DEIM Forum 2019 H8-3

位置情報を用いた Twitter ユーザの在住者と非在住者の分類と移動の分析
中桐

遼太†

廣田

雅春†

石川

博††

† 岡山理科大学総合情報学部情報科学科 〒 700-0005 岡山県岡山市北区理大町 1-1†† 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
E-mail: †i15i048nr@ous.jp, ††hirota@mis.ous.ac.jp, †††ishikawa-hiroshi@tmu.ac.jp
あらまし 本研究では，ソーシャルメディアサイトに投稿されたユーザをある地域の在住者と非在住者に分類し，その地域におけるそれらのユーザの移動の差異について分析する．観光などにおいて，その地域の在住者のみが知っているローカルな情報を観光客に提示することで，観光客の満足度の向上が期待される．これを分析するためには，ソーシャルメディアのユーザからある地域の在住者を識別する必要があるが，ソーシャルメディアのデータには，観光客と在住者によるデータが混在している場合や，明示されていないことが多い．そこで，本論文では，ソーシャルメディ
アサイト上に投稿したデータの投稿時間と位置情報の関係を利用して，ユーザが在住者か非在住者かを分類するための 3 つの手法を提案し，それぞれの手法を評価し，比較検討する．また，提案手法によって分類された在住者と非在住者の 2 つの地域の移動について可視化し，分析する．
キーワード 属性分類，移動軌跡，地理情報，観光情報
先の食についてのこだわりについて，最も多かった回答は “地

1 はじめに近年，スマートフォンやタブレットなどの普及により，人々がウェブを日常的に活用する場面が増加している．これにより，Twitter 1 や，Flickr 2 などのソーシャルメディアも利用者の拡大が進んでおり，多くの人々がテキストや，写真などのコンテンツをソーシャルメディア上で他の人と共有している．ソーシャ
ルメディアで共有されるコンテンツには，人々の日常生活や，旅行のその場での行動やそれに関する感想が多く含まれている．
また，一部のユーザは，緯度経度情報をコンテンツに付与して投稿するため，そのようなユーザの位置や移動をおおまかに把握することが可能である．そのため，緯度経度情報が付与されたソーシャルメディア上のコンテンツを利用した観光ルートの推薦やユーザの属性の分類の研究が盛んである [5] [4]．
また，2017 年の日本国内述べ旅行者数は約 6 億 4,108 万人(前年比 6.0%増) 3 と多くの日本国内の観光客が存在している．
そして，観光客の獲得に向けて，これまでに訪れたことのない
観光客の開拓が重要であることに加えて，リピータの獲得も重要である．リピータを獲得するためには，観光スポットの魅力を上げることや，新たな観光スポットの推薦などの情報の発信も重要であるが，満足度を向上させるような観光スポットを推薦することも重要であると考えられる．観光客の満足度を向上させるために，穴場な観光スポット [6] や，在住者のみが知る情報 [9] などを観光客に提示するための研究が行われている．たとえば，株式会社 JTB による食と旅に関する調査 4 では，旅元の人に人気の店や老舗に行く” (23.3%) であった．これらのことより，観光地において，在住者について分析することは観光にとって重要であると考えられる．
本研究では，Twitter のユーザを本研究である分析期間 · 分
析地域における在住者と非在住者に定義する．ここで，在住者とは，分析期間において，分析地域に在住している人や，その地域以外に在住しているが，通勤や通学でその地域に通っている人，また，食事処や観光スポットなどのその地域の施設に頻繁に訪れる人を在住者と定義する．一方で，非在住者とは，分析期間において，分析地域に出張や旅行などで一時的に滞在しているなど，分析期間内に分析地域から去る人を非在住者と定義する．京都などの多くの人々が訪れる観光地では，非在住者
である観光客以外にも，多くの人々がその地域に在住している．
そのため，観光地では，観光スポットでの観光客のソーシャルメディアへの投稿だけではなく，在住者による投稿も多く含まれていると思われる．
ソーシャルメディアを用いた観光に関する既存研究の多くは，在住者と非在住者を一様に扱い分析を行うため，観光ルートなどの推薦の際に，有名な観光スポットが選択肢として抽出されてしまう．例えば，京都では，2017 年の観光入込客数は約8,700 万人と前年を下回ったものの，過去 3 番目に高い入込客
数 5 となり，多くの旅行者が訪れている．さらに，同年の京都府推定人口は，約 260 万人となり前年を下回ったものの，近年では人口はほとんど変化していない 6 ．結果として，観光地を訪れる非在住者は年々増加しており，観光スポットの写真や感想をソーシャルメディア上に投稿するため，観光地では，ソー1：https://twitter.com/
2：https://www.flickr.com/

5：http://www.pref.kyoto.jp/kanko/news/2017/7/

3：http://www.mlit.go.jp/kankocho/news02_000312.html

documents/kankoirikomikyaku.html

4：https://www.jtbcorp.jp/scripts_hd/image_view.asp?

