DEIM Forum 2019 E3-2 VR TobiasCzauderna KingsleyStephens Monash University Scenic Blvd, Clayton VIC 3800, Australia

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えりかりゅうとう
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1 DEIM Forum 2019 E3-2 VR TobiasCzauderna KingsleyStephens Monash University Scenic Blvd, Clayton VIC 3800, Australia kaya@itolab.is.ocha.ac.jp, yoshida@cs.tut.ac.jp, itot@is.ocha.ac.jp, {tobias.czauderna,kingsley.stephens}@monash.edu VR (Virtual Reality) VR 2 virtual reality, social media,, immersive visualization, 1 Twitter Facebook Virtual Reality (VR) Immersive Analytics VR VR Twitter VR HTC Vive 1 1 HTC Vive: VR TDL 2 VR 3 SNS VR Space-Time Cube [1] 3 [1] Space-Time Cube 3 Space-Time Cube geo-time [2] GIS (Geographic Information System) 2 geo-time 3 Amini [3]

2 SNS SNS Pan [4] [5] SNS Fu [6] Twitter tf-idf 4 [7] SNS ( ) ( ) VR Guttentag [8] VR VR VR VR VR ( ) [9] CG [10] Immersive Analytics [11] Oculus Rift 2 Cave2 [12] Kinect ImAxes [13] Immersive Analytics ImAxes Vive VR Scatterplot Scatterplot Parallel Coordinate Plot (PCP) Moran [14] VR VR [15] VR Google Earth VR Unity3D 3 Unity Assets VR SDK (Software Development Kit) SDK HTC Vive Virtual Reality Oculus Rift: 3 Unity3d:

1 ( ) 9 ( ) 2 LDA tf-idf 1 2 2 1( ) 1 i a i 2 a i k 1( ) 9 (45 8 1 ) 1 Twitter

3 v ik = n ik n min n max n min (1) SNS 140 Latent Dirichlet Allocation (LDA)

3 1 ( ) 9 ( ) 2 LDA tf-idf ( ) 1 i a i 2 a i k 1( ) 9 ( ) 1 Twitter [0,1] i k n ik v ik v ik v ik = n ik n min n max n min (1) SNS 140 Latent Dirichlet Allocation (LDA) tf-idf ( 2) 90% URL URL LDA 1 Wikipedia ( 15 ) 2 MeCab tf-idf I m at Tokyo Disneyland. 1 MeCab 2 3 tf-idf (2) 2 1 Twitter 1 (2) naggregation(e) nselectedtweets(e) (3) naggregation(e) nselectedtweets(e) α [0, 1] naggregation(e) nselectedtweets(e) 1

4 ユーザインタフェース本アプリケーションは WorldView と MiniMap と呼ばれる 2 つの画面要素を持つことが大きな特徴であるこの 2 つのマップが存在することで可視化における概要表示と詳細表示を直感的に切り替えて閲覧できる WorldView はデータをより詳細に観察する役割を持ち MiniMap は全体俯瞰図を眺める役割という分担である

4 図 3 ルート推薦手法における WorldView 各エリアの代表ツイートが記載されたパネルと代表ツイートに付与されていた写真が配置されている min { E S D {α (1 naggregation(e))+(1.0 α) (1 nselectedtweets(e))}} e E (2) naggregation(e) = aggregation(e)/ maxe E {aggregation(e )} nselectedtweets(e) = selectedtweets(e)/ maxe E {selectedtweets(e )} (3) 3. 4 ユーザインタフェース本アプリケーションは WorldView と MiniMap と呼ばれる 2 つの画面要素を持つことが大きな特徴であるこの 2 つのマップが存在することで可視化における概要表示と詳細表示を直感的に切り替えて閲覧できる WorldView はデータをより詳細に観察する役割を持ち MiniMap は全体俯瞰図を眺める役割という分担であるどちらもインタラクティブな操作が実装されている WorldView: 選出されたツイートの詳細テキスト画像ナビゲーションの表示 MiniMap: ナビゲーションの全体像の表示 WorldView WorldView (図 3) ではツイートの詳細な情報を示すパネルを配置することでユーザに魅力的なアトラクションや店がある場所に関する知識を得てもらい旅行計画を支援することを目標としている左コントローラのトラックパッド操作により視線方向に対して前後左右に空間を移動しパネルを見て回ることができるツイート選出した上でまだツイート数が多い場合はより最近に呟かれたツイートのみをパネルに載せる 3. 3 節の手法で選出されたツイートは図 3 に示されるパネルに記載されており対象の地域に関する情報 (本実装においては TDL 特にその中のカフェやアトラクションについての情報) を確実に示している WorldView のパネルの位置がユーザから遠い場合パネルの文字を読むのが難しいことがあるこの問題を解決するためパネルにはズーム機能が実装されている遠い位置にある元のパネルをユーザがポインタで選択 (右コントローラのトリガーボタンを押す) すると複製パネルがユーザの目の前に現れるこの複製パネルは同時に 1 つしか表示されないため次のパネルが選択されるとその前に選択されたパネルの複製パネルは図 4 ルート推薦手法において全体俯瞰図を示す MiniMap とナビゲーション表示ルート上のパネルは通過するアトラクションやレストランに関する情報を示す消去されるマップの再現には Unity のオープンソースプラグインである utymap 4 を用いている utymap は Open Street Map (OSM) からマップデータを取得し自動的に 3D マップを再構成するこのプラグインでは建物や地面の色高さなどをカスタマイズすることができる utymap の他にもいくつかの手法を調査したが今回 3D モデルを使用したかったこと建造物まで再現したかったことそして手軽さから utymap を選択したユーザがこの地域の実際の様子を観察できるように World- View には Twitter ユーザによって撮影された写真も表示されているこれらの写真は選出されたツイートテキストに挿入されていた URL から事前にダウンロードしておいたものであるこれらの写真はアプリケーション起動時に読み込まれ元々各写真の付与されていた位置情報付きツイートが呟かれた位置座標値に配置される写真とパネルといった要素の組み合わせによりユーザは複雑な操作をすることなく VR 空間を歩き見て回ることができる MiniMap 左コントローラを裏返すことでマップ全体の俯瞰図である MiniMap が表示される (図 4) このマップにはユーザの現在位置から目的地までの道順が表示される目的地の座標値はユーザが最後に選択したパネルの位置によって定められるこの道順はユーザが左コントローラを裏返すたびに更新されまた道順は図 4 のように WorldView にも表示されるこれによりユーザは現実世界でデジタル地図を見ながら歩くのと同じようにあるいはスマートフォンで Google マップを見ながら歩くのと同じように MiniMap を確認しながら迷うことなく 4 utymap: ttps://github.com/reinterpretcat/utymap

