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20200704_観光地域戦略のための オンラインレビュー分析
Jun 27, 2020
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Hideyuki Suzuki
観光地域戦略のためのオンラインレビュー分析 (関西部会用資料)
Business
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20200704_観光地域戦略のための オンラインレビュー分析
1.
1 2020年7月4日 経営診断学会関西部会 観光地域戦略のための オンラインレビュー分析 鈴木英之 合同会社ファイン?アナリシス
2.
それぞれの分野で要請されること ?観光(地)経営:エビデンス(データ)に基づいた意思決定 ?ビッグデータ: 現実社会のニーズに対応するための利活用方法の検討 ?経営診断: 今日的な地域課題と関わる手法の開発 以上を踏まえて、前回のレビュー編に続き、今回はトライヤル分析の試行を報告。 2 0.背景 ?前報「観光診断に資するビッグデータ研究の内外動向」の続報になります。 観光経営
経営診断ビッグデータX X
3.
3 1.目的 ?観光診断をサポートするための新たな調査法?分析法の検 討と提案 ※観光レコメンや観光行動の最適化(渋滞防止)等でなく、 観光地や観光事業の全体戦略に関わる内容が対象 ※従来の質問紙調査法でなく、今まで扱われてこなかった ビッグデータ(今回はオンラインレビューデータ)や新し い解析法を採用
4.
4 2.先行調査?分析 「観光戦略」をテーマとし「オンラインレビュー」を用いた先行調査分析事例 愛媛県(2017)「ビッグデータを活用した観光戦略等検討委託事 業報告書」 ?デロイトトーマツコンサルティング社が受託したレポート ?『愛媛県観光振興基本計画』(2017)の添付資料 ?分析方針:観光テーマ(トピック)の把握 広域ルート別に観光テーマ(トピック)を集計 観光庁(2020) 「AI(人工知能)等導入による旅行サービスの高 度化事業調査報告書」 ?アクセンチュア社が受託したレポート ?民間におけるAIツールの活用試行例を提示 ?分析方針:観光開発のための潜在資源のリスティング 地域の有望カテゴリーを選定
5.
5 2.先行調査?分析 愛媛県(2017)「ビッグデータを活用した???」の概要 ビッグデータを活用した観光戦略等検討委託事業報告書 特徴 ?観光資源(スポット)を旅行者視線でクラスタリング(下図) ?テキストマイニングにかかる長年にわたる野守氏の継続的な研究が基盤をなす ?『愛媛県観光振興基本計画』(2017)の添付資料として県の戦略策定に活用 ?広域ルート別分析 → 異なる立場のステークホルダーの認識共有のための分析フレームを提示
6.
6 2.先行調査?分析 観光庁(2020)「 AI(人工知能)等導入による???」の概要 AI(人工知能)等導入による旅行サービスの高度化事業調査報告書 特徴 ?自由記述データから評価スコアを算出(下図)評価数少かつ評価高が潜在資源 ?アルゴリズムはアクセンチュア社独自の特許技術 ?北海道観光振興機構で実績あり:重点プロモーションの絞り込み ?潜在観光コンテンツの抽出 → 内部ステークホルダーにとって未知の情報を提示
7.
7 3.観光戦略をテーマとしたオンラインレビュー分析の傾向 ?先行調査に共通する分析テーマ 1. STPの検討材料 2.
資源の再発見支援 3. 顧客理解の支援 分析テーマ 競合関係の把握 顧客(外部)視点の理解 客層の本質的理解 分析方針 上(2017) 下(2020) 観光資源のテーマ別構成 比の比較 旅行者視点による観光 テーマ分類 デモグラ別の観光テーマ 志向性 スコア/評価数ポジショ ニングマップ 外客による観光資源スコ アリング 外客の嗜好理解 得られた知見 類似(競合)地との比較 優位なテーマ/優位な資 源 内部ステークホルダーが 見落としていたテーマ/ 資源 経営に資する意外な、役 立つ客層の認知?行動特 性 分析の限界 上(2017) 下(2020) ?最初に決定したクラス タリング枠組みが固定的。 例えばコロナ前後で大き く変化した旅行者の認知 地図に対応出来ない? ?当然ながら、潜在資源の初 期理解者として誰(旅行者、 外客)を選ぶかで、分析結果 は異なる。また彼らの意見を 信じたところで、観光地の成 功が約束される訳でもない。 ?また住人視点に着目する方 法もある。地元民のみが通う 「穴場」は潜在資源の一つの 候補。 ?事前想定の枠を出ない。 ?単なるデモグラ層別特 徴の記述では物足りない。 ?最初に決定したスコア リング法が固定的。以下 同文。 経営戦略策定に資する分析に求められる役割とは、確定的な「予言」を占うのではな く、仮説設定のための検討材料を与えることなのではないだろうか。 分析フレームを予め決定しない探索的データ分析の方法を検討してみたい。
8.
