DEIM Forum 2019 P1-127

SNS 写真を用いたスポットの知名度と満足度算出に基づくピクトリアルマップの生成
小崎 大和†王元元†

河合由起子††,†††† 山口大学大学院創成科学研究科 〒 755–8611 山口県宇部市常盤台 2-16-1†† 京都産業大学情報理工学部 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山††† 大阪大学サイバーメディアセンター 〒 567–0047 大阪府茨木市美穂ヶ丘 5 番 1 号
E-mail: †{i501vg, y.wang}@yamaguchi-u.ac.jp ††kawai@cc.kyoto-su.ac.jp
あらまし

近年，多くの写真投稿サイトが普及しており，人気なスポットの写真を共有するユーザが多く見受けられる．また，SNS 投稿写真に付与されている view 数やコメント数などには，ユーザの興味や関心が潜在的に反映されている．本研究では，SNS 投稿写真に付与されている多様なメタデータ（view 数，位置情報，投稿日時）を用いて，任意のスポットに関する知名度とユーザの満足度をそれぞれに算出し，それらを反映した 2 種類のピクトリアルマップの生成手法を提案する．本手法で提案しているピクトリアルマップとは，任意の地域で特徴になりうるものを，絵や写真を用いて直観的にわかりやすく示した地図である．これにより，人々に任意の地域で観光スポットの興味と関心を深められ，観光や経済の振興への応用につながることが期待できる．本稿では，SNS 投稿写真のメタデータを用いて算出したスポットの知名度と満足度に基づき 2 種類のピクトリアルマップを自動的に生成するシステムを提案し，ユーザによる評価実験を行い，本提案手法の有用性を検証する．
キーワード ピクトリアルマップ，SNS 写真，Flickr，知名度，満足度なく，主に代表的な食べ物や建造物が載っている．代表的なも

1. は じ め にのが実際に存在する地点に描かれていることが特徴である．こ

近年，スマートフォンの普及により時間や場所を問わずに，（注 1）

Instagram（注 2）や Flickrのようなソーシャルネットワーキングサービス（以降，SNS と記す）を通して，多くのユーザがれにより，人々に任意の地域でさまざまなスポットの興味と関心を深められ，観光や経済の振興への応用につながることが期待できる．

日常的にネット上に写真を投稿するようになった．たとえば，知名度とは，どの程度多くの人々がその場所を知っているか

Instagram は，2017 年 9 月に全世界ユーザ数が 8 億人を突破を表す度合いである．知名度が高い場合，多くの人々がその場し，国内でも月間ユーザ数が 2000 万人を突破するほど凄まじ

所について知っていることになり，知名度が低い場合，多くのい勢いで成長している [1]．SNS 上に投稿されている人々が撮人々がその場所についてあまり知らないということになる．そ影した写真の中には，潜在的に人々の興味や関心が反映されてのため，短い投稿間隔で，多くのユーザが訪れ，多くの写真がいると考えられる．また，観光において，国内観光者数は例年投稿された場所の知名度が高くなる．また，満足度とは，スポッ6 億人を推移しており，海外からの訪日観光客も近年上昇してトに行った者がそのスポットに対してどの程度満足できるかをいる傾向にある [2]．観光スポットでは，多くの観光客が写真を表した指標である．満足度が高い場合，そのスポットに行った撮り，SNS 上に投稿し共有する傾向がある．そこで本研究では，者が満足できる可能性が高く，低い場合は満足する可能性が低

これらの傾向を活かし，SNS 上に投稿された写真を利用して，いということになる．任意のスポットで複数枚撮られた写真のさまざまなスポットの興味や関心を深められることを目指す．

枚数が多く，写真の合計枚数が少なく，写真を撮ったユーザ数

本研究では，指定した地域において SNS 上に投稿されているが多いと値が高くなる．

写真のメタデータ（view 数，位置情報，投稿日時）を用いて，本論文の構成は以下のとおりである．次章では提案システム

あるスポットに関する知名度と満足度をそれぞれに算出し，その概要と関連研究について述べる．3 章では，投稿写真に付与れらを反映した特徴を直感的にわかりやすくした 2 種類のピクされているメタデータを用いた知名度と満足度の算出手法を説

トリアルマップを自動生成する手法を提案する．ピクトリアル

明し，4 章では，提案手法に基づくピクトリアルマップの生成

マップとは，任意の地域で特徴になりうるものを，図や写真をについて述べ，5 章で評価の方法と結果を述べ，最後に 6 章で用いて直感的にわかりやすくした地図である．日常的に使われまとめと今後の課題について述べる．

