SNS投稿画像のクラスタリングを基にした観光客の興味発見手法

辻岡 卓
渡辺 公次郎
塚本 章宏

観光情報学会第22回研究発表会講演論文集

観光情報学会

オンライン

https://web.db.tokushima-u.ac.jp/cgi-bin/edb_browse?EID=382689

Instagram をはじめとする写真共有SNS は観光客により大量の写真が投稿されている．これら写真には観光客の興味が表出していると考えられる．そこで，本研究は観光客の興味発見を低コストで実施することを目的としてSNS 投稿画像分析手法を提案する．具体にはInstagram を対象としてその投稿画像を収集し，それら画像に対して機械学習による特徴量抽出および次元削減を実施した後，教師なし手法による分類を実施する． 本研究では分析対象として徳島県の大塚国際美術館を取り上げ，これを2020年に訪問した観光客の興味発見を目的として投稿画像の収集，分析を実施した．その結果，2,958枚の収集画像のうち1,062枚を132 の妥当なクラスタに構成することができた．これらクラスタ内の画像を参照することで観光客の興味を概観することができる．観光客の興味把握コストを低減できる提案手法は観光施設運営にとって有益である．