?形態素解析で単語に分解 mecab使用 「すもももももももものうち」 ↓ 「すもも/も/もも/も/もも/の/うち」 8 4.本報告での試行について ?データについて 国内観光スポット(観光資源)に対する日本語口コミレビュー(TripAdvisor) 2019年7月取得 約150万件 ?観光スポット(観光資源)毎に、レビューを集計(連結)する。 ?約5万件の観光スポット(観光資源)に50次元のベクトルを付与 gensim
Doc2Vec使用 (次ページ参照)
9.
◎自然言語をベクトル化すると??? 古典的多変量解析を用いた探索的データ解析が可能! また意味の四則演算が可能 例)“king” - ”man”
+ ”woman” ≒ “queen” 9 4.本報告での試行について ( 続き ベクトルの付与:Doc2Vecについて) Dai,Olah,Le (2015) Document Embedding with Paragraph Vectors ?Q Le, T Mikolov (2014) Distributed Representations of Sentences and Documents 【分散表現:Distributed Representations 】とは自然言語にベクトルを与える方法 彼らが提案した高精度の計算法Paragraph Vectorに従って ?文章内のそれぞれの文書をベクトル化する方法 (Doc2Vec) が、pythonの機会学習ライブラリーgensimに実装されている。
10.
10 5.試行の結果 ?数分内に【約5万件の観光スポット】×【50次元のベクトル】が計算された。 下記は、レビュー数上位100地点をward法でクラスタリングしたもの。ジャンルやカテゴリーが似通った観光 スポットに分類されており、50次元のベクトルは観光地の特徴の様々な側面を表現しているものと見られる。 一部拡大
11.
11 5.試行の結果 ?個別の観光スポットについて、類似の観光スポットをリストアップ 観光スポットの類似性は、それぞれのベクトルの角度の近さ(cosが1に近い)で判断する 天王寺動物園(730件,40,127文字) 類似観光スポット コサイン 類似度 神戸市立王子動物園 0.867 到津の森公園 0.862 福山市立動物園
0.861 千葉市動物公園 0.852 セルコホーム ズーパラダイス八木山 0.851 大牟田市動物園 0.846 豊橋総合動植物公園 のんほいパーク 0.844 池田動物園 0.839 千葉市動物公園ふれあい動物の里 0.838 羽村市動物公園 0.834 安倍晴明神社(33件,3103文字) 晴明神社 0.785 西院春日神社 0.752 猿田彦神社 0.746 賀志波比売神社 0.743 上神明天祖神社 0.740 装束稲荷神社 0.740 黒田節誕生の地 0.740 姫嶋神社 0.738 八宮神社 0.737 西出鎮守稲荷神社 0.736 大阪市立阿倍野防災センター(21件,1902文字) 神奈川県総合防災センター 0.919 栃木県防災館 0.871 防災体験学習施設 そなエリア東京 0.838 札幌市民防災センター 0.828 東京臨海広域防災公園 0.826 おぢや震災ミュージアムそなえ館 0.825 東京都北区防災センター (地震の科学館) 0.818 野島断層保存館 0.815 人と防災未来センター 0.799 大阪ガス ガス科学館 0.792 寺西家阿倍野長屋(7件,623文字) Wマーケット 0.875 懐かし横丁 0.870 城東商店街 0.864 覚王山アパート 0.864 花やしき通り 0.860 鳩の街通り商店街 0.859 御屋敷再生複合ショップ 練 0.857 ララガーデン 0.855 ハミングロード新天町 0.853 渋谷のんべい横丁 0.846 飛田新地(7件,431文字) 占い館愛梨 カモメ市場本館 0.858 日光人形の美術館 0.855 沢田マンション 0.850 ミニギャラリースペース 0.845 本多劇場 0.843 アンティークライフジン2 0.842 Shop&Gallery SOMETHING 0.841 日向新しき村 0.839 占いどころ 服部宝観 0.838 クラシックヴィンテージ 0.838 ?レビュー件数が少なく情報量の少ないマイナーな観光スポッ トに対しても、特徴的な単語の出現を手がかりに、それなりに スポット固有の雰囲気が捕捉出来ているものと思われる。 レビューデータの例【寺西家阿倍野長屋 7件を連結 623文字】 子供 時代 の 親 たち の 話 の 中 で 「 あの 人 大正 生まれ や ね ! 