る地図とは異なり，細かい町名や道名などが載っているのでは

2. システム概要と関連研究（注 1）：https://www.instagram.com/

2. 1 ピクトリアルマップ生成システム（注 2）：https://www.flickr.com/

本研究では，Flickr に投稿された写真のメタデータを用いて，

図 1 2 種類のピクトリアルマップの分類

対象地域におけるスポットの知名度と満足度の算出を行い，また，算出した知名度と満足度に基づき 2 種類のピクトリアルマップを自動的に生成するシステムの構築を目指す．これにより，本提案システムでは図 1 のように 2 種類のピクトリアルマップを生成する．

•P1 の場合：知名度が高く，満足度が高い人気スポット

マップ•

P2 の場合：知名度の低く，満足度が高い穴場スポットマップ

P1 は人気な観光地に行ったことがない人や，観光地につい図 2 ピクトリアルマップ生成システムの概要図て詳しく知らない人を対象としている．P2 は隠れ名所に訪れたい人や，コアなスポットを知りたい人を対象としている．
図 2 にピクトリアルマップ生成システムの概要図を示す．本
研究では，まず Flickr API（注 3） を用いてスポットになりうる場所の写真を収集し，写真の view 数（views），写真の位置情報数や投稿の時間間隔などを用いて任意の地域に関するスポットの知名度と満足度を算出し，それに基づき 2 種類のピクトリアルマップを生成することを目指す．
投稿写真可視化においては，地図空間上でタグが表す領域を（the geom），および写真の投稿日時（date upload）などのメ求め，Flickr 上の写真に付与された位置情報とタグを用いて地タデータを Flickr から取得し，データベースに格納する．それ図上に可視化する研究が行われている [4] [5]．王ら [6] は，ジオらのメタデータを用いて各スポットの知名度と満足度を算出す

タグ付き写真をクラスタリングし，核クラスタが風景を表してる．ここで算出した知名度を昇順でランキング化する．また算いると考え，そのアイコンをマップ上に表示する手法を提案し出した満足度より 2 種類のピクトリアルマップに分類する．本た．また，写真のメタデータだけでなく，画像の彩度，色相，明

論文では，それぞれのマップで 10 件ずつ，合計 20 件のスポッ度など，写真の画像的な特徴に注目し，投稿写真から，都市やトを表示する．このとき，Google Maps API（注 4） を利用し，元そこで生活する人々の活動の特徴を可視化する手法が提案されとなるマップを生成する．また，写真の位置情報に基づき知名

た [7] [8]．高ら [9] は，ジオタグ付き写真に対して市に関するク度の高い（あるいは低い）スポットの写真をマップ上にマッピラスタリングにより代表的な地域を抽出し，写真の画像的な特ングする．最後に，各スポットの満足度の高低に基づき 4 段階

徴量を利用して，その地域の代表的な写真を抽出し，ピクトリの色に分類し，ピクトリアルマップとして生成する．

アルマップを生成する手法を提案した．それらの研究は写真の2. 2 関 連 研 究

画像的な特徴に着目した投稿写真から地域の特徴を可視化する

SNS 上に投稿されたジオタグ付き写真から，ホットスポットこと対して，本研究は，写真に付与されている多様なメタデーを発見する研究や写真の撮影時刻や撮影場所の位置情報など

タを用いて，高らの研究と同様にピクトリアルマップを生成すのメタデータを利用し可視化する研究が活発に行われている．

るシステムを構築する．また，任意の地域の代表的な写真だけ

ホットスポット発見の研究では，Hirota ら [3] は，ジオタグ付でなく，人気スポットや穴場スポットを発見することを目的とき写真の撮影順序および撮影方向情報を用いて，ホットスポッする．

トを関心領域と撮影スポットに分類する手法を提案した．これ

青山ら [10] は，地図をグリッドに区切り，セル内での写真投らの研究では，投稿写真の位置情報および撮影方向情報に着目

稿数と撮影日時を用いて知名度を，地域内での撮影者のフォトし，任意の地域に関するホットスポットを発見することができストリームで興味の度合いを算出し，知名度が低い場所の中かる．本研究では，投稿写真の位置情報に加えて，写真の viewら，興味の度合いが最も高い場所を発見し，それらに基づいて（注 3）：https://www.flickr.com/services/api/（注 4）：https://developers.google.com/maps/

寄り道候補を発見する手法を提案した．本研究は知名度と満足度を考慮した点が類似しているが，我々の手法では，写真のview 数や投稿の時間間隔などを用いた知名度と満足度の算出

