観光統計を用いた地域分類結果の反映

5.4.2で行った観光統計に基づくクラスタごとに，MDSによって算出した図 5-3 の座標

の平均値と標準誤差を算出した．その結果を図 5-5に示す．以下では，この図をもとにポ ジショニングマップの傾向や，各クラスタのフォロワの特徴，観光統計から導かれる地域 の特徴とフォロワの特徴の関係について考察する．

まず，全体傾向として，横軸よりも縦軸のばらつきが大きいことがわかる．したがって，

フォロワの特徴として，非個人の量は地域によって差が表れているが，フォロワの関心に ついては地域間の差が大きく表れていないと言える．ただし前述した関ケ原町や豊郷町の ように，フォロワの特定の対象への関心が布置に反映された例も存在した．これらの例で は「歴史」や「アニメ」など，各地域の特徴と一致する単語が分析に使用した頻出語に含 まれていたことで布置に特徴が表れたと考えられる．したがって，フォロワの関心による 地域差を表すには，頻出語だけでなく，各地域の特徴と一致する単語を特徴量算出の際に 使用する必要があると考えられる．

次に観光統計による分類ごとの傾向について述べる．図 5-5において都市型観光地は他 の観光地に比べて上に位置する傾向に位置している．このことから，都市型観光地のフォ ロワには非個人フォロワが少ない傾向にあることが示唆された．4 章で明らかになったよ うに，フォロワに占める非個人フォロワはフォロワ数が増加するにつれて減少する傾向に ある．都市型観光地は全クラスタで最もフォロワ数が多いため（平均4,477人），フォロワ 数が結果に影響していると考えられる．また，非観光地は他の観光地よりも左下に位置し ている．左下に位置する要因としては，集客力の高いコンテンツが存在しないため，フォ ロワの頻出語出現率に影響を与える関心対象が存在しないことや，全クラスタで最もフォ ロワ数が少ない（平均2,106人）ことが考えられる．

コンテンツ特化型地域は図 5-5において中心よりも右上に位置している．これには，観 光統計の示すように集客力の高いコンテンツが存在するため，フォロワが特定の対象に対 して強い関心を示していることや，フォロワ数が2番目に多い（平均2,993）ことが影響し ていると考えられる．また，クラスタ内でのばらつきが大きいこともこのクラスタの特徴 である．これには浦安市が大きく左下に離れていることが影響している可能性が高い．浦 安市には東京ディズニーリゾートという日本有数の観光資源が存在するため，観光統計上 ではコンテンツ特化型観光地に分類されるが，浦安観光コンベンション協会は東京ディズ ニーリゾートに関する情報発信を行っていないため，人気コンテンツが存在することがフ ォロワの特徴に表れていないと考えられる．

中庸型観光地は図 5-5 において全クラスタで最も右に位置している．この要因として，

観光客数や観光施設数が多いという特徴から，各地域に何らかの関心対象が存在した可能 性が高いと考えられる．ただし，横軸のばらつきが大きく，前項で述べた関ケ原町の布置 の影響も大きいと言える．最後に都市中距離型準観光地と都市遠隔型準観光地は観光統計 での分類では特徴が類似したクラスタであったが，図 5-5においても位置が近くばらつき が小さいことから，フォロワの傾向も類似していると考えられる．5.4.2 で述べたように，

これらの地域は人口あたりの入込客数，観光施設数，宿泊施設数が少なく「観光地」とは 言い切れない地域であるため，フォロワにも目立った特徴が見られなかったと考えられる．

以上のように，各クラスタでは，観光統計から示される地域の特徴が観光協会アカウン トのフォロワの特徴に影響を与えている可能性が示唆された．この結果から，今後，地域 の統計データとフォロワの特徴量の関係性を明らかにしていくことで，より正確にTwitter データから地域の特徴を読み取ることが可能になると考えられる．

他方で，観光統計で示された特徴とフォロワの特徴に相違がある地域も散見された（図 5-6）．例えば豊郷町のように，非観光地に分類されている集客力が低く観光施設が少ない 地域でも，特定の層からは大きな関心を寄せられていることがわかる．また，反対に，ニ セコ町のようにコンテンツ特化型観光地に分類されている地域でも，ユーザプロフィール の分析では，目立った特徴のない地域と位置付けられる場合もある．次項では，本研究の 結果を踏まえ，観光地の特徴分析にユーザプロフィールを用いる利点について整理する．

図 5-5 観光統計による分類ごとのフォロワの特徴 コンテンツ特化型

中庸型 都市型

都市遠隔型 都市中距離型

非観光地

-0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2

-0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2

図 5-6 観光統計の分類を反映した観光地ポジショニングマップ

草津

片品

豊根 ニセコ

浦安

大洗

河津 伊勢

美瑛

熱海 下田

東伊豆

海津 津和野 高千穂

設楽

関ケ原

伊東 北杜 松江

高山 鎌倉

仙台

広島

甲州 尾道

小樽

甲賀 川崎

横浜

那智勝浦

上士幌 南会津

塙 只見

大間 池田

滝上

福島

せたな 北茨城 北斗

芽室 滝沢

出雲

田辺 いわき

花巻

遠野

新宮

美郷 鹿部

三春

川南 金ケ崎

須賀川 北上

都城

南伊豆

蒲郡

富良野

平戸 笠間

山梨 南三陸

柏崎 館山

魚沼 十日町

壱岐 水戸

延岡 野田

鹿角 北秋田

能代 紋別

三沢 黒石 弘前

根室 別海

刈谷 上富良野

塩竈

山武

島原

川根本 丸森

碧南

美濃

南島原

豊川 関

東広島

女川

諸塚 名張

いすみ

豊郷 神栖

行方 胎内

瑞浪

美里 半田

津島 逗子

茅ヶ崎

大和

江別

-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2

-0.2 -0.1 0 0.1 0.2

コンテンツ特化型 中庸型 都市型 都市中距離型 都市遠隔型 非観光地