6：http://www.pref.kyoto.jp/tokei/monthly/

menu=news&id=00001&news_no=2456

suikeijinkou/suikei2017.html

シャルメディアへの非在住者による投稿のペースが増加してい行われている．

くと考えられる．それに対して在住者の数は，大きく変化し櫻川ら [9] は，Flickr のユーザを観光者と在住者に分類し，そないので，ソーシャルメディア上への在住者による投稿のペー

れぞれの撮影者の写真の撮影位置を地図上にプロットすることスも大きく変化しないと考えられる．よって，観光地では，非で，ユーザ属性の特徴を可視化した．Cheng ら [1] は，ユーザ

在住者によってソーシャルメディアに投稿されるデータ数と比の投稿したツイート本文を用いることで，ユーザの居住地を都

べて，在住者のデータは少なくなると考えられる．そのため，市レベルで推定している．Yang ら [2] は，中国の通話ログデー

ユーザを一様に扱い，移動軌跡の分析を行った場合，非在住者

タに基づいて，上海に訪れたユーザにおける最初の 2 週間でのデータばかりが結果には反映されてしまい，結果的に，観光ユーザを staying migrants と leaving migrants に分類し，上地での分析では有名な観光スポットや観光客が多く移動する地

海の在住者とどのような関連があるのかを分析している．

域が発見されてしまう．

本研究は，一意に決まるユーザの属性を推定する研究の 1 つ

そこで，本研究では，Twitter のユーザについてある地域にである．これらの他の属性を推定する研究と組み合わせること，

おいて在住者と非在住者に分類する手法を検討する．提案手法

より詳細なユーザの属性を得ることが可能になる．そして，在では，ユーザの投稿頻度や投稿間隔に基づいた 3 つの分類手法

住者と非在住者についてさらに属性によってユーザを分割するを提案し，それぞれを比較検討する．また，ユーザの分類結果

ことで，より多様なユーザの移動や行動などの分析を行うこと

を用いて，その地域において在住者，非在住者が観光地でどのが可能になることが期待される．

ような移動を行っているかを分析する．
本論文の構成は以下に示す．2 章では，関連研究について述べる．3 章では，Twitter のユーザをある地域における在住者と非在住者に分類する 3 つの手法について述べる．4 章では，
提案手法の評価実験について述べる．5 章では，得られたパラメータの結果を元に在住者と非在住者に分類し，どのような行動をしたのかを分析する．6 章では，本研究のまとめと展望について述べる．

3 提案手法
本章では，分析地域における，Twitter のユーザを在住者と非在住者に分類するための 3 つの手法について述べる．ここで，分析地域とは，たとえば，京都市などの地名や，緯度と経度によって得られる矩形の範囲内などを示している．

3. 1 前 処 理
分類に用いるツイートの取得方法と，ツイートに対する前処理

2 関連研究2. 1 移動軌跡の分析
現在では，多くのデジタルデバイスが普及しており，その多
くは Global Positioning System (GPS) が搭載されている．そのため，緯度経度情報が付与されたデータが人々によってウェ
ブ上に大量に投稿されており，これを利用した研究が多く行われている．
瀧本ら [7] は，緯度経度情報が付与された写真と，それに対して付与された写真の内容を表すタグを用いて移動軌跡から頻出する移動を分析した．Zheng ら [3] は，大勢の観光客の移動軌跡から，人気の場所と人気の観光ルートを発見する手法を提案している．武田ら [8] は，単一の移動軌跡情報から，一点へのについて述べる．Twitter からのツイートの取得には，Twitter

