Balancing Privacy and Planning: Using Counterfactuals to Predict and Optimize Tourism in Wakayama City

国際会議 · 2024

Balancing Privacy and Planning: Using Counterfactuals to Predict and Optimize Tourism in Wakayama City

Keywords

訪問者の移動パターン和歌山城公園反実仮想分析アクセシビリティの制約意思決定プロセスナビゲーションモビリティサービスの設計

Malvika Mishra , Srikant Manas Kala , Tatsuya Amano , Hirozumi Yamaguchi

In Proceedings of the 2nd ACM SIGSPATIAL International Workshop on Geo-Privacy and Data Utility for Smart Societies (GeoPrivacy '24), pp.25--30

出版社版 (DOI)

DOI: 10.1145/3681768.3698504

Abstract

Leveraging predictive machine learning models on geo-spatial GPS data to analyze and predict tourist visits to Wakayama Castle, this study offers insights for urban design and policy-making. Employing counterfactual analysis, a novel approach in the tourism planning field, helps uncover key factors influencing visitation patterns and provide strategic recommendations for enhancing tourism. The comprehensive and targeted dataset of anonymized data, encompassing month long movement data, is used to train classification and regression models, which are compared and the best performing ones (Random Forest and CatBoost) are used in the counterfactual analysis. The counterfactual analysis demonstrates how changes in key factors, such as trip distance and start location, can significantly influence visitation decisions, allowing for targeted interventions to increase tourist activity. This research not only advances tourism management strategies but also prioritizes data privacy and user anonymity.

解説

​公共空間における訪問者の移動パターンを理解することは、交通サービスの最適化やアクセシビリティの向上に不可欠です。本研究では、和歌山城公園内の移動パターンをアンケート調査に基づいて分析しています。​参加者には、モビリティビークルを使用して最初に訪問しようと考えていた場所（想定目的地）と、最終的に到達した場所（実際の目的地）を報告してもらいました。これらの回答から各個人の移動経路を再構築し、意図した移動ルートと実際の移動ルートの距離差を定量化しています。​さらに、統計分析や反実仮想分析を通じて、アクセシビリティの制約、環境条件、意思決定プロセスなど、移動行動の逸脱に影響を与える主要な要因を特定しました。この結果は、ユーザーのナビゲーション上の課題を理解し、歴史的およびレクリエーション施設におけるより効果的なモビリティサービスの設計に役立つ知見を提供します。​



発表論文

  • Mishra, M., Kala, S. M., Amano, T., & Yamaguchi, H. (2024, October). Balancing Privacy and Planning: Using Counterfactuals to Predict and Optimize Tourism in Wakayama City. In Proceedings of the 2nd ACM SIGSPATIAL International Workshop on Geo-Privacy and Data Utility for Smart Societies (pp. 25-30). https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3681768.3698504

関連する研究室活動

関連プロジェクト

街の未来を共視する ～住民・自治体・事業者のトリプレット共創型デジタルツイン～

街の未来を共視する ～住民・自治体・事業者のトリプレット共創型デジタルツイン～

NICT（情報通信研究機構） 高度通信・放送研究開発委託研究
データ利活用等のデジタル化の推進による社会課題・地域課題解決のための実証型研究開発

Other Research Topics

A Simulation-based Framework for Dynamic Light Pollution Prediction in Urban Air Mobility

Ying Chieh Wang, Tatsuya Amano, Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Smart Computing (SmartComp), Messina, Italy, 2026, pp. 136-143

DOI 10.1109/SmartComp69968.2026.00029

Urban Air Mobility空飛ぶ車 +2

災害時LoRaネットワークのための環境認識型分散スケジューリング

Yuto Inaba, Tatsuya Amano, Akihito Hiromori, Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), SPT-IoT 2026, pp. 1366–1371

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585469

災害通信LoRa +4

災害現場画像要約のための軽量Vision-Language Model

Hibiki Yoshizaki, Akira Uchiyama, Akihito Hiromori, Mineo Takai, Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), PerconAI 2026, pp. 1203–1208

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585419

セマンティック通信災害対応 +4

物理モデル統合型深層学習による都市の土砂災害予測

Ren Ozeki, Hamada Rizk, Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), URBSENSE 2026, pp. 1094–1099

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585337

土砂災害予測物理モデル統合学習 +3

超大規模衛星群の精密編隊飛行に向けたシミュレーションフレームワーク

Tatsuya Amano, Akihito Hiromori, Hirozumi Yamaguchi, Sumio Morioka

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), PerVehicle , pp. 230–235

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585321

衛星編隊飛行分散シミュレーション +4

レイトレーシング駆動型ISACレーダによるパターンベース車両認識

Heetae Jin, Akira Uchiyama

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), PerRad 2026, pp. 328–333

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585327

ISACBeyond 5G +4