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J-GLOBAL ID：202002223985264723   整理番号：20A2438821

印象評価アンケートとSNSデータに基づく木造住宅密集地域の魅力分析

Attractiveness Analysis of Densely Built-up Wooden Residential Areas Based on Impression Evaluation Questionnaire and SNS data

著者 (2件)： 木澤佐椰茄 (東京工大) ,  沖拓弥 (東京工大)
資料名： 地理情報システム学会講演論文集(CD-ROM)  (地理情報システム学会(CD-ROM))
巻： 29  ページ： ROMBUNNO.D24-4-2  発行年： 2020年 
JST資料番号： L3901B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 木造住宅密集地域(以下,木密地域)は,防災上の課題の早急な解消が必要である一方で,地域特有の魅力がどこにあり,それをいかに維持していくかを検討することもまた重要である.本稿では,被験者アンケートとSNSという異なる2つのソースから得られるデータを用いて,木密地域のもつ魅力の特性を多角的に分析することを目的とする.具体的には,まず,Google StreetViewから得られる木密地域の街路画像を用いた印象評価アンケートを実施し,被験者の印象評価と地域の特徴量との関係を分析する.次に,SNSの一つであるFlickrを例に,SNSに投稿されやすい木密地域の街路画像の特徴を明らかにする.(著者抄録)

シソーラス用語： 市街地 ,  *評価 ,  データ ,  サービス ,  心理測定 ,  Webサービス ,  地図 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： SNS ,  グーグル ストリートビュー ,  *セマンティック・ディファレンシャル法 ,  ディープニューラルネットワーク ,  印象評価 ,  *画像データ ,  *木造住宅密集市街地域

分類 (2件)： 都市計画の調査分析,分析手法  (RD01020D) ,  景観  (RD04010N)

引用文献 (6件)：

• 東京都:防災都市づくり推進計画(改定) (2016)(2019.11.28 参照)<http://www.toshiseibi.metro.tokyo.jp/bosai/bosai4.htm>
• Cordts, M., Omran, M., Ramos, S., et. al.(2016)The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding.<https://www.cityscapes-dataset.com>
• Chen, L., Zhu, Y., Papandreou, G., et. al.(2018) Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation. <https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf>
• 国土交通省:国土数値情報,都市地域土地利用細分メッシュデータ(平成28年度)<https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-L03-b-u.html>
• 国土交通省:国土数値情報,用途地域データ (平成23年度)<https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-A29.html#prefecture13>

タイトルに関連する用語 (8件)： 印象評価 ,  アンケート ,  SNS ,  木造 ,  住宅 ,  地域 ,  魅力 ,  分析