SNS解析データの活用例として関西圏における人の地域動態の分析事例を公開(動画および解説)


こんにちは、ナイトレイでSNS解析データを使った地域動態データの可視化を担当している朱山と申します。

本日は、当社が保有するSNS解析データベースを基にした人々の地域動態の可視化・分析事例として以下の3つを動画と解説を交えてご紹介致します。

1.関西圏の特定期間を対象にSNS解析データをビジュアライズした例、
2.関西の2つの空港に注目した地理的な比較分析例
3.大規模スタジアムに注目した時間的な比較分析例

ここで使っているデータはSNS利用者によって公開されている投稿データ(日時、クチコミ、写真など)から解析された人の訪れる場所や時間をピックアップしたものとなっており、具体的な解析事例を積極的に公開していくことで、SNS解析データが持つ可能性や活用用途を提案していければと考えております。

大阪市内でのSNS解析データ可視化事例。点は人の位置、青線は人の移動の軌跡を表現しています。

大阪市内でのSNS解析データ可視化事例。点は人の位置、青線は人の移動の軌跡を表現しています。

【活用用途の例】
▼時間別、場所別の混雑度調査
▼イベントの話題性、集客力の測定・調査
▼人の移動の地域的分析による地域課題の解決、地域活性化のサポート
▼人の移動の地域的分析によるマーケティング、店舗展開の最適化
▼既存の調査分析手法の検証、補完
▼リアルタイム性の高い分析結果の提示

 

【mobmapを利用したSNS解析データのビジュアライズ例】

 

[解説]  

上の動画は関西圏の1週間分のデータを、移動可視化・解析アプリケーション「mobmap」でビジュアライズしたものです。
表示期間は2014年3月1日(土)〜2014年3月7日(金)で、点は人の位置、青線は人の移動の軌跡を表現しています。
人の移動は直線であり、移動経路は考慮されていませんが、どの場所にどれだけの人が滞在しているかや、混雑地域(繁華街・レジャーランド)間の人の移動を大まかに把握することできます。
大阪市部を見て頂くと、大阪市の二大繁華街である梅田周辺(キタ)と難波周辺(ミナミ)間は人の移動が昼夜問わず盛んに行われています。
また、ターミナル駅(梅田駅、難波駅、新大阪駅、天王寺駅、京橋駅など)、大型レジャー施設(ユニバーサルスタジオジャパンなど)には多くの人が集まっていることがわかります。

関西圏全体では、代表都市である京都市・大阪市・神戸市の相互の人の移動が盛んです。
また、関西圏の空の玄関口である関西国際空港への人の移動も顕著に現れています。

次に、SNS解析データを用いた人の移動の地域的・時間的な分析事例をご紹介致します。

 
【地域的な分析事例:施設利用者の地域的特性の分析・比較】

 
[解説]  

上の2つの動画は、SNS解析データのうち、2014年3月1日に関西国際空港、伊丹空港(大阪国際空港)に訪れていた人々をそれぞれ抽出したものです。
これらの動画を比較することにより、2つの空港の利用者特性の比較、分析を行うことができます。
両空港の利用状況に関して、具体的には以下のような特徴が示唆されます。

【特徴】
▼伊丹空港の利用者より、関西国際空港の利用者の方が多い
▼伊丹空港の利用者は、京都方面に比べ大阪・神戸方面へ移動する人が多い
▼伊丹空港から京都方面へ移動する利用者は、大阪を経由する傾向がある
▼伊丹空港では、サッカー観戦を目的とした利用者が目立つ
 (3月1日にJリーグ開幕戦が万博記念競技場で開催され、競技場と伊丹空港間の人の移動が顕著に表れている)
▼関西国際空港の利用者は、神戸方面に比べ大阪・京都方面へ移動する人が多い
▼関西国際空港から京都方面へ移動する利用者は、大阪を経由せずに観光地へ直接移動する傾向がある

このように、対象施設の利用者に焦点を当てて人の移動を観察することで、対象地域と関係の深い他の地域や施設(◯◯スタジアムに行く人は〇〇レストランをよく利用している)をタイムリーなデータから調査・分析することも可能になります。

 

【時間的な分析事例:イベント発生時と通常時の比較検証】

 

[解説]  

SNS解析データでは、過去〜現在までの特定の期間に対してイベント発生時の人の来訪を把握することも可能です。
上で示した動画では、ある1日の大阪市のスタジアムにおける通常時とサッカー試合開催時の人々の来訪状況を比較しています。
通常時と比較して、サッカー試合開催時では多数の人々が来訪している様子が確認できます。
このようにデータを分析・比較することにより、普段人通りの少ない場所での投稿量の増加などの傾向から、特殊なイベントの発生を把握することができます。

[まとめ]  

本記事では地域的分析、時間的分析の各事例を紹介致しましたが、
地域的分析と時間的分析を合わせて行うことにより、対象施設利用者のより詳細な特性を把握することも可能です。
例:◯◯デパートに訪れる人々の移動を観察
  →以前は◯◯地域の利用者が多かったが、現在△△地域の利用者が増えつつある
  →今求められている地域的ニーズの変化を把握
  →それに対応した適切なマーケティングが可能

SNS解析データに興味を持たれた方はお気軽にお問い合わせ下さい。

【関連リンク】

Mobmap for Chrome
http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/ueyama/mm