DEIM Forum 2019 C8-1

SNS データを用いた場所と時間に対応する観光情報配信手法の提案と評価
工藤瑠璃子†

榎美紀††

中尾 彰宏†††
小口

山本

周†††

山口

実靖††††正人†† お茶の水女子大学 〒 112–8610 東京都文京区大塚 2-1-1†† 日本アイ・ビー・エム株式会社 〒 103-8510 東京都中央区日本橋箱崎町 19-21††† 東京大学 〒 113-8654 東京都文京区本郷 7-3-1†††† 工学院大学 〒 163-8677 東京都新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †{g1320514,oguchi}@is.ocha.ac.jp, ††enomiki@jp.ibm.com, †††{nakao,shu}@iii.u-tokyo.ac.jp,††††sane@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし2020 年の東京オリンピック開催が確定した 2013 年以降, 訪日外国人は急増しており, 観光情報の配信手段を充実させる必要がある. 多様化する観光客のニーズに応えるためには, バラエティに富んだ情報の発信が必要である
ため, Twitter 上の情報を利用した検索・推薦システムは有効である. しかし, ツイートのような自然言語でかかれた非構造データから，情報提示に必要な，日時，場所，イベント名の情報を綺麗 に抜き出すことは困難であるため, 本稿
では, この課題に取り組み, Twitter から広く大小様々なイベントを取得する. そして, 「その場」「その時」に観光者などが利用出来るようインバウンド対応でタイムリーに配信するシステムを提案する.
キーワード Twitter，SNS，観光情報，情報抽出

Proposal and evaluation of sightseeing information distribution method
corresponding to place and time using SNS data
Ruriko KUDO† , Miki ENOKI†† , Akihiro NAKANO††† , Shu YAMAMOTO††† , Saneyasu
YAMAGUCHI†††† , and Masato OGUCHI†† Ochanomizu University 2-1-1 Otsuka, Bunkyou-ku, Tokyo, 112-8610, Japan†† IBM Research - Tokyo 19-21 Hakozakicho, Nihonbashi, Chuo-ku, Tokyo, 103-8510, Japan††† University of Tokyo 7-3-1 Hongo, Bunkyou-ku, Tokyo, 113-8654, Japan†††† Kogakuin University 1-24-2 Nishi-shinjuku, Shinjuku-ku, Tokyo, 163-8677, Japan
E-mail: †{g1320514,oguchi}@is.ocha.ac.jp, ††enomiki@jp.ibm.com, †††{nakao,shu}@iii.u-tokyo.ac.jp,††††sane@cc.kogakuin.ac.jp

1. は じ め に様な情報を発信すること, 観光客にとって使いやすい形式で情報を提供することが重要になっている.

2020 年の東京オリンピック開催の決定や格安航空会社の増

既存の外人向けの情報配信としては，ガイドブックによる王加, ビザの緩和により, 日本を訪れる外国人観光客の数は急増し

道ルートの提示や，外国人観光客向けの Web サイトが挙げらている [2]. 日本政府は 2020 年までに訪日外国人数 4000 万人

れるが, ガイドブックによる王道ルートなどの提示は恒常的にを目標に掲げており, 観光庁をはじめとする多くの機関が訪日

有名な観光地に関する情報が多く, 多様な情報は取得しにくい

外国人旅行者の受入環境の整備・充実を総合的に推進している.

のが現状である. 一方で, SNS には情報が存在するが, ホーム

さらなる観光客増加に向けて, 快適に観光を満喫できる環境整

ページのような固定的なメディアからは殆んど取れない観光

備を進める必要があり, それぞれの観光客の嗜好に合わせた多情報やイベント情報も多く存在する. 特に, SNS の代表であるの手法では, 解析対象とならないデータが多い [7]. 本稿では, 場

Twitter [1] には, ホームページのような固定的なメディアには所に関する情報はテキストを解析して取得するため, 位置情報

載っていない情報や, ローカルイベントや地域特有の情報など,が付加されていないツイートも解析対象とする.