Streaming API 7 を用いた．このとき，緯度経度情報が付与されている日本国内で投稿されたツイートのみを取得している．
そして，収集したツイートで構成されるデータベースから，分析地域内でツイートを投稿したユーザを取得した．
取得したユーザの投稿をデータベースから取得し，ユーザが分類する地域において投稿したツイートを投稿時間の古い順に並び替えて，i 番目に投稿されたツイートを ti とする．また，分析期間の開始日 start date と終了日 end date を設定する．
この期間内に投稿されたツイートの中で緯度経度情報が付与されたツイートを用いて，ユーザを在住者と非在住者に分類する．

3. 2 在住者と非在住者の分類

滞留だけでなく，低速で移動する散策の 2 つの行動をそれぞれ

本研究では，ユーザを分類する地域の在住者と非在住者に分抽出し，エリア単位での行動の分析を行う手法を提案している．

類する 3 つの手法を提案する．3 つの提案手法の概要は以下のこれらの研究では，ユーザの属性を考慮していないため観光

通りである．

地において有名な観光スポットが意図せずに多く抽出される可分類手法 1 ツイート数に基づいて分類する手法

能性がある．本研究ではユーザを在住者と非在住者に分類する

分類手法 2 ツイートの投稿時間の間隔に基づいて分類する

ことにより，それらの属性を区別した状態で移動の分析を行う．
これにより，有名な観光スポット以外に在住者が関心を持つス
ポットも多く抽出されることが期待される．

2. 2 ソーシャルメディア上のユーザの属性の分類の研究
ソーシャルメディアのデータでは，ユーザの属性が明示されていないことが多い．そのため，観光に関する分析などに応用

手法
分類手法 3 期間ごとのツイートの有無に基づいて分類する
手法

3. 2. 1 ツイート数に基づいた分類手法 (分類手法 1)
分類手法 1 では，分析地域内でツイートが投稿されたツイー
ト数に着目して，ユーザを在住者か非在住者に分類する．このするために，そのようなユーザの属性を推定するための研究が7：https://dev.twitter.com/streaming/overview

𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡_𝑑𝑎𝑡𝑒

𝑒𝑛𝑑_𝑑𝑎𝑡𝑒

𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡_𝑑𝑎𝑡𝑒

𝑒𝑛𝑑_𝑑𝑎𝑡𝑒

𝐷
ツイート

v

time

8

ツイート数:

ツイート

v

time
ツイート数:

3

1

8 > 𝑇𝑚𝑖𝑛 ⇒ 在住者

0

2

2

0

4Τ > R ⇒ 在住者
6𝑒𝑙𝑠𝑒 ⇒ 非在住者

𝑒𝑙𝑠𝑒 ⇒ 非在住者

図 1 分類手法 1

図 3 分類手法 3

𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡_𝑑𝑎𝑡𝑒

𝑒𝑛𝑑_𝑑𝑎𝑡𝑒

トの時間の差から時間の差の最大を取得する．取得した時間の差の最大値が日数 j より大きい場合，ユーザは非在住者と判定する．また，この条件に該当しないユーザは，抽出したツイー
トの投稿時間の差の数が，閾値 c 以下の場合，在住者であるとv判定する．また，投稿時間の差の数が，閾値 c より多い場合，
𝑑0 𝑑1 𝑑2 𝑑3 𝑑4 𝑑5

𝑑6

𝑑7

𝑑8

𝑚𝑎𝑥(𝑑𝑖 ) > 𝑗

𝑑3

𝑑6

𝑑7

𝑑8

𝑒𝑙𝑠𝑒

4>𝑙
𝑒𝑙𝑠𝑒

図 2 分類手法 2

手法は，非在住者と比較して，在住者はより多くのツイートをしているという考え方である．
分類手法 1 の概要を図 1 に示す．あるユーザの分析期間内の分析地域内のツイート数が Tmin より大きい場合，そのユーザを分析地域の在住者であると判定する．この条件に該当しない
ユーザを非在住者であると判定する．

3. 2. 2 ツイートの投稿時間の間隔に基づいた分類手法 (分類手法 2)
分類手法 2 では，ツイートの投稿時間の間隔を利用して，ユー
ザを在住者と非在住者に分類する．この手法は，分析期間内において，在住者は断続的にツイートをしているという考え方である．
分類手法 2 のイメージを図 2 に示す．分析期間の開始日

start date と終了日 end date を設定し，その期間の分析地域のツイートを取得する．取得したツイート数が，Tmin より小さい場合，そのユーザは分類不能とし，以後の処理は適用しない．
分類不能でないユーザについて，start date から，end date

