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顔の表情を利用したテーマパーク「情緒マップ」の構築
日付：2025-12-19読み：0
旅行は体の移動だけでなく、感情の流れでもある。テーマパークでは、絶叫、笑い、驚嘆、疲れ、これらの感情が共同で観光客の体験の核心を構成している。しかし、年齢や性別の異なる観光客は、同じアトラクションや同じテーマエリアに直面して、彼らの感情的な反応も大きく異なる可能性があります。
安徽師範大学と南京師範大学の研究チームは、ソーシャルメディア上の地理的タグ付き写真を革新的に利用し、顔の表情認識技術を結合して、上海ディズニーリゾート内の異なる観光グループの感情可視化分布図を描き、深く研究した。観光客の体験を理解するためにより精緻な視点を提供し、テーマパークの精緻な管理と個性的なサービス設計に新たなヒントをもたらした（Song et al.、2024）。
観光客の気持ちの違いに注目する
観光業は感情的な体験の分野として、観光客の情緒状態はその観光体験、満足度、行為意図に深い影響を与えている。情緒は観光客の目的地選択、活動参加度、全体満足度に影響するだけでなく、観光製品の設計と観光目的地の管理にも直接関係している。そのため、観光客の情緒状態を深く理解することは、観光体験の質を高め、観光業の持続可能な発展を促進するために重要である。
伝統的に、観光客の情緒の測定は主にアンケート調査やインタビューなどの自己報告法に依存している。これらの方法は観光客の情緒状態を捉える上で一定の効果を得ているが、時間消費が大きく、データ量が限られている、観光客の記憶偏差の影響を受けるなどの問題がある。特に、旅行体験後にアンケートやインタビューを完了すると、観光客は記憶が歪んで不正確な情報を提供し、情緒測定の正確性に影響を与える可能性があります。
新しいデータとテクノロジーがもたらすチャンス
モバイル通信技術の発展に伴い、Twitter、Facebook、新浪微博などのソーシャルメディアプラットフォームは観光客が旅行体験や情緒を共有する重要なルートとなっている。これらのプラットフォーム上の大量のユーザー生成コンテンツ（UGC）は、情緒研究に豊富なデータリソースを提供している。
同時に、顔の表情は人間の感情の直観的な反映として、豊かな感情情報を含むだけでなく、個体の年齢と性別の特徴を正確に反映することができる。顔表情認識技術の発展に伴い、ソーシャルメディアプラットフォーム上の地理的標識顔表情を利用して観光客の感情を定量化することが可能になった。この方法は、より正確な情緒測定結果を提供するだけでなく、特定の観光シーンにおける異なる人口統計学グループの情緒差を明らかにすることができる。
FaceReaderを利用した情緒地図の描画
本研究では、中国・上海ディズニーランドをケーススタディ（図1）として、2019年1月から2020年12月までに発表された地理的表記のマイクロブログデータをマイクロブログアプリインターフェース（API）を通じて収集した。合計227239本の地理的マーカーマイクロブログが収集され、ノイズデータを除去するなどの前処理を経た後、42988本の有効なマイクロブログが保持され、そこから148132枚の地理的マーカー顔表情画像が識別された。
ノダスの顔表情解析システム（FaceReader）収集された顔表情画像に対して感情認識と人口統計学的属性分類を行った。システムは、顔の表情を7つの基本的な感情（快楽、悲しみ、嫌悪、怒り、驚き、恐怖、中性）に分類するだけでなく、各感情の価値（valence）と覚醒度（arousal）を定量化することができる。同時に、顔の特徴から観光客の性別と年齢を識別し、高齢男性（OM）、高齢女性（OF）、成年男性（AM）、成年女性（AF）、青少年男性（TM）、青少年女性（TF）の6つのグループに分けた。
その後、感情の環状モデルに基づいて、各グループにそれぞれ感情分布図を描き、テーマパークの異なる観光地での性別や年齢層の感情状態を可視化した。情緒分布図は2次元座標系を採用し、横軸は観光地の起動度強度指数（AIS）を表し、縦軸は観光地の電力価強度指数（VIS）を表す。各グループの情緒状態は異なる色の点で表され、点の位置はそのグループの特定の観光地における平均電力価とウェイクアップ値によって決定される（図2）。
各評価点は1つの観光地に対応している。図中の評価点の数字記号は観光地の番号を示している。ポイントの色は、該当する観光地のテーマパークを表しています。例えば、図2 aのグレー点内には9つのシーケンス番号があり、幻境村のテーマパーク内に9つの観光地があることを示している。図には4つの象限があります。象限一は積極的な感情と高い覚醒レベルを表している。反対に、第3象限は消極的な感情と低い覚醒レベルを表している。
観光客によって異なる情緒体験
