観光に関する論文を読んでいく。vol.10
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、
Google Mapsレビューからみる国立公園の利用者評価
著者：安原 有紗、水内 佑輔
以下chatGPT-4oによる要約
主題と目的
本研究は、Google Mapsレビューを用いて日本の国立公園に対する利用者評価を明らかにすることを目的としています。近年、日本の国立公園政策では「保護と利用の好循環」が重視され、自然公園法の改正も行われています。国立公園の利用促進には、利用者の評価や意識を把握することが重要です。本研究では、クラウドソースデータの一つであるGoogle Mapsレビューに着目し、利用者が国立公園の資源をどのように評価しているかを明らかにします。特に、レビュー数、評価内容、評価対象の分析を通じて、利用者の評価傾向やその特徴を明らかにすることを目指します。
方法論
本研究では、Google Maps、Tripadvisor、4travelの三つの主要なオンラインレビューサイトを比較し、Google Mapsレビューを分析対象として選定しました。2023年7月31日時点のデータを用い、34の国立公園に対するレビューを収集しました。収集したデータは、星評価、レビュー数、実際のレビュー数、平均文字数、外国語のレビュー数、「いいね」数の7項目に分類し、MDS（多次元尺度構成法）とk-meansクラスター分析を用いて分析しました。また、テキストマイニングツールを使用して、レビュー内容の詳細な分析を行いました。これにより、各国立公園の評価内容やその特徴を明らかにしました。
主要な発見や結果
分析の結果、Google Mapsが他のレビューサイトに比べて最も多く利用されていることが明らかになりました。レビュー数の経年変化を見ても、2019年に飛躍的に増加しており、以降も多くのレビューが蓄積されています。レビューの内容分析では、全体的にポジティブな評価が多く、「景色」「自然」「美しい」などの語が頻出していることが分かりました。特に、尾瀬国立公園は多くのレビューがあり、文字数も多く、熱心なファンが存在することが示唆されました。クラスター分析の結果、34の国立公園は6つのクラスターに分類されました。クラスターⅠ（例：やんばる、小笠原、屋久島）は高い評価を受けている一方でレビュー数が少ないグループ、クラスターⅡ（例：秩父多摩甲斐、瀬戸内海）は評価が低く、レビュー数も中程度のグループでした。クラスターⅢ（尾瀬）は高評価でレビュー数も多い特殊なグループであり、クラスターⅣ（例：知床、釧路湿原）は外国語レビューが多く、満足度も高いグループでした。クラスターⅤ（例：白山、雲仙天草）は特異性に乏しく、クラスターⅥ（例：富士箱根伊豆、阿蘇くじゅう）は多くの利用者を持つが、熱心なファン層が薄いグループでした。これらの結果から、国立公園の評価は公園の特徴や利用者の属性によって大きく異なることが分かりました。
結論
本研究では、Google Mapsレビューを用いて日本の国立公園に対する利用者評価を明らかにしました。レビュー数の多さや内容から、Google Mapsが最も利用されているレビューサイトであることが確認されました。また、レビューの内容分析により、利用者は国立公園の自然景観を高く評価していることが示されました。クラスター分析により、各国立公園の評価の特徴が明らかになり、特に尾瀬国立公園は熱心なファン層が存在することが示唆されました。これらの結果は、国立公園の管理やマーケティングにおいて重要な知見となります。今後は、オンラインレビューを活用した国立公園の評価や管理に関する研究がさらに進むことが期待されます。本研究の成果は、国立公園の魅力を向上させるための施策に役立つと考えられます。ただし、クラウドソースデータのバイアスやサンプルの偏りに留意する必要があります。今後の研究では、より多様なデータソースを用いた分析や、長期的なレビューの変化を追跡することが求められます。さらに、国立公園の利用者評価を基にした政策提言や、地域の観光振興に寄与する研究が進むことが期待されます。
感想
スポット情報のレビュー数においてはGoogleMapが最も使われていることがわかった。やはり検索エンジンから直接使えるという使い勝手の良さが、利用数増につながっているのであろう。
レビュー内容の分析から国立公園を6つのクラスターに分類したことで、それぞれの公園の特徴が明らかとなり、今後必要となるだろう施策の方向性の提案につながっているが、これは各公園の管理主体が考えていることと近いのか、まったく違っているのか、管理主体へのヒアリングなどの手法で検証されるとより深い理解につながるだろうと思われる。
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