非在住者であると判定する．

3. 2. 3 期間ごとのツイートの有無に基づいた分類手法 (分類手法 3)
分類手法 3 は，佐伯ら [4] を元にした手法を用いる．
分類手法 3 の概要を図 3 に示す．設定した分析期間のツイー
トから start date から，end date までの期間を D 日ごとに分割する．これにより，D 日間のツイートを 1 つのブロックとする．分割した結果，最後のブロックの長さが D 日よりも短い場
合は，最後のブロックは分析に用いない．分割されたそれぞれのブロックの期間内に，ユーザが 1 つ以上のツイートを投稿していたかどうかを確認する．
ユーザが 1 つ以上のツイートを投稿していたブロックの数か
ら，ユーザが投稿していたブロックの分析期間全体に対する比率 r を求める．ここで，ユーザがツイートを投稿していたブロックの分析期間全体に対する比率 r が，閾値 R より大きい場
合は，そのユーザを在住者であると判定する．この条件に該当しないユーザを非在住者であると判定する．

4 評価実験
本章では，Twitter から取得したツイートを用いて，3 つの提案手法のパラメータの評価と評価実験を行う．

4. 1 実 験 条 件までの期間において，あるツイートから次のツイートの投稿時

ここでは，実験に用いるデータセットを作成する方法につ間の差を算出する．このとき，分析期間内の最初のツイートはいて述べる．はじめに，今回の実験では，分析期間の開始日

その前のツイート，最後のツイートはその次のツイートが存在

start date と終了日 end date を 2017 年 1 月 1 日から 2017 年

しない．そのため，それらのツイートの投稿時間の差をそのま

1 月 31 日と設定した．また，在住者と非在住者を分類する地域までは求めることができないので，開始日 start date から期間は東京都周辺とした．この条件において，Twitter から 611,168