」 そうした フレーズ を よく 聞く ます た 大正 が まだまだ 話題 に なる て い る た 、 そんな 時代 に 戻る た か の よう だ 、 懐かしい さ と 嬉しい さ を 感じる ます た 。 地下鉄 御堂筋 線 昭和町 駅 から 徒歩 すぐ です 昭南 ビル の ミスター ドーナツ を 目印 に する て 、 歩く ば 奥 の 路地 に ある ます 。 この 長屋 の 辺り だけ 、 モダン だ 雰囲気 に なる て いる ま す 。 雰囲気 の ある 貴重 だ 場所 です 。 お洒落 だ レストラン も ある ます 。 築 7 0 年 の 歴史 が ある 長屋 で 取り壊す れる 予定 です た が リフォーム する て 再生 する た そう です 長屋 に は 飲食 店 が 入る て いる ます 。 昭和 の 風情 を 感じる さ せる り 空間 です た 。 古い 長屋 を 改装 保存 する た 場所 が ある と の こと で 訪問 する ます た 新しい 入る た お 店 は 和風 ながら 今風 の お 店 です た 。 民家 の 軒先 で 営む で いる た よう だ 、 たこ焼き 屋 や お好み焼 き 屋 や 駄菓子 屋 を 期待 する て いる た ので 少々 ギャップ を 感じる ます た 。 地下鉄 御堂筋 線 昭和町 駅 から 歩く て すぐ の ところ に ある ます 昔 の 長屋 で 2 階 建て に なる て いる ます 。 建物 は きれい に リフォーム する れる て いる て 料理 屋 の お 店 が 入る て いる ます た 。 壁 に 昭和 時代 の 古い 写真 が たくさん 貼 る て ある 昔 の 大阪 の 様子 が わかる 参考 に なる ます た 。 毎年 4月 2 9 日 ( 昭和 の 日 ) に 昭和 町 の イベント が 行う れる て いる ます 長屋 付近 で は 沢山 の 飲食 店 や マーケッ ト が 建ち並ぶ 大 賑わい です 。 また 長屋 の 二 階 から は 有名 DJ が レコード を プレイ する な ど 普段 目 に する こと が できる ない 楽しい イベ ント です よ 。
12.
12 6.考察 ?引き続く応用方法の検討 【STPの検討材料として】 ?今回試行したように、付与されたベクトルを用いて全ての観光スポットをクラスタリングした後に (2017)と同様に観光地域(市町村や広域ルート)毎に観光資源のテーマ別構成比を示すことは可能。 ?オンラインレビューデータには最初からレビュアーによるスコアが付与されているので、(2020)と同 様に投稿数とスコアのポジショニングマップを作成することは可能。 ?今回の試行では、類似スポットの実用的なリスティングが可能であることが確認された。類似スポット は、顧客から見た訴求価値が近似であり、潜在的な競合関係にあると考えることが出来る。これら類似 スポットを抱える観光地域の顧客単価や投資対効果等を調査するなど、ベンチマーキングすることや、 先進事例や失敗事例の収集先として捉えることにも意義があるものと見られる。 【資源の再発見支援】 ?今回は日本語レビューのみを分析対象としたが、同様に英語レビューを分析した場合に、ベクトル空間 の構造は大きく変化するものと思われる。乖離が大きいスポットを潜在資源として着眼する方法も考え られる。 ?今回使用したデータは昨年度収集したものである。今後ポストコロナ後の旅行者の意識や行動の変化を 考えた場合には、やはりベクトルの大きな変化が見られるものと思われる。経時的な変化が大きいス ポットには、観光経営の将来予測的なヒントが隠されている可能性がある。 【顧客理解の支援】 ?今回は、観光スポットをその集計単位として分析を進めた。同様にレビュアーを集計単位として同様の 分析を実施することも可能である。レビュアー(旅行者)のタイプを類型化する、またはタイプ別の消 費価値観や認知や行動のパターンを描写することも、顧客を深く理解する上で意義を有するものと思わ れる。
13.
13 7.まとめ ?今後の取組について 【ポストコロナの観光診断のために】 ?旅行者そして住民の意識と行動の変化を踏まえた観光(地)診断が求められるものと思われる。 足元のレビューデータの収集とともに、居住者?住民の観光(客)に対するネガティブな意識等について もデータの収集を進めたい。 【観光診断研究グループについて】 ?診断の対象やテーマ、手法などご意見があれば是非お聞かせください。
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