大小様々な有益な情報が含まれている. ターゲットの対象とTwitter を用いたイベント検出に関する研究としては, Chao

なる趣味・嗜好を持つ人が多くないイベントは, 大々的なホーら [8],Becker ら [10], Alan ら [9] の研究が挙げられる. Chao ら,

ムページなども作られず情報を探し出す事は難しいが, 特定のBecker らは, イベント検知で多く用いられている集合知的な観ジャンルに興味を持つ人に向けては, そのようなニッチな情報点に基づき, 局所的に類似した投稿が多く投稿された場合, そのが非常に価値ある可能性が高い. しかし, これまでそのような地域で何らかのイベントが起こっている可能性が高いと判定し所をターゲットとした検索・推薦システムは存在しなかったたている. 本稿では, 大小様々なイベントを抽出したいため, 集合

め, ニッチな情報を取得しようとする際には膨大な情報量の中知的な観点に基づく手法とは異なる. Alan らは, ツイートからから自力で探さなければならず, 容易に有用な情報を取得する

イベントを抽出して分類するためのスケーラブルでオープンドのは困難であった. 多様化する観光客のニーズに応えるためにメインなアプローチを提案している.

は, バラエティに富んだ情報の発信が必要であるため, Twitter
上の情報を利用した検索・推薦システムは有効である.

3. 提案システム

しかしながら, ツイートのような自然言語でかかれた非構造

観光者などに有用な情報をタイムリーにインバウンド対応でデータから， 情報提示に必要な，日時，場所，イベント名の情提示するために以下のシステムを提案する. 提案システムの概報を綺麗 に抜き出すことは困難であるため, 本研究では, この要を図 1 に示す．本システムの詳細については [12] で議論され課題に取り組み, Twitter から広く大小様々なイベントを取得ている.

する. そして, Twitter から抽出した大小様々な多様な情報, 場
所と時間を考慮した「その場」「その時」に観光者などが利用出来る, スポット的な有用性の高い情報を, インバウンド対応でタイムリーに配信するシステムを提案する.
また, 提案システムは以下のような IoT デバイスを基盤と考えて構築する. 東京大学では 2015 年にネットワーク仮想化に対応したアクセスポイントを用いて, 様々な情報配信サービスを行う実証実験を実施している [3]. この実証実験では,Wi-Fi の
無線ビーコンに情報をのせユーザのスマートフォンに情報を配信する BeaconCast 技術を実装したアクセスポイントを, 空港と都内を結ぶリムジンバスに設置しており, インターネットに
図 1 提案システムの概要

アクセスできない場合のメッセージ配信を実現している. リム
ジンバスの乗客は, 専用アプリケーション「LimoCast」をインストールすることで, 車内に配置されたアクセスポイントを利用して, 通常の無線 LAN アクセスによるインターネット接続
を楽しむと同時に, リアルタイムに更新されるバス到着地周辺の情報を受け取ることが可能になる. これは, 通信契約をしていないインバウンドへの情報配信手段としても有用である. また, 本研究の提案内容は, 現在地を把握できインターネットに接続できる端末を持つ特定のユーザに対し情報を配信できる環境

1. ツイートの抽出
Twitter API [11] のキーワード検索で地名をキーワードに設定し, 地名に紐付いたツイートを収集

2. イベントに関するツイートを取得
イベント情報を含むツイートか SVM を用いて判別し, フィ
ルタリングする.

3. イベント情報の抽出とカテゴリ分類

であるなら利用する事ができるため，汎用性の高い手法となっ(1). ツイート本文を解析し, イベントの開催日時を取得ている．

ローカルイベントには, 1 日だけ開催されるイベントと, 数日

2. 関 連 研 究から数ヶ月などの長期間にわたって開催されるイベントがある.
そこで, 提案システムでは, 1 日だけ開催されるイベントと長期

SNS データを分析して観光情報や地域の特徴を抽出する手法

間にわたって開催されるイベントを区別し, 別の処理を行うこには, Shen ら [4], 倉島ら [5], Yizhu ら [6] など多くの手法があとで, 正確なイベント開催日を取得することにした. イベント開る. 倉島ら, Yizhu らは, ジオタグ付きの SNS にトピックモデ

催日は複数の正規表現を使用して取得する. 長期間にわたって

リングを適用し地域の特徴を抽出している. Shen らは, 位置情

開催されるイベントは, ○/○〜○/○”,”○/○から○/○まで”,報が付加されている画像を分析うることによって観光価値を評”○年○月○日-○日” のような記載を取得し, イベントの開始価するための手法を提案している. これらの手法ではジオタグ