内の最初のツイートの投稿時間の差，期間内の最後のツイート

件のツイートを取得した．

から終了日 end date の投稿時間の差も算出する．

次に，取得したツイートから正解データを作成する．作成し次に，ユーザがツイートを投稿していたツイートの時間の差

たデータセットに含まれるユーザの中から，ユーザのツイート

が，日数 term より大きい場合のみ抽出する．抽出したツイーの本文や，Twitter のプロフィールの情報に基づいて，在住者

表 1 評価結果:分類手法 1
順位 Tmin

RR V R RVVV

Accuracy Precision Recall F-measure ユーザ数

1

7

46

21

4

29

0.750

0.687

0.920

0.786

100

2

8

45

20

5

30

0.750

0.692

0.900

0.783

100

3

5

50

26

0

24

0.740

0.658

1.000

0.794

100

4

6

49

25

1

25

0.740

0.662

0.980

0.790

100

5

9

42

18

8

32

0.740

0.700

0.840

0.764

100

6

10

39

15

11

35

0.740

0.722

0.780

0.750

100

7

4

50

27

0

23

0.730

0.649

1.000

0.787

100

8

11

35

13

15

37

0.720

0.729

0.700

0.714

100

9

12

32

10

18

40

0.720

0.762

0.640

0.696

100

10

13

29

10

21

40

0.690

0.744

0.580

0.652

100

表 2 評価結果:分類手法 2
順位

Tmin

term j

1

15

4

2

20

3
4

c

Accuracy Precision Recall F-measure ユーザ数

RR V R RV

VV

10 2

27

2

1

8

0.921

0.931

0.964

0.947

38

4

10 2

26

2

1

7

0.917

0.929

0.963

0.945

36

10

4

10 2

36

2

6

16

0.867

0.947

0.857

0.900

60

0

2

10 5

42

7

8

43

0.850

0.857

0.840

0.848

100

5

1

2

10 5

42

7

8

43

0.850

0.857

0.840

0.848

100

6

0

3

10 5

42

7

8

43

0.850

0.857

0.840

0.848

100

7

1

3

10 5

42

7

8

43

0.850

0.857

0.840

0.848

100

8

0

4

10 4

42

7

8

43

0.850

0.857

0.840

0.848

100

9

0

4

10 5

42

7

8

43

0.850

0.857

0.840

0.848

100

10

1

4

10 4

42

7

8

43

0.850

0.857

0.840

0.848

100

順位

D R

RR V R RV

VV

1

7

0.5

49

11

1

39

0.880

0.817

0.980

0.891

100

2

7

0.6

49

11

1

39

0.880

0.817

0.980

0.891

100

3

7

0.7

49

11

1

39

0.880

0.817

0.980

0.891

100

4

3

0.3

49

12

1

38

0.870

0.803

0.980

0.883

100

5

8

0.7

44

7

6

43

0.870

0.863

0.880

0.871

100

6

8

0.8

44

7

6

43

0.870

0.863

0.880

0.871

100

7

3

0.4

45

9

5

41

0.860

0.833

0.900

0.865

100

8

4

0.5

47

11

3

39

0.860

0.810

0.940

0.870

100

9

5

0.4

50

14

0

36

0.860

0.781

1.000

0.877

100

10

5

0.5

46

10

4

40

0.860

0.821

0.920

0.868

100

表 3 評価結果:分類手法 3

Accuracy Precision Recall F-measure ユーザ数

表 4 ユーザの属性の分類手法のパラメータの値分類手法 1

Tmin

分類手法 20, 1, . . . , 15 Tmin

分類手法 30, 1, . . . , 20 DR

1, 2, . . . , 10

-

term

1, 2, . . . , 7

0.1, 0.2, . . . , 0.9-

j3, 5, 10--c

1, 2, . . . , 5-

4. 2 評 価 指 標
適切なパラメータを決定するための基準とした，分類手法の評価指標の算出方法について述べる．本研究では，評価指標として，Accuracy を用いる．ただし，Accuracy は以下の式で計算を行う．

Accuracy =と非在住者を 50 人ずつ合計 100 人を人手で抽出した．1 ユー
ザあたりの平均ツイート数は，在住者が約 32 件，非在住者が約 10 件である．
次に，3 つの分類手法のパラメータの設定について述べる．
そのほかのパラメータについては，表 4 に示すそれぞれの分類
手法のパラメータの全ての組み合わせについて，ユーザの属性の分類を行った．

RR + V V(RR + V R + RV + V V )(1)

このとき，RR，V R，RV ，V V について，R は在住者，V は非在住者を表しており，1 文字目が正解のクラス，2 文字目が分類結果を表している. たとえば，V R は，正解が非在住者 Vのユーザを在住者 R と誤って分類したことを表す．

4. 3 評 価 結 果
表 4 のパラメータのそれぞれの組み合わせにおいて，在住者

50 人と非在住者 50 人の合計 100 人に対して分類手法 1，分類

手法 2，分類手法 3 を適用した結果を表 1，表 2，表 3 に示す．
これらの表は，それぞれの分類手法における Accuracy の値の高いパラメータの上位 10 件である．また，それらの表のユー
ザ数は，分類手法に分類不能な場合を設定しているため，その分類手法によって分類されたユーザ数である．
分類手法 1 を用いてユーザの分類を行った結果，最も性能が高かったのは，表 1 より分析地域の最小のツイート数 Tmin を7 と設定した場合であった．また，結果より，表 1 より Tmin
を 7 前後に設定した際に，分類手法 1 は性能が高くなる傾向がある．

5 可 視 化本章では，在住者と非在住者の移動元と移動先の違いを可視化し，考察を行う．本研究では，東京都周辺の地域を分析地域とし，2 つの地域の移動についてそれぞれのユーザ数を可視化する．また，移動先のセルにおいて在住者のユーザと非在住者のユーザに差についてセルの分析と考察を行う．

5. 1 データセット
はじめに，2015 年 7 月 1 日から 2015 年 12 月 31 日の間に，次に，分類手法 2 を用いてユーザの判定を行った結果，表 2

東京都周辺で投稿されたツイートを用いる．抽出したツイート

より最も性能が高かったのは Accuracy が 0.921 である．しかから，ツイート数が 10 件未満のユーザを除外した．その結果，し，このとき分類されたユーザ数は 38 人であり，残りの 62 人

ユーザ数が 44,602 人，ツイート数は 2,274,249 件である．

のユーザは分類不能としている．そのため，このパラメータの次に，在住者と非在住者に分類するために，4 章で最も高い

ときは多くのユーザについて分類を行っていない．この傾向は，評価結果となった分類手法 3 を適用する．このとき，4. 1 節で3 位まで同様である．そのため，3 位までのパラメータについは，1ヶ月分のデータセットを用いているため，可視化で行うては，多くのユーザを分類不能とし評価を行っていないため分