U はユニークユーザ数を表している．Pm はあるスポットで複方法が異なる．また，本研究と同様に穴場スポットの発見に関数枚撮られた写真の合計枚数を表しており，これを写真の合計する研究が行われている．Kitayama [11] は，ジオタグ付き写枚数 P で割ることにより，スポット内で複数枚撮られた割合を真データを抽出し，クラスタリングを行うことで，対象とする求めることができる．複数枚写真を撮る人はスポットに対して地点の周辺の穴場スポットの候補を発見し，クラスタごとにお満足できたと考えられる．そのため，スポット内で複数枚撮ら気に入り数と写真数を用いて穴場スポットを得る手法を提案しれた割合が多く，ユニークユーザが多いほど，そのスポットにた．Zhuang [12] らは，それぞれの場所がどの程度人々に知ら対し多くの人が満足できたことになる．この値が高いほど満足れていないのか，それぞれの場所でどの程度魅力的な写真が撮度が高いことになる．

影されているのかをスコア化し，そのスコアに基づいて人々にあまり知られていないが，観光する価値が高い場所を発見する手法を提案した．

4. ピクトリアルマップ生成
4. 1 代表的な写真抽出
同一スポットに関する投稿写真が多いため，ピクトリアル

3. 投稿写真を用いた知名度と満足度算出

マップ上に表示する写真を選択する必要がある．本論文では，本章では，写真の view 数，位置情報，および投稿日時など出力するスポットから，Flickr でそのスポットの名前をタグとのメタデータを用いて知名度と満足度を算出する方法についてしている写真の中で一番 view 数が多い写真を代表的な写真と説明する．収集した写真を投稿日順にし，連続した投稿日の写し抽出する．その際，写真によってサイズが異なるため，可視真において，投稿された写真の投稿日 Tl から次に投稿された写化する際のサイズは統一する予定である．

真の投稿日 Tn までの投稿間隔 T は以下の式を用いて抽出する．

T = |Tl − Tn |(1)

4. 2 地図上での可視化
本研究では，Google Maps API を用いて代表的な写真を可視化することにより 2 種類のピクトリアルマップを生成する．

Tl と Tn が同日の場合は，T は 0 となる．また，今回は日付具体的には，Google マップ上にスポットの場所にピンを割りのみで計算するため，投稿間隔が 24 時間以内でも，日にちが当て，そのスポットの代表的な写真をマッピングする．図 3 は違う場合は別日とし，T の値は 1 とする．なお，写真の投稿間出力するピクトリアルマップの例である．ピンの大きさは知名

隔 T において投稿したユニークユーザ数 U を用いて写真の重度を表す予定である．ピンの大きさが大きいほど知名度は高み α を算出する．

く，ピンの大きさが小さいほど知名度が低い．マップ上で地図∑ Ui

をズームインすると，写真が重複している部分がなくなり，よnα=i=1

Ti

(2)

短い投稿間隔で多くのユニークユーザが投稿した場合，写真の重み α が大きくなる．
知名度とは，どの程度多くの人々がその場所を知っているかを表す指標である．知名度 R は以下の式により算出する．

(3)

P は収集期間内の写真の合計枚数，D は投稿日付数を表している．投稿日付数とは，対象期間で投稿された日数のことである．
これらを割ることで，一日当たりに投稿されている写真の枚数を算出することが可能となる．式（3）では，一日当たり投稿されている写真の枚数，ユニークユーザ数 U と式（2）をかけることで知名度 R を算出する．この値が高いほど知名度が高い．
知名度があるスポットは既に多くのユーザが訪れ，そのスポットの写真を多く撮影し投稿すると考えられる．そのため，短い投稿間隔で多くのユーザが，一日当たり多くの写真を投稿することで知名度 R が高くなる．
満足度とは，スポットに行った者がそのスポットに対してどのくらい満足できたかを表した指標である．満足度 S は以下の式により算出する．

Pm
P段階は 4 段階に予定しており，図 4 に満足度の色の例を示す．

5. 評

価

5. 1 プロトタイプシステム
プロトタイプシステムでは，本節では，提案手法に基づいて生成された 2 種類のピクトリアルマップの例を示し，その特徴について述べる．本提案手法に基づき生成した京都市を中心とした 2 種類のピクトリアルマップのイメージはそれぞれ図 5 および図 6 に示す．図 5 は京都市を中心とした知名度が高い人気スポットマップ（P1）であり，図 6 は京都市を中心とした知名度が低い穴場スポットマップ（P2）である．
プロトタイプシステムでは，それぞれのピクトリアルマップ上に 10 件のスポットの代表的な写真を表示している．写真の大きさは知名度を表している．円が大きいほど知名度が高く，円が小さいほど知名度が低い．また，写真の縁の色は満足度を表している．赤は最も満足度が高く，黄色，緑，青の順番で満3. 2 満足度算出

