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1 CSIS シンポジウム 2016 ヒトとクルマの空間情報 G 空間 EXPO Twitter データからみた観光行動と地域 - わかることとわからないこと - 桐村喬 皇學館大学文学部 t-kirimura@kogakkan-u.ac.jp 2016/12/27 1

2 SNS の利用の拡大 SNS の普及 mixi Twitter Facebook LINE スマートフォンの普及 Android iphone Windows Phone 日々様々な情報を利用者が発信している SNS のデータには色々な情報が詰まっている = 利用価値の高い ビッグデータ?

3 研究資源としての Twitter データ 分析しやすい SNS は少ない Twitter は API を公開 ( 関連アプリ開発のため ) 様々な研究が展開されている Twitter 利用の時空間的特徴 (Longley, et al. 2015) ツイッターの心理学 ( 北村ほか, 2016) 社会 文化など総合的な分析 (Zook らによる Floatingsheep) 観光行動 ( 桐村, 2013; 田中, 2015; 渡辺, 2016)

4 お酒の種類についてのツイートによる地域区分

5 顔文字と ( 笑 ) での地域区分 平均よりも多いか少ないかで 4 区分 西日本ほど ( 笑 ) と顔文字の利用が多い 関東 甲信越では顔文字が卓越 東京都心では多様な顔文字が使われている?

6 自治体等からの SNS データへの期待 観光地の評価や問題を把握して対策したい 観光地 飲食店の評価を知りたい 観光客が不便に感じていることを知りたい 外国人観光客の評価を知りたい 実際に調査するにはお金がかかるので 観光に関するマーケティング資料として活用したい 案外 行動に関する要望は多くはない印象 実際のところ どれぐらいのことがわかるのか?

7 Twitter ではどんなことを投稿する? Yahoo! JAPAN のリアルタイム検索 自分の居場所 様々な情報提供 感想 宣伝 告知 ボット ( 自動投稿 ) も含まれる

8 内容別の投稿頻度 週 1 回以上の頻度で投稿すると回答した割合順 1. 自分のしていること 置かれている状況 2. さっきやり終えたこと 3. おもしろいと思った気持ち 4. うれしい気持ち 5. 趣味に関するニュースや事実 6. 驚いた気持ち 7. 食べた食事 8. 商品 サービスについての感想 9. 映画 本 マンガ ゲームについての感想 10. 今いる場所 ( 北村ほか, 2016)

9 場所についての感想 評価は少ない 多くのユーザーは 発信するときは 自分の気持ちを表す場として使っている サービスへの評価 場所そのものについての投稿はそれほど多くはない 気持ち = 感想と考えられなくはないが 投稿場所にあるものが原因とは限らない

10 それでも Twitter データからは観光に関わる現象を読み取ることができるはず 食べた食事の内容 今いる場所の情報 主要な観光地であれば分析しやすそう 内容ではなく 行動を捉えることは容易かもしれない ユーザーごとの投稿場所の分析

11 Twitter データ 2012 年 2 月から現在まで収集中 (5 年弱 ) 公開設定されているデータで 位置情報があるもの 約 5 億件のデータ (2016 年 7 月末まで ) Twitter データに含まれるもの ツイートの内容 投稿時刻 位置情報 ( 経緯度 ) ツイート内容の言語 ユーザー ID ユーザー名 リツイート メンション先 リプライ先 写真等のURL 写真データの保存はしていない

12 分析事例 1 地域内のツイート密度

13 分析事例 2 居住地による行動の違い 三重県外ユーザー ( 緑 ) と県内ユーザー ( 赤 ) の分布 郊外のショッピングセンター 内宮周辺

14 分析事例 3 時間帯別ユーザー数 4,000 京都駅周辺 時間別ユーザー数 600 金閣寺 立命館大学周辺時間別ユーザー数 3,500 3,000 2, , ,500 1, 時 01 時 02 時 03 時 04 時 05 時 06 時 07 時 08 時 09 時 10 時 11 時 12 時 13 時 14 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 00 時 01 時 02 時 03 時 04 時 05 時 06 時 07 時 08 時 09 時 10 時 11 時 12 時 13 時 14 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 京都都市圏東京都市圏大阪都市圏その他非居住者 京都都市圏東京都市圏大阪都市圏その他非居住者 700 祇園周辺 時間別ユーザー数 450 渡月橋時間別ユーザー数 ( 嵐山 ) 周辺 時 01 時 02 時 03 時 04 時 05 時 06 時 07 時 08 時 09 時 10 時 11 時 12 時 13 時 14 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 00 時 01 時 02 時 03 時 04 時 05 時 06 時 07 時 08 時 09 時 10 時 11 時 12 時 13 時 14 時 15 時 16 時 17 時 18 時 19 時 20 時 21 時 22 時 23 時 京都都市圏東京都市圏大阪都市圏その他非居住者 京都都市圏東京都市圏大阪都市圏その他非居住者

