そして，𝑣4 に対して線形関数を適用し，3次元のベクトル𝑣5 へ変換する．最後に，𝑣5 の中で最も値の大きい次元に対応するラベルを予測ラベルとする．

日（旅行ラベルが付与された最も古いツイートが4.

たものである．旅行の計画は日曜日に行われ，旅実験本研究で提案した手法の有効性を確認するため，実験を行った．
4.1. 実験設定
2017 年 1 月 8 日から 2 月 8 日の 1 カ月間のツイートにより，旅行計画者であると判定され，2017 年 9 月 27 日まで継続してツイートが収集可能であったユーザが投稿したツイートを実験の対象とする．ツイートの収集には，Twitter API 2を利用した．この中から，521 名のユーザが投稿した 4515 件のツイートに対し，ラベルを人手で付与した結果を実験に使用した．ラベルを人手で判定した結果を，表 2 に示す．

投稿された日）の曜日ごとの頻度をグラフに表し
行開始は土曜日が多いことがわかる．

図 2 旅行計画日と旅行開始日の曜日の比較
計画ラベルが付与されたツイート 191 件に，表表 2 人手でラベルを付与した結果
ラベル件数
計画191
旅行88
関係なし
4,236

4 に示す細分化されたラベルを人手で付与した結果を，図 3 に示す．

提案手法を，CNN+LSTM 手法とし，比較手法として，LSTM 関数を利用しない手法を CNN 手法とし実験を行う．
4.2. 実験結果と考察
実験の結果を表 3 に示す．実験結果より，CNN手法と比較し，CNN+LSTM 手法は，精度はわずかに低下したが，再現率は，計画ラベルでは 0.13ポイント，旅行ラベルでは 0.24 ポイント改善させることができた．

表 4 計画ラベルを細分化したラベルとその件数
ラベル
判断基準
件数
宿泊
ホテルに関する計画
29
交通
新幹線や飛行機に関する計画
83
観光
観光スポットに関する計画
76
食事
飲食店や名物料理に関する計画
47

表 3 ラベルの自動付与の結果
計画
CNN
CNN+LSTM

5.

旅行精度

再現率

精度

再現率

0.68
0.64

0.26
0.39

0.50
0.42

0.01
0.25

図 3 旅行計画日の曜日の比較
旅行計画者の行動分析
計画ラベルと旅行ラベルが両方付与できた旅行

観光スポットに関する計画は金曜日が多く，交計画者 141 名のツイートを利用し，旅行計画者の通に関する計画は火曜日と金曜日が多いことがわ行動を分析する．図 2 は，旅行計画日（計画ラベかる．ツイートの内容を確認したところ，金曜日ルが付与されたツイートの投稿日）と，旅行開始に観光と交通に関する計画が多く行われるのは，土曜日からの旅行の前日に，内容確認や，バスや2

https://code.google.com/archive/p/python-twitter/

新幹線のチケット購入が多いためである．火曜日に交通に関する計画が行われる理由は，現在のデータからは明らかではないが，Duric ら[6]の研究においても，飛行機の予約は火曜日が最も多いことが報告されており，今後更に分析を行う必要があると考えられる．
次に，旅行の目的地ごとに，旅行計画期間（計画開始日と旅行開始日の差）をグラフで示したものを図 4 に示す．図 4 の「国内」は，北海道と沖縄を除いた地域とする．

図 4 目的地ごとの旅行計画期間
国内では，旅行計画者の約 60%は，旅行計画期間は 2 カ月以内である．北海道と沖縄は，日本国内の他の地域に比べ，計画期間が長い傾向がある．
平均の計画期間は，北海道は約 127 日，沖縄は約76 日であり，沖縄よりも北海道の方が長い．
海外では，旅行計画者の約 20%は，旅行計画期間が 10 日以内と短い場合もあるが，目的地はいずれも香港などのアジア圏であった．海外への旅行計画者の約 70%は，旅行計画期間は 80 日以上である．最長期間は約 2 年で，ヨーロッパ周遊旅行の旅行計画者であった．
6.

おわりに
本研究では，旅行前の旅行計画者の行動をモデル化することを目的とし，Twitter に投稿されたツイートから，旅行を計画中のツイートと，旅行中のツイートを自動で判定する手法を提案した．また，収集された計画ツイートと旅行ツイートを利用し，旅行計画者の行動を分析した．
今後は，対象とするツイートデータを増やし，自動判定の精度と再現率を向上させ，より詳細な旅行計画者の行動分析を行う予定である．
謝辞
本研究は，JSPS 科研費 JP16K16679 の助成を受けたものです．
参考文献[1] 石野亜耶, 難波英嗣, 竹澤寿幸: 旅行ブログ
エントリからの観光情報の自動抽出, 日本知能情報ファジィ学会誌, Vol.22, No.6, pp.667679, 2010.
[2] 徳久雅人, 奥村秀人, 村田真樹: 観光開発支援のためのブログ記事からの評判分析, 観光と情報, Vol.7, No.1, pp.85-98, 2011.
[3] 鈴木祥平, 倉田陽平: Twitter のユーザプロフ
ィールを用いた観光地の特徴分析, 観光と情報, Vol.13, No.1, pp.39-52, 2017.
[4] 遠藤雅樹, 三富恵佑, 佐伯圭介, 江原遥, 廣田雅春, 大野成義, 石川博: ツイート用いた生物季節観測の見頃推定手法による情報提供の検討，観光と情報，Vol.12, No.1, pp.47-60,
2016.
[5] 狩野竜示, 谷口元樹, 根本啓一, 大西健司, 大熊智子: 文脈情報を考慮した旅行中のツイー
トの判別, 言語処理学会 第 23 回年次大会,
2017.
[6] Nemanja Duric, Mihajlo Grbovic, Vladan
Radosavljevic,
JaikitSavla,VarunBhagwan, Doug Sharp: Travel the World :Analyzing and Predicting Booking Behavior
using E-mail Travel Receipts, Proc. of the25th International Conference Companion
on World Wide Web, pp.31-32, 2016.
[7] 池田和史, 服部元, 松本一則, 小野智弘, 東野輝夫: マーケット分析のための Twitter 投稿者プロフィール推定手法, 情報処理学会論文
誌コンシューマ・デバイス＆システム(CDS),
Vol.2, No.1, pp.82–93, 2012.
[8] John D. Burger, John Henderson, George
Kim, Guido Zarrella: Discriminating
Gender on Twitter, Proc. of the Conferenceon Empirical Methods in Natural Language
Processing, 2011.
[9] 藤村雄偉, 石野亜耶, 難波英嗣, 竹澤寿幸: 旅
行者の購買行動プロセスに関するツイートの自動検出, 第 9 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 Forum2017), 2017.