日と終了日を特定する. 1 日だけ開催されるイベントの場合は,付きの SNS データを分析対象としているが, Twitter では, ジ

日付の記載を使用して取得し開始日と終了日に同じ日付を保持

オタグ付きの投稿は全体の数パーセントにしか過ぎず, これらする. 時間についても正規表現を使用して, 時間に関する表記

表 1 Performance of classification for each category．
Accuracy Precision

RecallMusic Event

Category

0.89500.87500.7583F-measure0.8125

Vaudeville/Comedy

0.95500.79480.75610.7750

Theater

0.98750.50000.40000.4444

Movie

0.99251.00000.72720.8421Art

0.98750.86660.81250.8387

表 2 Event Table (一部省略)

図 2 外部情報を用いた情報補足機能

Event Name

Place

ウルトラマンフェスティバル 2018

サンシャインシティ

2018/07/20 2018/07/31

Start dateEnd date「自由が丘スイーツフェスタ 2018 Retro Fes,」 目黒区自由が丘…

2018/05/06 2018/05/06

第十一回 銀座柳まつり

銀座

2018/05/05 2018/05/05

あしたのジョー展

東京ソラマチ2018/04/28 2018/05/06

る [12]. ランダムフォレストによるカテゴリ分類の結果を表 1に示す．カテゴリ「Theater」以外では, F 値が 0.8 前後になり,が含まれているかどうかを判別する. 上述の処理を行い, 日付と時間がツイート本文に含まれているもののみを抽出する.

(2). ツイート本文を解析し, イベントの開催場所を取得

高い精度で分類が行われている.
表 2 にイベント情報のデータベースの例を示す.

4. 配信準備キーワード検索で設定した地名は, 山手線の駅名, 東京 23 区

(1). ユーザに提供する情報を整理の地名等の粒度が非常に大きな地名であるため, これらをイベ(2). 提供する情報の優先順位付け

ント開催地として使用するのは望ましくない. そこで, 東京 23

実際に運行されているリムジンバスと観光バスのルートに基区内のアミューズメント施設, ミュージアム, ショッピング施

づいて, ユーザの移動方向を考慮した順位付けを行う. 順位付

設, エンターテインメント施設, 温泉, 劇場, ホールを東京ウォーけの詳細については, [13] で議論されている.

カー [15] とナビタイム [16] から抜粋しイベントスポット辞書(3). 提供する情報を複数言語に翻訳を作成した. 辞書に登録されたスポットの記載がツイートにあインバウンドに対応するため, 整理した情報を情報通信研

る場合は, そのスポットをイベント開催地として JSON ファイ究機構が開発した自動翻訳エンジン「みんなの自動翻訳＠

ルに保持する. また，イベント開催地の住所がテキストに記載

TexTra」[14] を使用し, 複数言語に翻訳する.

されている場合は，正規表現を使用して住所を取得し, 保持する. 上述のどちらも記載されていない場合は, キーワード検索

4. 評

価

で設定した地名を保持する.

本章では, 提案システムの評価を行う. 5. 節において, 既存の(3). イベント名を取得

情報取得手段である有名イベント情報サイトを用いた評価, 6.

ツイートには文字数以外の制約はないため, 記述の自由度が節では, Twitter を用いたイベント検知の従来手法を用いた評極めて高い. 記述がある程度形式化された日時などの情報は, 正
規表現を使用して自動的に抽出することが可能であるが,「イベント名」のような形式の定まっていない記述は, 自動的に抽出価について述べる.