15 分析事例 4 投稿内容の分析 内宮門前で うどん ( 伊勢うどん ) 赤福 と投稿した三重県外のユーザー数 うどん 赤福 0 0 時台 1 時台 2 時台 3 時台 4 時台 5 時台 6 時台 7 時台 8 時台 9 時台 10 時台 11 時台 12 時台 13 時台 14 時台 15 時台 16 時台 17 時台 18 時台 19 時台 20 時台 21 時台 22 時台 23 時台

16 分析事例 5 主要施設の開業効果 あべのハルカス 2014 年 3 月全面開業 ( 高さ 300m) 大阪駅 ハルカス ( 天王寺駅 ) 開業前後 (2012 年度と 2014 年度の比較 ) の土日のユーザー数の増加率 ( 倍率 )

17 いくつかの問題 利用者の増加 ( うれしいことではあるけれど ) 特定地点での投稿増 = 訪問者増加とはいえない 投稿数 ユーザー数の変化の分析が難しい 分析可能な資料としての永続性 サービスは永続的に維持される? 文字数制限の撤廃 データ容量の増大 ユーザーの東京への偏り

18 ユーザーの地理的偏在 推定されたユーザーの居住地 ( 最も投稿数が多い地域 ) 東京 : 約 92.4 万 ( 全体の 36.8% 人口は 27.2%) 大阪 : 約 28.4 万 ( 全体の 11.3% 人口は 9.6%) 名古屋 : 約 10.7 万 ( 全体の 4.3% 人口は 4.3%) 京都 : 約 7.3 万 ( 全体の 2.9% 人口は 2.1%) 都市雇用圏単位で集計 人口は全国に占める割合 (2010 年 ) データ自体の地理的特性を理解しておいたうえで分析する必要がある インターネット スマートフォン普及率の地域差 ( 通信利用動向調査 ) 正規化 調整できる何らかの指標が必要?

19 別の選択肢はある? GPS のログデータ アプリを使った収集 携帯電話の位置情報 食べログ TripAdvisor Instagram などの解析 API で簡単に取得できるわけではないが 入手不可能というほどではない ( 広域的な分析は大変 ) 将来 分析しやすく 何でもわかる 万能な 分析資源が登場するかもしれない

20 まとめ (1) 一般的に期待されるほどの有用な情報は Twitter からは得にくい おおよその行動範囲は見えてくる テキストから 口コミ 的情報を得ることは難しい 口コミ は口コミデータ自体を分析するほうがよい 地理 ( 空間 ) 情報である以上は データ自体の地理的特性を常に念頭に置いて分析する必要がある 利用者は大都市 特に東京に偏る傾向

21 まとめ (2) 今後もある程度の期間は Twitter をはじめとして SNS 口コミデータの分析 活用が続く 現状のデータは永続的ではないが 新たなデータが登場することもありうる

22 参考文献 北村智 佐々木裕一 河井大介 (2016): ツイッターの心理学 - 情報環境と利用者行動 誠信書房. 桐村喬 (2013): 位置情報付きツイッター投稿データにみるユーザー行動の基本的特徴 - 観光行動分析への利用可能性 -, 地理情報システム学会講演論文集 22, CD-ROM. 田中誠也 (2015): SNS ログデータを活用したアニメ聖地巡礼者の行動分析 - 九州での活用可能性, 九州経済調査月報 69-10, pp 渡辺隼也 (2016): 位置情報付き Twitter 投稿データを利用した観光行動分析の手法開発, 地理情報システム学会講演論文集 25, CD- ROM. Longley, P. A., Adnan, M. and Lansley, G. (2015): The geotemporal demographics of Twitter usage, Environment and Planning A: 47, pp

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