S=U·ピンの色を満足度に応じて変えていく予定である．現在，色の赤色は満足度が高く，青色は満足度が低い．

3. 1 知名度算出

P
R=α··UD

り的確な位置を表示することができるようになっている．また，足度を段階的に示している．

5. 2 実 験 概 要
本節では，算出された知名度と満足度の精度を測り，人気スポットと穴場スポット抽出に関する検証および被験者によるピ(4)クトリアルマップの有用性に関する評価を行う．まず 2 種類の

図 3 ピクトリアルマップの例

図 4 満足度を表す色の例

図 6 知名度が低い穴場スポットマップ (P2)
表 1 人気スポット（知名度の上位 10 件）

図 5 知名度が高い人気スポットマップ (P1)

ピクトリアルマップを実装する必要がある．その後，知名度と順位

スポット名

知名度

満足度

1嵐山

66.18

5.83

2

祇園

52.65

13.56

3

京都駅

45.00

1.60

4

京都国際マンガミュージアム

36.00

1.00

5

京都御苑

33.94

5.00

6

金閣寺

31.66

6.35

7

清水寺

23.92

9.52

8

八坂神社

17.52

0

9

本満寺

16.00

1.00

10

平野神社

14.30

4.55

満足度の算出精度を測り，知名度と満足度の季節性に関する検証および被験者によるピクトリアルマップの有用性に関する評

5. 3 スポット抽出の検証

価を行う．使用するデータセットは，Flickr から収集した京都

本実験では，Google Map 上で登録されている 50 件の観光市で撮影された計 447,999 枚の写真の中から，2017 年 4 月の 1

スポットリストを正解データとして，知名度により抽出されたか月間に撮影・投稿された計 4090 枚の写真である．

人気スポットと穴場スポットとの比較を行って，下記の式を用それらを使用し，得られた結果がそれぞれ表 1 と表 2 に示す．表 1 は，京都市の知名度の高い上位 10 件のスポットであり，この結果より図 4 の人気スポットマップ（P1）を生成した．
表 2 は，京都市の知名度が低い下位 10 件であり，この結果より図 5 の穴場スポットマップを生成した．

いてそれぞれの正解率を算出する．

|GoogleM ap の観光スポット | ∩ | 人気・穴場スポット || 人気・穴場スポット |Google Map の観光スポットは，年中を通して人気であるスポットを指す．比較した結果，抽出された人気スポットの正解

表 2 穴場スポット（知名度の下位 10 件）
順位

スポット名

1

度算出に基づくピクトリアルマップ生成システムを提案した．

知名度 満足度

そのために，SNS 投稿写真に付与されている多様なメタデータ

建仁寺

0.550（投稿日時，位置情報，view 数）を用いて，あるスポットに関2

北野天満宮

0.92

1.50

3南禅寺

1.33

1.50

する知名度と満足度をそれぞれに算出し，それらを反映した 24平安神宮

1.92

2.86

5

平安郷

2.00

1.00

6

嵯峨野トロッコ列車

2.000

験者のアンケートによるピクトリアルマップの有用性に関する

7

二条城

2.11

3.33

評価を行う予定である．

8醍醐寺

2.40

4.00

9

蹴上インクライン

2.50

2.40

10

車折神社

2.78

3.00

種類のピクトリアルマップを生成する手法を提案した．
今後の課題として，スポットの満足度の算出精度の検証と被謝辞本研究の一部は，JSPS 科研費 17K12686 の助成を受けたものである．ここに記して謝意を表す．

文

図 7 収集した写真の一部

率は 70.0%，穴場スポットの正解率は 60.0%となった．
また，実験結果より，満足度はユニークユーザ数の値に大きく依存していることがわかった．ユニークユーザ数の値が高いと満足度の値も比較的高い数値になり，ユニークユーザ数の値が低いと満足度が低い数値となる．されに，満足度の値が 0 になっているスポットがある．これはスポット内で 1 人のユーザが複数枚撮った写真がないことにより発生する．今後これらを考慮する必要がある．

5. 4 季節性の評価
図 7 は京都市で収集した写真の一部である．今回のデータの収集時期は 2017 年 4 月であるため，収集した写真の多くに「桜」がタイトルやタグとなっており，花見シーズンであることから，各スポットの写真にも「桜」が映った写真が多く見受けられた．今回抽出されたスポットの中には，花見の名所となっているスポットが多く，たとえば，「平野神社」，「本満寺」，「蹴上インクライン」などがあげられる．特にこれらスポットは正解率を求めるときに比較した Google Map 上の人気スポットには選ばれておらず，また興味度も比較的高いことから，季節限定のスポットになっている可能性が高いと考えられる．
これらのことから，本手法で季節性も考慮されていることが確認できた．

6. お わ り に本研究では，SNS 投稿写真を用いたスポットの知名度と満足

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