著者
吉本 憲生 鶴見 隆太 山村 崇
出版者
日本建築学会
雑誌
日本建築学会計画系論文集 (ISSN:13404210)
巻号頁・発行日
vol.88, no.814, pp.3284-3294, 2023-12-01 (Released:2023-12-01)
参考文献数
22

In this research, we develop a “sensory score” that quantifies the sensory characteristics of cities using SNS data, and then built a prediction model for urban images by combining urban data and SNS data. As a result, although the impact of using SNS data is limited to a slight change in terms of the improvement of prediction accuracy, the prediction model using SNS data can express the localized distribution. Thus, it can be pointed out that using SNS data is more effective than the model that using only objective urban data in terms of evaluating local trends in urban images.

言及状況

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NSRI と進めてきた研究が共著論文に。 Twitterのビッグデータを、機械学習で解析して「都市イメージ」を予測する手法を開発しました。 とくに、これまで定量化が難しかった「都会っぽさ(ガヤガヤ、ではなくて、キラキラ!)」を、ジオタグつきツイートから推定しています。 https://t.co/czHP0GXFn1
吉本とNSRI鶴見さん、山村崇先生の共著論文が、日本建築学会計画系論文集に掲載されました。 約3年に渡る共同研究成果をまとめたものですのでようやく発表できて嬉しく感じております。 https://t.co/T2WS5JQioq

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