データセットを各月の 1 日から月末日までを分割し，ユーザの類の性能が高くなったと思われる．次に，4 位については，100分類を行った．分類した結果，在住者のユーザ数は，19,187 人，

人のすべてのユーザを分類しているため，このパラメータが分

平均ツイート数は，約 78 件である．また，非在住者のユーザ

類手法 2 について最も実用的であると考えられる．このとき，数は，10,771 人，平均ツイート数は，約 24 件であった．

Tmin を 0，ツイートの投稿時間の差の期間 term を 2，投稿時

本実験では，分析地域を一辺約 500 m の四角形のセルに分間の差の最大値 j を 10，term で抽出した際の時間の差の数 c

割した．その結果，縦 88 マス，横 176 マスの 15,488 セルが得を 5 と設定した場合であった．表 2 より，分類手法 2 のパラられた．本実験で扱う移動は，2 つの連続するツイートの緯度

メータの傾向として，j の値が性能に大きく影響し，j を大きと経度から得られる，あるセルから他のセルへの移動である．

めに設定すると，分類手法 2 の性能が高くなる傾向にある．
最後に分類手法 3 を用いて，ユーザの分類を行った結果，最も性能が高かったのは，分析期間を分割する際の日数 D を 7，
ユーザがツイートを投稿していた期間の分析期間全体に対する5. 2 可視化方法
本節では，在住者と非在住者に分類したそれぞれのユーザの移動を求め，可視化する方法について説明する．

比率 R を 0.6 前後と設定した場合であった．表 3 より，分類手

はじめに，データセットから，ユーザごとの移動を抽出する

法 3 のパラメータの傾向として，D よりも R の値が性能に大ための処理を行う．連続する 2 つのツイートのペアについて投きく影響し，R を 0.6 前後に設定すると，分類手法 3 の性能が稿時間の差と移動距離を利用してノイズと思われるツイートの高くなる傾向にある．

ペアを除外した．はじめに，ツイートの投稿位置を表すセルが3 つの分類手法を適用した結果として，Accuracy が，分類手同じである場合は，ほとんど移動していないと考えられるため

法 1 は 0.750，分類手法 2 は 0.850，分類手法 3 は 0.880 と算除外した．次に，投稿時間の差が 60 分より大きい，または，緯出された．3 つの分類手法のうち，分類手法 3 が，分類の性能

度経度情報に基づいて移動速度を算出された時速 50km より大が最も高く評価された．これについて，分類手法 1 と分類手法

きいツイートのペアを除外した．これは，データセットを確認

3 を比較すると，分類手法 1 は，分析地域において，在住者とした所，移動速度が非常に大きい値になっているツイートのペ

非在住者の分類について投稿数を分類の基準としているため，

アが確認されたためこの処理を行った．これらの処理によって分析期間の一部の短期間において多くのツイートをしたユーザ

除外されなかったツイートのペアを移動として，可視化を行う．

について誤って在住者と分類する可能性がある．また，分類手次に，在住者と非在住者の移動の違いを可視化する方法につ法 2 は，ツイートの投稿の間隔が短いユーザは，誤って在住者いて述べる．セル c ∈ C について，在住者と非在住者の移動先として分類されてしまう可能性がある．一方，分類手法 3 は，のコサイン類似度 D(c) を以下の式で求める．

ツイート数を単純に参照するのではなく，分析期間内において，
まんべんなくツイートをしているかどうかを分類基準としていV
D(c) = cos(vecRc , vecc )(2)

るため，誤分類が少なくなったと考えられる．結果として，分V
RV
ここで，cos(vecRc , vecc ) は，vecc ，vecc のコサイン類似度で類手法 3 が，在住者と非在住者の分類について最も性能が高くVある．また，vecR
c ，vecc は以下の式で表される．

なったと考えられる．

′
′
′
vecR
c = ((R, c0 ), (R, c1 ), · · · , (R, ci ))(3)

vecVc = ((V, c′0 ), (V, c′1 ), · · · , (V, c′i ))

(4)