5. 既存の情報取得手段との比較することが困難である. そこで, 図 2 に示す外部情報を用いた情

本節では, 既存の情報取得手段の代表である Web サイトと比報補足手法を提案する. 提案手法では, 正規表現を用いて強調さべ, 本手法を用いることでどれくらいのイベントが取得できるれた部分をツイートから抽出するというベース手法 (Method1)

か検証を行う. 評価は, 2018 年 7 月 14 日から 2018 年 7 月 18に加え, 外部情報を利用する手法として, スクレイピングを行

日の 5 日間に,”渋谷”,”新宿”,”池袋”,”お台場”の 4 箇所で開催

い, 提示するイベントの Web サイトの HTML から,title タグ

されたイベントを対象として行っており, 既存手段として, 有名の中身を取得する手法を利用する. スクレイピングを用いる

イベント情報サイトである, ”Walker+” を用いた. 提案手法で手法においては, ツイートに Web サイトの URL が記載されは, 2018 年 6 月 1 日から 2018 年 7 月 18 日に収集したツイーている場合は, 正規表現で URL を抽出し HTML を取得する

トに処理を施している.

(Method2-a).URL の記載がない場合は, ツイートを検索エンジ

既存手段である Web サイトだけを用いたイベント情報の取ンにかけた結果の上位数件の Web サイトの HTML データを取得結果と本手法を合わせて用いた場合の取得結果の比較を図 3,得する (Method2-b). 提案手法を適用することで最終的にイベ

4, 5, 6 に示す.

ント名取得率は 66%となり, ベース手法のみの場合に比べ, 約

20 ポイント向上した [13].

グラフから分かる通り, 提案手法を用いることで取得可能なイ
ベント情報はどの日付, どの地域においても増加する. ”Odaiba”(4). ランダムフォレストを用いてカテゴリ分類

では, 他の地域に比べて増加率は低い結果となったが, これは,カテゴリ分類を行い抽出したツイートを分類する. 複数の手

お台場には有名観光スポットが多く, そのような場所で開催さ法でイベント分類評価の比較を行った結果, 分類精度，処理速れるイベントは, そのスポットの公式アカウントからツイート

度ともにランダムフォレストが優れていることがわかっていされることが多いため場所に関する情報の記載がないこと, そのイベントの Web ページが作成されていて Web ページに誘導することで詳細な情報を提供する場合が多いことが原因である.
このような場合に関しては, Walker+などのサイトで頻出するスポットを学習し, ツイートをクロールする際のキーワードに含めること, ツイート中に記載されている URL 先の Web ペー
ジも解析することで提案システムにおいても対応できる.
次に, ”7 月 15 日”,”渋谷”で取得できたイベント情報のカテ
ゴリ別の件数と取得されたイベントの例を表 3, 表 4 に示す.
表から分かる通り, 提案手法も用いることで様々なカテゴリのイベント情報が取得可能なことが分かる. 特に, 従来手法では, ”Local Event”の件数が多く, その中ではビアガーデンなど

図 3 渋谷における取得件数 (1)の飲食関連のイベント情報が半数以上を占めていたが, 提案手法で件数が多かった”Music Event”や”Local Event”では, アニ
メやアイドルに関する, いわゆるサブカルチャーに属するイベントからクラシックコンサートや着物屋で催されるイベントまで, 幅広いイベントが含まれていた.
このように提案手法では, バラエティに富んだ情報を取得可能であるため, 特定のジャンルに興味を持つ人に向けて嗜好に合わせて提供すれば有用である. 土地勘の無い外国人観光客では, その地域でどのようなイベントがあるのか想像も付かないため, 嗜好に合った情報を取得するのが容易ではないが, 提案手法を用いることで趣味のジャンルに合いそうなイベントを発掘

図 4 新宿における取得件数 (1)

して提示できる.

6. Twitter を用いたイベント抽出手法との比較
Twitter から未知のイベントを抽出する手法としては,Becker
et al. [10] [18] が代表にあげられる. Becker らは, 従来手法で多く用いられている集合知的観点に基づいてイベントを抽出している. 具体的には, ストリーム状で流れてくるツイートに対し,テキストの特徴量, 時間, ロケーションを類似性の測定基準に用いてオンラインでクラスタリングを行う. そして, 作成したクラスタをイベントに関するものか, イベント以外に関するものなのかをクラスタの特徴量に基づいて機械的に判別すること

