ビッグデータを用いた空間計画手法
Space Design Method with Big Data
- 研究概要/Abstract
- 広場や公園といった屋外オープンスペース（OS）は都市での賑わい・交流を生み出す役割がありますが、個々人の意見や評価を取り入れることは困難なため、その空間の計画は専門家の判断に委ねられがちです。一方で、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（SNS）の普及に伴い、自由な投稿がインターネット上に存在し、OS に対する心情について言及するものも少なくないです。
- 本研究では、SNSの投稿を解析することで、日常生活で抱く心情とOS との関係性が把握できる可能性があると考え、機械学習などによる画像や言語の分析に基づく研究を行っています。
- Outdoor open spaces (OS) such as plazas and parks have a role in creating liveliness and interaction in cities, but because it is difficult to incorporate individual opinions and evaluations, the planning of these spaces is often left to the judgment of experts. On the other hand, with the spread of social networking services (SNS), free postings exist on the Internet, and not a few of them refer to feelings toward OS.
- In our laboratory, we are conducting research based on the analysis of images and language using machine learning and other methods, with the belief that analyzing SNS posts may help us understand the relationship between OS and the sentiments that people have in their daily lives.
課題
提案
- 研究論文/Thesis
- 【学士・修士論文】
- ■『ポストコロナ社会に向けたビッグデータ解析による都市公園の利用実態研究ーTwitter投稿を用いた大通公園と久屋大通公園での分析ー』（2020年度 修士論文）■著者：柏原勇規、瀬戸口剛、渡部典大
- ■『AI を用いた Instagram 投稿の解析による屋外オープンスペースの空間認知分析ービッグデータを用いた空間計画手法 その1ー』（2019年度 修士論文）■著者：長谷川怜史、瀬戸口剛、渡部典大