標準差楕円（SDE）分析の結果、性別と年齢層による情緒分布の中心傾向と離散度に顕著な差があることが分かった（図3）。例えば、青少年男性（TM）グループの情緒分布はZGの中心傾向とZDの離散領域を有し、その情緒状態が異なる観光地間で変動が大きいことを示している。対照的に、高齢女性（OF）グループの情緒分布中心は比較的集中しており、離散区域が小さく、その情緒状態が相対的に安定していることを示している。すべてのグループの情緒楕円センターは象限一に位置し、上海ディズニーランドでは観光客の全体的な情緒基調が積極的で興奮していることを説明している。
クラスタリング分析の結果、異なる性別と年齢層は情緒分布に異なる凝集現象を示した（図4）。例えば、青少年男性グループのすべての観光地での情緒状態は明らかな集中を形成しておらず、情緒体験が多様化していることを示している。一方、成人男性（AM）と高齢男性（OM）のグループは一部の観光地で情緒集積区を形成し、これらの観光地が特定の男性グループに対して類似の情緒刺激作用を持つことを示している。
主題地に対する電力価強度指数（VIT）と覚醒度強度指数（AIT）の分析結果により、異なる主題地が異なる性別と年齢層に対する情緒的影響に顕著な差があることが明らかになった。例えば、「宝蔵湾」のテーマ地は青少年男性グループの価格に大きな影響を与え、「夢の世界」のテーマ地はその覚醒度に大きな影響を与える。高齢女性層にとって、「ディズニータウン」のテーマ地はZGの電力価と覚醒度の影響を持ち、「ドリームガーデン」のテーマ地は低い電力価と覚醒度の値を示している。
また、性別や年齢による情緒状態への影響には違いがある（図5）。具体的には、青少年男性と女性の「宝蔵湾」、「探検島」テーマエリアでの情緒状態に顕著な差があった。青少年女性のこれらのテーマの地上での感情は一般的により積極的であり、高い効力価と覚醒度値を示している。対照的に、青少年男性は低価格と覚醒度の値を示し、一部の観光地ではマイナス感情を示している。一方、「ドリームガーデン」のテーマエリアについては、よりロマンチックな女性のテーマに偏っているが、意外にも青少年男性を喜ばせ、興奮させている。
大人の男性と女性の「ディズニータウン」テーマエリアでの情緒状態には顕著な差がある（図5）。成人男性は低い価格とウェイクアップ値を示し、ソーシャルメディアのテキスト分析によると、商品の価格が高すぎると文句を言うことが多い。対照的に、大人の女性は高い電力価と覚醒度値を示している。また、大人の男性は「明日の世界」のテーマエリアでより高い興味を示しています。ソーシャルメディアのテキスト分析によると、これは彼らの子供時代の記憶と関係があり、ミッキーマウスやダンボなどの初期のディズニー映画のイメージに対してより積極的な感情を示している可能性があるという。
「ドリームガーデン」テーマエリアにおける高齢男性と女性の情緒状態には顕著な差があった（図5）。高齢女性は、「小さな女の子のものがあふれている」として、低い電力価と覚醒度値を示している。対照的に、高齢者男性はこのテーマ地の静かな雰囲気によって高い効果価値を示す可能性があるが、ウェイクアップ値は依然として低い。
全体的に言えば、テーマパーク内での性別や年齢層の感情状態とその違いは、さまざまな要因が共通して作用する可能性があります。その生活段階、社会的役割、消費観念と文化的記憶は、情緒反応に深く影響している。一方、異なるグループの旅行体験への期待と好みには違いがあり、特定の観光地での情緒反応が異なる。一方、観光地の設計やイベントの手配は、特定のグループに異なる感情的な刺激を与える可能性もあります。例えば、冒険的な活動は青少年女性に人気があるかもしれないが、レジャー的な活動は大人の女性や高齢者に人気があるかもしれない。
より細かく、より人間的な旅行体験管理
本研究で提案した情緒分布図は、テーマパーク内の異なる性別と年齢層の情緒状態とその違いを直感的に示すことができる。従来の情緒測定方法と比較して、この方法は情緒の電力価と覚醒度の次元を考慮するだけでなく、地理的標識技術を通じて情緒状態を具体的な観光地に関連させる。これにより、情緒研究がより精緻化され、具体化され、観光管理者に価値のある意思決定支援を提供した。
まず、テーマパーク内の性別や年齢層の情緒状態とその違いを理解することで、管理者は目標市場をより正確に位置づけ、差別化された旅行製品を設計することができる。次に、情緒分布図に基づいて、管理者は観光地の配置と活動の手配を最適化し、観光客の全体的な情緒体験と満足度を高めるために個性的な観光ルート計画を行うことができる（図6）。最後に、特定のグループの負の感情領域に対して、管理者は相応の措置を取って改善と最適化を行うことができて、負の感情の発生を減らして、観光客の忠誠度を高めることができます。
将来の研究では、仮想現実（VR）、拡張現実（AR）などの新技術を利用して観光客の情緒体験と満足度をさらに向上させることも模索できる。
参考文献
Song, X., Wu, H., Jiang, W., Zhi, J., Xia, X., Long, Y., & Su, Q. (2024).テーマパークで異なる人口グループの感情を可視化し、特徴付けするために地理タグ付けの顔表現を使用します。Scientific Reports, 14(1), 20983。
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