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ちとらふじつぐ
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1 研究ノート旅行情報サイトにおけるホテル口コミデータのテキストマイニング Text Mining of Review s Data of Hotel in Internet Travel Advisory Service 久保田貴文* Takafumi KUBOTA キーワード口コミデータテキストマイニング対応分析. はじめに近年のインターネットの普及によりホテルの予約形態が変わりつつある従来までの旅行代理店経由や電話による予約に比べてインターネットから予約する機会が増加している加えて国内旅行の宿泊予約についてアンケート調査 DIMSDRIVE 8 によるとホテルを予約する際には価格やアクセスのような量的変数の他にもいわゆる口コミといわれるお客様の声すなわち質的変数を重視することも示されているさらに予約をする際にはホテルの HP などで直接予約をするよりも旅行情報サイトを利用する方が多い割合を占めている DIMSDRIVE 8 旅行情報サイトのデータを用いたデータ解析の先行研究として高野他 9 では楽天トラベル楽天 5 のサイト上の口コミデータを用いてテキストマイニングにより因果関係に着目して評価表現を抽出しておりまた石橋では伊豆地域のホテル旅館を対象としてじゃらん net リクルート 5 のサイト上の口コミデータを用いてテキストマイニングによりブランド評判の改善等に貢献することを目的としているこれらの研究では旅行情報サイトの口コミデータを実際の利用者のホテルを選ぶ観点からは解析されていないそこで本論文では楽天トラベルの口コミデータを用いて第一にテキストマイニングを行い日本におけるホテルの口コミの傾向を掴んだ第二に頻出する単語についてデータを再構成し対応分析により単語間ホテルグループ間の対応関係を調べクラスター分析によりホテルグループをいくつかの集団にわけて考察した最後にその解析結果から代表的な 3 つのホテルをピックアップしさらにテキストマイニングを進めたまず節にて本論文で利用したデータの形式について述べるさらに 3 節にてテキストマイニングおよび多変量解析の結果を示す最後に 4 節でまとめと今後の展望について述べる * 多摩大学経営情報学部 School of Management and Information Sciences, Tama University :59:33

2 旅行情報サイトにおけるホテル口コミデータのテキストマイニング. データについてデータ国内旅行の宿泊予約についてアンケート調査 DIMSDRIVE 8 より最もよく使われている楽天トラベル楽天 5 の口コミデータについて掲載されている全てのホテルグループに対しておすすめ順が高い順 5 年 7 月 9 日時点に上位 3 軒のホテルについて最新同時点の口コミを抽出した図このうち口コミのテキストデータを対象にして解析を行った図楽天トラベルから収集した口コミデータの一部データデータを用いてテキストマイニングで解析した結果のうち頻度が高いの単語を含むかどうかをそれぞれのホテルグループで集計しホテルグループ単語行列として再編成した図良い部屋利用朝食美味しい対応立地宿泊アークホテル row.names アートホテル R B 4 ノボテル 5 イピススタイルズ 6 ザ 7 ホテルアゴーラ 8 古湯温泉サイプレス図ホテルグループ単語行列の一部データ 3 データの解析結果から判断しドーミーインアパホテルおよび東横インのホテルグループに対しておすすめ順が高い順 5 年 9 月 8 日時点に上位軒のホテルについて最新同時点の件の口コミを抽出した図 :59:33

およびネットワーク分析を行った図 4 に頻度分析の結果を示す図3 楽天トラベルから収集したドーミーインアパホテルおよび東横インの口コミデータの一部図4 データの頻度分析の結果これより良い部屋ホテル利用朝食などが頻繁に口コミで述べられていることがわかった図 5

3 多摩大学研究紀要経営情報研究 No 解析結果本論文ではテキストマイニングによる解析のためにデータおよびデータ 3 については Text Mining Studio NTT データ数理システム 5 を使いデータについは R MeCab および RMeCab を使ったはじめにデータを用いて頻度分析クラスター分析およびネットワーク分析を行った図 4 に頻度分析の結果を示す図3 楽天トラベルから収集したドーミーインアパホテルおよび東横インの口コミデータの一部図4 データの頻度分析の結果これより良い部屋ホテル利用朝食などが頻繁に口コミで述べられていることがわかった図 5 にクラスター分析の結果を円グラフでクラスター毎の割合を示すこれよりここでも同じように朝食部屋利用ホテルなどのグループの他に対応というグループもあることが分かったまたネットワーク図図 6 より良い部屋ホテルは様々な言葉と繋がっている一方で利用は繋がりが薄いことも分かった次にデータを用いて対応分析を行った図 7 に対応分析の結果をバイプロットにて描くこの結果から横軸は右に行くほどフロント対応立地などビジネス利用左に行くほど過ごす美味しい快適などプライベート利用と解釈しビジネスプライベートの軸と判断できるまた縦軸は上に行くほど便利立地駅など立地の項目下に行くほど満足 5 5 :59:33