図 5 池袋における取得件数 (1)で, イベントの検知を行なっている. 本稿では, 実験データを日付と場所ごとに分類した上で TF-IDF, Bag-of-words の処理を施し, ツイートのテキストの特徴量の算出, クラスタリングを行うことで, Becker らの手法を適用した. ここで, クラスタリン
グを行う際に, クラスタ数を決定する必要がある. Becker らは,独自のアルゴリズムでクラスタ数の決定を行なっているが, 今
回は簡単のため, 複数のパラメータで試し, 結果が良いものを選んでいる. また, 作成されたクラスタがイベントに関するもの
かどうかの判断は, 人手で行った. 設定したクラスタ数は, 新宿
で 325, 渋谷で 175, 池袋で 125, お台場が 10 クラスタである.
実験データは, 提案手法 (以後, 手法 A), Becker らの手法 (以図6

お台場における取得件数 (1)後, 手法 B) 共に, 表 5 に示したものを用いている. これは, 各日付に収集したツイートの内, ツイートテキストに「地名, 日付, 時間」が含まれているものである.
手法 A, B それぞれを用いた場合のイベント取得件数の比較
結果を図 7, 8, 9, 10 に示す.
図から分かる通り, 地域差が出ているが, 取得できたイベントの件数は提案手法が全体的に多い結果になった. 集合知的観点に基づく従来手法では, 多数のツイートがない限りイベント情報の取得ができないため, 観光客等に有益な情報であってもツイート数が少ない場合は省かれてしまうことが多い. 提案手法

表 3 カテゴリごとの取得件数
Music Event Comedy Stage Movie Exhibition Local Event
Web

1

0

3

0

7

14

Website + Proposed method

42

7

9

5

18

30

表 4 取得されたイベントの例

MethodCategory

Event nameWebsiteMusic EventJapan’s Next Shibuya Jack 2018 Summer

Stage

Musical Evita

Exhibition

Diane Claeys Collection

Exhibition

Antique Lace

Splatoon Exhibition

Local Event

T. G. Hearth Beer Garden

Local EventOmohara Beer Forest by Yona Yona Beer Works

Proposed method Music EventJapan’s Next Shibuya Jack 2018 Summer

Music Event

Mini illustrated book concert

Music Event

Release event of ”Koi Blooming fireworks”

ComedyStage

Shibuya Rakugo (comic story)
While Waiting for Will

Movie

there is no teeth, no eyes, nothing
Okinawa 1965

Exhibition

Splatoon Exhibition

Exhibition

Tenugui (hand towel) Exhibition

Local Event

Modern kimono accessories Umeya feat. Tamao Shigemune

Local Event

Sakura Fantasy Cafe

表 5 比較に用いた実験データ

検索・推薦システムは有効である.

2018/7/14 2018/7/15 2018/7/16 2018/7/17 2018/7/18
新宿

1800

1728

1710

1513

1609

今後は, ユーザの過去のツイート内容から嗜好の特定を行い,ユーザの好み, 現在地などの複数の条件を考慮した配信システ

渋谷

2027

1898

1776

1776

1760

お台場

60

65

57

47

54

ムに発展させることを検討している. また, 提案システムの各

池袋

1492

1283

1120

881

1014

処理における精度のさらなる向上, 提案システムの評価の充実も合わせて取り組んで行きたい. 特に, 評価では, ツイッターをでは, 既存手法では埋もれてしまうようなイベントも抽出でき,用いたイベント検知に関する研究は多くなされているため, 複多様な情報提示が可能になる.

数の手法との比較を行う必要があると考えている.

7. まとめと今後の課題
本稿では, Twitter から大小様々な多様な情報, 場所と時間を考慮した「その場」「その時」に観光者などが利用出来る, ス
ポット的な有用性の高い情報を抽出し, インバウンド対応でタイムリーに配信するシステムの提案を行った.
実際のデータを用いてシステムの構築, 実験を行い, ツイッ
ターから観光客に有益な情報を機械的に抽出することを可能にした. また, 非構造化データであるツイートから, 情報提示に必要な情報を正確に全て抽出するのは非常に困難であるため, 外部情報を利用して情報の補完を行うことが有効であることを検証した. 最後に, 提案手法の評価として, 既存の情報取得手段から取得可能なイベント情報と, 提案システムも用いた場合に取得可能なイベント情報の件数, カテゴリの比較を行った. 既存の情報取得手段としては, イベント情報を検索する際に広く用いられている Web サイトとツイッターを用いたイベント検知システムの２種類を用いて実験を行い, 提案システムの方が多様なイベントが取得可能であることを示した. 多様化する観光
客のニーズに応えるためには, バラエティに富んだ情報の発信が必要であるため, Twitter 上の情報を利用した本稿のような