WorldView を歩くことができる推薦されたルート上に表示されているパネルはユーザがルートを辿る際に通過するアトラクションやレストラン等の情報を教えてくれるしたがってこれらのルートとパネルはユーザが次に向かう場所を決定する支援となる 4 実行例 4.

をはじめとしてツイートの作成時間ユーザ ID テキストなど様々な属性を持つ 4.

5 WorldView を歩くことができる推薦されたルート上に表示されているパネルはユーザがルートを辿る際に通過するアトラクションやレストラン等の情報を教えてくれるしたがってこれらのルートとパネルはユーザが次に向かう場所を決定する支援となる 4 実行例 4. 1 使用したツイートデータ本実行例では 2014 年から 2016 年に投稿された約 146,000 件図5 ルート推薦手法の WorldView における写真表示の位置情報付きツイートを適用した TDL を囲む長方形区画内に緯度と経度が存在するツイート群を Twitter API から収集しており JSON 形式で保存されている各ツイートオブジェクトは位置座標値 (緯度経度) をはじめとしてツイートの作成時間ユーザ ID テキストなど様々な属性を持つ 4. 2 実行例最初に特に多くの写真が配置されているシンデレラ城前 (図 5 左) とイクスピアリ (図 5 右) を観察してみるシンデレラ城前では昼夜問わず多くのシンデレラ城の写真とパレードの写真が並んでおりフォトスポットであることがよく分かるイクスピアリではビールラーメンハンバーガー寿司といった様々な種類の食べ物の写真が非常に近くに並んでおりレストラン街が存在することが一目で分かる実際の位置座標値に配置された写真はその場所に何があるのかを如実に示している図 6 では具体的にナビゲーションを表示しそのルート上にあるパネルを観察している図 6 左上には出発点を TDL のエントランス付近最終目的地をロジャーラビットのカートゥーンスピンとしたルートが表示されており TDL の中心付近を通る道順となっている順番にパネルを見ていくと図 6 中央上は TDL 入ってすぐのワールドバザール付近にあるリフレッシュメントコーナーやセンターストリートコーヒーハウスなどのレストランを示しているまたエントランス付近のため東京ディズニーランドという単語を含むツイートも多い続いて図 6 右上はパレードとそこに登場したブルーフェアリーというキャラクターについて述べられておりこの地点がパレードルートであることがわかる図 6 左下はファンタジーランドエリアのフィルハーマジックやレストラン図 6 中央下は再びパレードルート図 6 右下は最終目的地のカートゥーンスピンを示しているこのように推薦されるルートは様々な注目すべきアトラクションやレストランさらにはパレードルートを通る 5 おわりに図 6 ナビゲーション表示とそのルート上のパネルの一例ルな操作手法はユーザへの探索のモチベーションを湧かせ意思決定を支援するユーザは自分自身でデータを探索し経験することで情報を効率的に収集できその環境に慣れ親しむことができる本報告では処理手順の説明の後実行例を紹介した提案手法にはいくつか今後の課題があるまず評価実験を実施し本手法の有用性を測定するとともにシステム向上のための追加機能の開発等に役立てたいそれから直近のツイートデータや他のテーマパーク観光地のツイートデータの適用もさらなるステップの 1 つである最新のツイートデータの適用はより実用性のある情報を得るために必要である現在適用している 2014 年から 2016 年のデータでは既に入れ替えにより存在しないアトラクションについての情報が表示されていることがあったまた TDL 以外の地域ではアトラクションのような目印が少ないためナビゲーションがより役に立つ例となることが期待されるさらに Facebook Instagram そして Flickr などの Twitter と同様の属性 (テキスト画像ハッシュタグ等) を持つ他のソーシャルネットワーキングサービス本報告では WorldView と MiniMap から構成される VR のデータセットも適用してみたいこれらのサービスは少しず空間を適用したルート推薦手法を提案した WorldView はユーつ異なる特徴や制限があるため我々は日頃から状況によってザが没入し代表ツイートの詳細や画像を見て歩き回るためのサービスを使い分けているまたサービスを使用するユーザ層マップ MiniMap は全体を見渡しナビゲーションを表示するたも異なるそのため様々なサービスに本手法を適用することでめのマップという異なる役割を持つ推薦されるルートは過同じ対象地域でもまた新たな知識を得られることが期待される去に各エリアを通過した Twitter ユーザ数と各エリアでの選出ツイート数に基づいて算出されるまた VR を使用したシンプ