V
vecR
c ，vecc

は，在住者 R，非在住者 V についてセル c から，

+−

+
−

銀座周辺

新橋周辺

台場駅周辺
3 km

500 m

1 mi

Leaflet | © OpenStreetMap contributors

Leaflet | © OpenStreetMap contributors

図7

在住者と非在住者のユーザ数の違い (新橋駅周辺)+−

図 4 東京都周辺の在住者と非在住者の移動元における類似度の結果

2000 ft

5. 3 可視化結果
在住者と非在住者の移動元のセルにおける移動先のセルの類
似度を可視化した結果を図 4 に示す．図 4 では，在住者と非在住者の類似度が高いセルほど赤色に近くなり，類似度が低いセ
ルほど橙色に近づく．図において全体的に赤色に近いセルが多浅草寺周辺

く，また，図の中心である都心に赤色が多くそこから離れるほ
十間橋周辺

ど黄色や，緑色のセルが多く出現している．
次に，図 4 の一部の地域についての在住者と非在住者の移動の差について考察を述べる．移動元のセルから移動先のセルへの在住者と非在住者のユーザ数の差について，特徴的なもの

300 m
1000 ft

Leaflet | © OpenStreetMap contributors

図 5 在住者と非在住者のユーザ数の違い (スカイツリー周辺)

を図 5，図 6，図 7 に示す．これらの図において，青色の枠で囲まれているセルは，移動元のセルである．また，その他の可視化されているセルは，移動元のセルから移動先のセルに移動+−した際の在住者と非在住者のユーザ数に差があるセルである．
移動先のセルにおいて緑色に可視化されているセルは，非在住者よりも在住者のユーザ数の差が大きいセルである．また，紫

浅草寺周辺

色で可視化されているセルは，在住者より非在住者のユーザ数の差が大きいセルである．その他の黒色で可視化されているセルは在住者と非在住者のユーザの差が小さいセルである．ここ
で，在住者と非在住者の移動数が同じであったセルは表示して
いない．

雷門周辺

図 5 は，東京スカイツリーを含むセルから他のセルへのに移動を可視化した結果である．この周辺では，非在住者よりも在住者の移動の方が多い緑色の 4 つのセルが抽出された．十間橋
300 m
1000 ft

Leaflet | © OpenStreetMap contributors

図 6 在住者と非在住者のユーザ数の違い (浅草寺周辺)

別のセル c′i ∈ C(c =| c′i ) に移動した数 (R, c′i )，(V, c′i ) で構成
される |C| 次元のベクトルである．ベクトルの次元は，分割した全セル C において在住者 R，非在住者 V がそれぞれのセル

c から，別のセル c′i が訪れたことを表している．
すべてのセルについて D(c) を算出し，その値に基づいて，OpenStreetMap 8 上に可視化した．
8：https://www.openstreetmap.org/の周辺のセルについて，この橋はスカイツリーの定番の撮影ス
ポットの一つであるため，このセル内での写真を含むツイートの投稿が多く出現したと考えられる．また，それ以外の在住者の方が多い緑色のセルについて，駅が含まれていた．これについて，公共交通機関を利用する際に，空いた時間にツイートを投稿しているためであると考えられる．一方，非在住者の方がユーザ数の差が多い紫色のセルは，浅草寺周辺で抽出された．
浅草寺もスカイツリーも有名な観光スポットであるが，多くの非在住者が観光の際にスカイツリーの次に浅草寺に向かったことを示していると考えられる．
図 6 は，浅草寺を含むをセルから他のセルへの移動を可視化した結果である．在住者の方がユーザ数の差が多いセルは，移住者のみが多く移動するパターンを可視化することができた．

動元のセル周辺に抽出されている．その中で，雷門周辺のセル

今後の課題として，提案手法による在住者と非在住者の分類のユーザ数は在住者 121 人，非在住者 88 人である．このセル結果を利用して，Twitter のユーザについて移動軌跡や行動のは，北部に観光スポットである雷門や商業施設が含まれており，分析を行うことがあげられる．現段階では，ユーザの移動を一大通りにはバス停が存在している．また，南部には住宅やオ

辺約 500 m で扱っているが，移動軌跡やより小さい範囲での

フィス，公共施設が含まれている．これについて，非在住者は，移動にも本研究を応用することが可能である．また，現在の手観光スポットである雷門が含まれているため，写真が付与され法では，4 章で行った分析に用いる開始日 start date と終了日

たツイートを投稿していると考えられる．それに対して，在住

end date の期間に地域にいる旅行者について，在住者と誤って者は，住宅やオフィス，バス停などが含まれているため，セル判定する可能性が高い．そのため，分析期間外のツイートの情内に在住している人や企業に勤めている人など，ツイートを投報や，テキストの内容なども考慮した分類手法を提案すること稿する在住者が固定化している可能性があると考えられる．

