公園来訪者と環境とのインタラクション把握におけるクラウドソース街路写真の有効性
実施中
吉田 崇紘
人々の都市公園の利用の促進のためには，公園の環境と公園来訪者のインタラクションを的確に把握することは重要な課題である．これに対し,近年，SNSへの投稿やスマートフォンから取得された位置情報などのビッグデータを活用することで，従来，アンケート調査や実験に頼らざるを得なかった公園来訪者の行動を大規模に把握する試みがなされている．しかし、従来のデータは，位置情報，写真，書き込み，利用者からの評価などのデータが個別のデータソースに依拠しており，統合して扱うことができない（例えば，SNSに投稿された画像データからは撮影者の好みに関する情報を抽出できるが，撮影者の移動経路は抽出できない）． これに対し，公園来訪者が自ら写真情報を地理空間情報として投稿するクラウドソース街路写真データ（Volunteered Street View Imagery: VSVI）は，公園来訪者の公園に対する好みだけでなく，動線も含むデータであり，公園来訪者と環境とのインタラクションの把握という目的に対しては，従来のビッグデータよりも適切なデータである可能性がある。 そこで本研究では，公園来訪者と環境とのインタラクションの抽出におけるVSVIの有効性を検証するとともに，VSVIを用いて，環境要素と来訪者行動パターンとの関係を検討する．特にVSVIの有効性の検証に向け，GPSデータから得られる実データとVSVIから得られる移動軌跡データの比較を行うために，実人流データを使用する．実人流データとの比較から，VSVIが公園訪問行動と環境認知の把握において，どのような強みを持つかが統計的に裏付けられる
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雨宮 護 / 筑波大学システム情報系
Eom Sunyong / Hanyang University
沖 拓弥 / 東京科学大学 環境・社会理工学院
鄭 芯蕊 / 筑波大学
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Zmap TOWN II (2022年度 Shape版) 東京都 データセット
【別途書類手続き。通常より審査期間が長くなります】実人流データ（東京都、2023年5月）
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年月：2024/10
著者：Xinrui Zheng, Mamoru Amemiya
書誌情報等：Possibility of Capturing Behavioral Patterns of Park Users Using Volunteered Street View Imagery, apers and proceedings of the Geographic Information Systems Association 2024, 33
年月：2024/11
書誌情報等：Possibility of Capturing Behavioral Patterns of Park Users Using Volunteered Street View Imagery (VSVI), 17th Asian Planning School Association Congress (APSA)