6 6 JSPS JP17K00152 [14] Moran, A., Gadepally, V., Hubbell, M., Kepner, J.: Improving Big Data visual analytics with interactive virtual reality. arxiv preprint arxiv: , 2015 [15] : 7. VR/AR. 68(5), pp , 2014 [1] Bach, B., Dragicevic, P., Archambault, D., Hurter, C., Carpendale, S.: A Review of Temporal Data Visualizations Based on Space-Time Cube Operations. In: Eurographics Conference on Visualization, 2014 [2],,, : GIS 3. : 8(1), pp , [3] Amini, F., Rufiange, S., Hossain, Z., Ventura, Q., Irani, P., McGuffin, M. J.: The impact of interactivity on comprehending 2D and 3D visualizations of movement data. IEEE transactions on visualization and computer graphics 21(1), pp , 2015 [4] Pan, B., Zheng, Y., Wilkie, D., Shahabi, C.: Crowd sensing of traffic anomalies based on human mobility and social media. In Proceedings of the 21st ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, pp ACM, 2013 [5] Itoh, M., Yoshinaga, N., Toyoda, M.: Word-clouds in the sky: Multi-layer spatio-temporal event visualization from a geo-parsed microblog stream. In Information Visualisation (IV), th International Conference, pp IEEE, 2016 [6] Fu, K., Lu, Y. C., Lu, C. T.: Treads: A safe route recommender using social media mining and text summarization. In: Proceedings of the 22nd ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, pp ACM, 2014 [7] Wakamiya, S., Kawasaki, H., Kawai, Y., Jatowt, A., Aramaki, E., Akiyama, T.: Lets not stare at smartphones while walking: memorable route recommendation by detecting effective landmarks. In: Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, pp ACM, 2016 [8] Guttentag, D. A.: Virtual reality: Applications and implications for tourism. Tourism Management 31(5), pp , 2010 [9] :.,, 2016 [10], : CG : (VR AR,, 2016). In 40.11, pp , 2016 [11] Chandler, T., Cordeil, M., Czauderna, T., Dwyer, T., Glowacki, J., Goncu, C., Klapperstueck, M., Klein, K., Marriott, K., Schreiber, F., et al.: Immersive analytics. In: IEEE International Symposium on Big Data Visual Analytics (BDVA), 2015 [12] Febretti, A., Nishimoto, A., Thigpen, T., Talandis, J., Long, L., Pirtle, J., Peterka, T., Verlo, A., Brown, M., Plepys, D., et al.: Cave2: a hybrid reality environment for immersive simulation and information analysis. The Engineering Reality of Virtual Reality , , 2013 [13] Cordeil, M., Cunningham, A., Dwyer, T., Thomas, B.H., Marriott, K.: ImAxes: Immersive Axes as Embodied Affordances for Interactive Multivariate Data Visualisation. In: Proceedings of the 30th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, pp , 2017

1 WorldView 2. 2 VR Guttentag [5] VR VR VR Immersive analitycs [6] Oculus Rift [7] Cave2 [8] Kinect Cordeil ImAxes [9] Immersive analitycs ImAxes HTC

1 WorldView 2. 2 VR Guttentag [5] VR VR VR Immersive analitycs [6] Oculus Rift [7] Cave2 [8] Kinect Cordeil ImAxes [9] Immersive analitycs ImAxes HTC DEIM Forum 2018 D6-1 VR TobiasCzauderna KingsleyStephens 112 8610 2 1 1 441 8580 1 1 Monash University Scenic Blvd, Clayton VIC 3800, Australia E-mail: {g1320508,itot}@is.ocha.ac.jp, yoshida@cs.tut.ac.jp,