写真付き時系列SNS投稿データを用いたPoI位置推定手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-02-22
• タイトル: 写真付き時系列SNS投稿データを用いたPoI位置推定手法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A PoI Localization Method using Time-series SNS Posts with Photos
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 画像センシング・位置推定
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所革新知能統合研究センター
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所革新知能統合研究センター
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学／理化学研究所革新知能統合研究センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology / RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology / RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology / RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
• 著者名: 澤野, 耕平; 松田, 裕貴; 大内, 啓樹; 諏訪, 博彦; 安本, 慶一
• 著者名(英): Kohei, Sawano; Yuki, Matsuda; Hiroki, Ouchi; Hirohiko, Suwa; Keiichi, Yasumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，新型コロナウイルスの行動制限が緩和され，観光需要は回復傾向を見せている．観光地において観光客は SNS を情報発信としてだけではなく，情報収集として用いる動きが増えており，他者が投稿した情報を参考に観光地において目的地を決める例は少なくない．しかし，これらの位置情報が付与された投稿は既存のデータベースに登録された場所を投稿者が投稿にタグ付けするという形であり，未登録の場所はタグ付けできないという問題や，近年の SNS の傾向としてプライバシー保護のために位置情報が秘匿される傾向にある．観光情報サービスにこれらの投稿を活用するには PoI の位置を推定する必要がある．本研究では SNS に投稿された写真・テキストの時系列投稿データに基づく PoI 位置推定手法を提案する．本稿では提案する位置推定手法の有効性を調査するための実験とその実験データへの提案手法の適用を行った．富山県立山町にて被験者 4 名でデータ収集を行い，計 285 件の画像付き投稿を収集した．提案手法の位置推定手法を用いる重みを変えながら適用したところ，最も誤差が小さいもので正解位置との差が約 6.5m となった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, with the easing of COVID-19 movement restrictions, there has been a trend towards the recovery of tourism demand. In tourist destinations, tourists increasingly use social media not only for disseminating information but also for gathering information. It is common for them to decide their destinations based on information posted by others. However, posts with location information typically involve tagging posts with locations registered in existing databases, which means unregistered locations cannot be tagged. This poses a challenge as there is also a trend in social media towards hiding location information for privacy protection. To apply these posts to tourist information services, it is necessary to estimate the Point of Interest (PoI) locations. This study proposes a method for estimating PoI locations based on the temporal sequence of photo and text posts on social media. Experiments were conducted to investigate the effectiveness of the proposed method, particularly the location estimation technique, and applied to experimental data. The data collection was carried out in Tateyama Town, Toyama Prefecture, with four participants, resulting in 285 image-accompanied posts. Applying the proposed location estimation method with varying weights demonstrated that the smallest error in comparison to the actual location was approximately 6.5 meters.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11851388
• 書誌情報: 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL）; 巻 2024-MBL-110, 号 35, p. 1-6, 発行日 2024-02-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8817
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会