8. 謝

辞

本研究は一部，JST CREST JPMJCR1503 の支援を受けたものである．
文

献[1] ”Twitter,” http://twitter.com/[2] 日 本 政 府 観 光 局 「 年 別 訪 日 外 客 数 、出 国 人 数 の 推移」: http://www.jnto.go.jp/jpn/statistics/marketingdataoutbound.pdf[3] 訪 日 外 国 人 向 け O2O マ ー ケ テ ィ ン グ も 視 野 に iPhone・Android 両 ス マ ー ト フ ォ ン 向 け 新 規 技 術「BeaconCast」ア
プリを用いて 高速リムジンバス内での情報配信を行う実証 実 験 を 共 同 で 実 施 http://www.u-tokyo.ac.jp/public/
public01-261023-j.html[4] Shen Yizhu, Ge Min, Zhuang Chenyi and Ma Qiang, ”Sightseeing value estimation by analyzing geosocial images,”
http://hdl.handle.net/2433/217605,2016.
[5] T. Kurashima, T. Iwata, T. Hoshide, N. Takaya and K. Fujimura, ”Geo Topic Model: Joint Modeling of User s Activity Area and Interests for Location Recommendation”,
Proceeding of the 6th ACM Inter- national Conference on
Web Search and Data Mining, 2013.
[6] Z. Yin, L. Cao, J. Han, C. Zhai and T. Huang, ”Geo- graphical Topic Discovery and Comparison”, Proceeding of the20th International World Wide Web Conference, 2011
[7] K. Leetaru, S. Wang, G. Cao, A. Padmanabhan, and E.

[8]

[9]

[10]

[11]
[12]

[13]

[14]
[15]
[16]
[17]
[18]

Shook. Mapping the global twitter heartbeat: The geography of twitter. First Monday, 18(5), 2013.
Chao Zhang, Guangyu Zhou, Quan Yuan, Honglei Zhuang,
Yu Zheng, Lance Kaplan, Shaowen Wang, and Jiawei Han,
”GeoBurst: Real-Time Local Event Detection in GeoTagged Tweet Streams”, Proceedings of the 39th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval.
Alan Ritter, Mausam, Oren Etzioni, and Sam Clark. 2012.
Open domain event extraction from Twitter. In Proceedings of the 18th ACM SIGKDD International Conferenceon Knowledge Discovery and Data Mining, pages 1104 ‒
1112, Beijing, China.
H. Becker, M. Naaman, and L. Gravano. Beyond trending topics: Real-world event identification on twitter. In
ICWSM, 2011.
”Twitter Serch API,” https://dev.twitter.com/rest/
public/search
Ruriko Kudo, Miki Enoki, Nakao Akihiro, Shu Yamamoto,
Saneyasu Yamaguchi, and Masato Oguchi, ”Real-Time
Event Search Corresponding to Place and Time using Social Stream”, The 3rd IEEE International Conference on Big
Data Intelligence and Computing(DataCom2017),pp.10471053,2017.
工藤 瑠璃子, 榎 美紀, 中尾 彰宏, 山本 周, 山口 実靖, 小口 正人,”場所と時間を考慮した SNS データを用いる訪日外国人観光客
へのタイムリーな情報配信”, 第 10 回データ工学と情報マネジ
メントに関するフォーラム (DEIM2018)，B1-3．
”みんなの自動翻訳＠ TexTra” https://mt-auto-minhon-mlt.
ucri.jgn-x.jp”Walker+ 東 京 都 の お で か け ス ポ ッ ト 一 覧,” http://www.
walkerplus.com/spot\_list/ar0313/”NAVITIME,” https://www.navitime.co.jp/category/”Google Maps API,” https://developers.google.com/
maps/?hl=ja
Becker, H.; Naaman, M.; and Gravano, L. 2010. Learningsimilarity metrics for event identification in social media. In
WSDM 10.

図 7 渋谷における取得件数 (2)図 8 新宿における取得件数 (2)図 9 池袋における取得件数 (2)図 10 お台場における取得件数 (2)