観光に関する論文を読んでいく。vol.8

気になる論文をピックアップし、それをAIに要約させたものを読んでいく。
今回取り上げる論文は、

「SNSにおけるコロナ禍と非コロナ禍の観光情報分析」

著者：松本 義之

SNSにおけるコロナ禍と非コロナ禍の観光情報分析

以下chatGPT-4oによる要約

主題と目的

本研究の主題は、コロナ禍と非コロナ禍における観光情報の違いをSNS上で分析することです。従来、観光情報は旅行雑誌、テレビ、旅行代理店などを通じて収集されていましたが、インターネットの普及により、ネット検索やSNSを利用して情報を取得することが一般的になっています。本研究は、Web上の膨大なデータから観光推進や地域振興に役立つ観光情報を収集し、テキストマイニングを用いて分析することを目的としています。特に、Twitterのツイートを収集し、コロナ禍と非コロナ禍での情報発信の違いを比較検討します。

方法論

本研究では、テキストマイニングを用いてSNS上の観光情報を分析しました。データ収集はTwitterのAPIを利用し、ゴールデンウィーク期間中（4月29日〜5月5日）のツイートを対象としました。収集した年度は2019年から2023年までの5年間で、各年度におけるコロナ感染対応状況に基づいて比較を行いました。テキストマイニングにはKH Coderを使用し、ユーザIDあたりの投稿数が1件だったツイートのみを対象に頻出語リストと共起ネットワークを作成しました。特に「#カフェ」のキーワードを用いてカフェ関連のツイートを収集し、コロナ禍と非コロナ禍での変化を分析しました。

主要な発見や結果

分析の結果、特に2020年度はコロナの影響が大きく、ツイート数が大幅に減少しました。2019年度のツイート総数が最も多く、2020年度に大幅に減少した後、年を追うごとに増加し、2022年度と2023年度にはコロナ以前の水準を超えるまでに回復しました。頻出語リストと共起ネットワークの分析からは、2019年度は「パンケーキ」や「パフェ」などデザート関連のツイートが多く見られましたが、2020年度は「テイクアウト」や「弁当」など、コロナに関連するツイートが多く見られました。2021年度以降は、カフェの雰囲気を楽しむツイートが増加し、「素敵」「雰囲気」「友達」などの単語が多く含まれるようになりました。これは、コロナ禍による外出自粛の影響で、非日常の空間や他人とのコミュニケーションを求める傾向が強まったためと考えられます。

結論

本研究では、コロナ禍と非コロナ禍におけるSNS上の観光情報の変化を分析しました。特に、2020年度はコロナの影響でツイート数が大幅に減少し、「テイクアウト」や「弁当」などのコロナ関連のツイートが多く見られました。一方、2021年度以降はカフェの雰囲気を楽しむツイートが増加し、「素敵」「雰囲気」「友達」などの単語が頻出しました。この結果から、観光振興には地域の食材を用いたメニューだけでなく、カフェの雰囲気やインテリア、装飾に地域独自の要素を取り入れることが重要であると示唆されます。特に、コロナ禍による外出制限の影響で、非日常の空間や他人とのコミュニケーションを求める傾向が強まっているため、これを考慮した観光資源の開発が求められます。

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感想

この調査では、地域を特定せず全国のユーザーを対象に行っていると見受けられるが、都市部、地方部ではまた違う結果が現れるのではないかと推測される。
店舗や宣伝を目的としたTweetを除外するための選別方法として、「ユーザーIDあたりの投稿数が1件だったTweetのみを対象」という手法を取られていた。これにより頻繁にカフェについて投稿するような（カフェ好きな）ユーザーの声は対象になっていないとも考えられる。
これらを明らかにするためには上記の地域性、投稿頻度などを考慮した調査手法が求められる。