も今後の課題としてあげられる．

また，非在住者の方がユーザ数の差が多いセルは，スカイツ
リー周辺で抽出されている．図 5 の結果とあわせて，非在住者は，観光などの際に浅草寺と東京スカイツリーのどちらか一方に訪れた場合に，もう一方に連続して訪れていることがわかる．また，在住者はこれらのスポット間の移動をほとんど行っていないことから，これらのスポット間の移動は非在住者のみが行っていることもわかる．

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
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．

図 7 は，新橋駅を含むセルから他のセルへの移動を可視化した結果である．このセルに隣接する 3 つのセルが在住者のユー
ザ数の差が多いセルとして抽出された．これらのセルは，オ
フィスや飲食店が多いエリアであるため，近辺でオフィスがある企業に勤めている人などが，このセル周辺で飲食していると考えられる．また，移動元のセル周辺以外に，台場駅周辺のセルが在住者のユーザ数の差が大きいセルとして抽出された．これは，台場駅周辺へ向かう，ゆりかもめの起点駅であるため，
新橋駅を通勤や通学などに使用している在住者が多いと考えられる．非在住者のユーザ数の差が大きいセルとして歌舞伎座周辺のセルが抽出された．このセルは，ショッピングセンターな
どの商業施設の多いセルである．また，繁華街としても有名であるため，近辺で宿泊している際に買い物や飲食を目的として移動元のセルから訪れる非在住者が多いと考えられる．
評価実験と可視化の結果をまとめる．これまでの結果から，提案手法によって，投稿頻度や間隔などを利用してユーザを在住者と非在住者に分類することができた．本論文では，3 つの手法を提案したが，提案手法 3 が最も性能が高かった．また，分類手法 3 を適用することで，ユーザを在住者と非在住者に分類し，それぞれのみが移動する地点などを可視化することができた．

6 おわりに
本研究では，地域における在住者の特徴的な行動や，非在住者の移動などを分析するために，Twitter のユーザについて在住者と非在住者を分類するための手法を提案した．また，ツイートの投稿頻度や間隔を用いて，3 つの分類手法を提案し，在住者と非在住者について分類する評価実験を行った．その結果，3 つの提案手法では，提案手法 3 の性能が最も高く評価された．また，提案手法を用いてユーザを在住者と非在住者に分類し，それぞれの移動を可視化することで，在住者のみ，非在文

献[1] Zhiyuan Cheng, James Caverlee, and Kyumin Lee. You are
where you tweet: A content-based approach to geo-locating
twitter users. In Proceedings of the 19th ACM International
Conference on Information and Knowledge Management,
pp. 759–768. ACM, 2010.
[2] Yang Yang, Zongtao Liu, Chenhao Tan, Fei Wu, Yueting
Zhuang, and Yafeng Li. To stay or to leave: Churn prediction for urban migrants in the initial period. In Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference, pp. 967–976.
International World Wide Web Conferences Steering Committee, 2018.
[3] Yu Zheng, Lizhu Zhang, Xing Xie, and Wei-Ying Ma. Mining interesting locations and travel sequences from gps trajectories. In Proceedings of the 18th International Conference on World Wide Web, pp. 791–800. ACM, 2009.
[4] 佐伯圭介, 遠藤雅樹, 江原遥, 廣田雅春, 横山昌平, 石川博. 日本
での滞在期間による長期滞在外国人の東京での訪問先の差異の分析. 研究報告データベースシステム, Vol. 2015, No. 15, pp.
1–8, 2015.
[5] 新井晃平, 新妻弘崇, 太田学. Twitter を利用した観光ルート推薦の一手法. 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, 2015.
[6] 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,2015.
[7] 瀧本祥章, 杉浦健人, 石川佳治. ジオタグ付き写真の被写体を考慮した意味的な移動軌跡の分析. 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, 2017.
[8] 武田直人, 西村拓哉, 戸田浩之, 関洋平. 観光客の散策行動を考慮したエリア単位の行動分析. 人工知能学会全国大会論文集, Vol.
JSAI2017, pp. 1L12in2–1L12in2, 2017.
[9] 櫻川直洋, 廣田雅春, 石川博, 横山昌平. ジオタグ付き写真の在住者と観光者に分類することによるホットスポットの発見. 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, 2015.