旅行情報サイトにおけるホテル口コミデータのテキストマイニングフロント対応などサービスの項目であると解釈し

東横イン縦軸の下に大きいドーミーインおよびどちらも中心にちかいアパホテルのグループ

4 No.5 対応 4.37 No.4 ホテル No. 利用したい朝食 34 5.9 8 3.33 3 3.

4 旅行情報サイトにおけるホテル口コミデータのテキストマイニングフロント対応などサービスの項目であると解釈し立地サービス軸と判断できるこの中からいわゆるビジネスホテルとされるホテルグループのうち横軸の右に大きい東横イン縦軸の下に大きいドーミーインおよびどちらも中心にちかいアパホテルのグループについてさらに掘り下げて詳しく解析する以降図中には順に TY DU および AP と略すその他 7.4 No.5 対応 4.37 No.4 ホテル No. 利用したい朝食 No. 部屋 No.3 利用図5 図6 データのクラスター分析の結果データのネットワーク分析の結果 5 5 :59:34

5 多摩大学研究紀要経営情報研究 No. 6 図7 データの対応分析の結果バイプロット図 8 にデータを用いたクラスター分析の結果のうちデンドログラムを示す上側がプライベートで利用が想定されるような温泉などのホテルのグループ下側がビジネスホテルと判断できるようなグループに分かれている詳しく解析する 3 つのホテルは前者からドーミーイン後者から東横インとアパホテルである最後にデータ 3 を用いてテキストマイニングで詳しく解析を行う 3 つのホテルグループを対象にしているためそれぞれのグループ毎の頻度分析の結果図 9 評判分析の結果図を描くまたネットワーク分析の結果を図に示す図 9 よりデータの結果図 4 と大きく変わらないが東横インには大浴場やお風呂の口コミがほとんどないことがわかるまた図よりアパホテルには部屋に対するネガティブな口コミがドーミーインには食事やお風呂に対するポジティブな口コミがさらに東横インには立地や駅のポジティブな口コミが多いことが分かる最後に図よりそれぞれのグループ関連する口コミのワードについて確認された :59:34

6 旅行情報サイトにおけるホテル口コミデータのテキストマイニング Height 図8 データのクラスター分析の結果デンドログラム :59:34

7 多摩大学研究紀要経営情報研究 No. 6 図9 図データ 3 のホテルグループ毎の頻度分析の結果データ 3 のホテルグループ毎の評判分析の結果 :59:35

旅行情報サイトにおけるホテル口コミデータのテキストマイニング図データ 3 のネットワーク分析の結果 4.

星の数などのアンケート形式の量的データやホテルの属性金額立地などの情報も取得できるのでこれらのデータを用いた教師有りデータ

静岡大学経済研究 7, pp. -. NTT データ数理システム 5 テキストマイニングツール Text Mining Studio URL https://www.msi.

3-33. DIMSDRIVE 8 旅の予約に関する調査ネットリサーチ DIMSDRIVE の公開アンケート調査結果 URL http://www.dims.ne.

8 旅行情報サイトにおけるホテル口コミデータのテキストマイニング図データ 3 のネットワーク分析の結果 4. まとめと今後の展望本研究では旅行情報サイトにおける口コミデータを用いてテキストマイニングおよび対応分析により特長を抽出した旅行情報サイトには口コミの他に星の数などのアンケート形式の量的データやホテルの属性金額立地などの情報も取得できるのでこれらのデータを用いた教師有りデータをもとにさらなる解析を今後進めていく予定である参考文献石橋太郎 e- 口コミのテキストマイニング分析に向けてその : 伊豆地域におけるホテル旅館を対象として静岡大学経済研究 7, pp. -. NTT データ数理システム 5 テキストマイニングツール Text Mining Studio URL 高野敦子池奥渉太北村泰彦 9 因果関係に着目した口コミ Web サイトからの評価表現抽出人工知能学会論文誌 4 巻 3 号 C pp DIMSDRIVE 8 旅の予約に関する調査ネットリサーチ DIMSDRIVE の公開アンケート調査結果 URL 楽天 5 楽天トラベル宿ホテル予約国内旅行海外旅行予約サイト URL リクルート 5 宿ホテル予約旅行ならじゃらん net URL :59:36

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