関西圏における人の地域動態の分析事例に引き続き、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・分析事例として動画と解説を交えてご紹介致します。
【分析アプローチについて】
『東京ゲームショウ2014』の一般公開日における人の流れを分析把握していきます。アプローチ方法としては以下の通りです。
・SNS解析データベースからの収集と解析
・複数の動画を通しての人の流れのビジュアライズ
・ユーザが通過する施設の特徴から交通手段を推測して、来訪や帰宅における交通手段ごとの交通量の変化のグラフ化
・クチコミの詳細を見ていくことで重要な役割を果たしている交通基点の利用傾向の把握
・ユーザ毎の施設間移動データをアソシエーション解析することでイベント後の移動パターンとして意味があると思われる組み合わせを抽出
【分析の目的について】
イベントに来訪する人々の動態を把握し、イベントに来場・帰宅する途中で経由する重要な基点の場所と利用量を明らかにする。さらに単純に数の多い移動パターンを見るだけでなく、あえてその場所へ行くための経由地点には「新宿や秋葉原などの繁華街で」イベントならではの関連性の高いルートを分析し、特別な発見があるのではないかという仮説を検証することとします。
I’m at @Tokyo_Game_Show / 東京ゲームショウ 2014 in Mihama, Chiba https://t.co/FDPWXmTGJ9 pic.twitter.com/YaGARlnS1z
— Imsei Shu (@imsei) 2014, 9月 21
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イベント名称
・『東京ゲームショウ2014』
開催日
・2014年9月18日（木）~9月21日（日）
※9月18日、19日はビジネスデイ
※この分析では9月20日、21日の一般公開期間中に会場付近及び最寄駅に関連したSNSデータを来訪者と定義しています。
開催場所
・幕張メッセ
最寄駅
・京葉線 海浜幕張駅
・総武本線 幕張本郷駅
・京成幕張駅
訪問者実績（主催者発表）
・合計：251,832人
・1日目（ビジネスデイ）：27,786人※分析対象外
・2日目（ビジネスデイ）：28,647人※分析対象外
・3日目（一般公開日）：92,308人
・4日目（一般公開日）：103,091人
データ数
・ビジネスデイ 3184件 ユニークユーザー数 364
・一般公開日 12917件 ユニークユーザー数 1316
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【ビジュアライズのための下準備】
この後に紹介する動画では交通機関ごとに人の流れのデータをビジュアライズしています。
下準備のためにSNS解析データベースの施設情報からどのような交通機関を利用したかを目視で推定し、フラグ付けを行います。
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【東京近郊での人の動きを見てみる】
下の動画は『東京ゲームショウ2014』に来訪していた人々の東京近郊での動きを抽出したものです。点が集約する地域を見ることで、東京近郊の移動における重要な交通基点と大まかな交通量がわかります。 東京や新宿を経由して地方に帰るほかにも秋葉原などに点が集まる様子から、主要なターミナル駅以外にも寄り道などで使われる場所が可視化されます。
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【遠隔地に居住する人の動きを見てみる】
こちらの動画は地方から来訪している人々（新幹線や飛行機など、長距離の移動手段を利用したユーザ）を抽出したものです。 動画中央の東京駅や新宿駅、東にある成田国際空港、南の羽田空港などから地方へ帰宅するまでに秋葉原などで寄り道していることがわかります。
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【幕張へアクセスする鉄道の交通量変化】
今回のイベント会場の最寄駅は京葉線の海浜幕張駅ですが、幕張メッセへ運行するバスの利用も想定して、イベント会場への主な交通機関を京葉線と総武本線としました。単純なデータ量の比較ですが、京葉線の二日間を通して利用客数は総武本線の4倍いたことがわかります。開始時間と終了時刻の他に、9月20日（土）の21時頃にピークが見られます。祝前日のイベント帰りに海浜幕張周辺で飲み会や食事、買い物などをしていると推測できます。
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【長距離輸送機関での交通量変化】
また、新幹線利用の来訪者では9月20日（土）の朝と、9月21日（日）の夕方に多く利用される傾向があります。飛行機の利用者は1日を通して各時間に一定数利用されていますが、新幹線の利用者は土曜日の午前に上京、一泊して日曜の夜に集中して帰省している傾向があると推測できます。
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【京葉線沿線の交通基点での交通量変化】
京葉線沿線各所では海浜幕張駅の増減に合わせて来訪者のピークが見られました。イベントの開始時刻、終了時刻に連動しているためだと考えられますが、二日間通して夕方ごろ（9月20日（土）19時前後、9月21日（日）13時前後）に交通量の谷間があり、その時点を境にして夕方を帰宅のピークが見られます。土曜日には飲み会、日曜日には早めの帰宅などの行動をイベント会場の付近でしていたことが推測することができます。
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【東京近郊の交通基点での交通量変化】
各路線が乗り入れしている東京駅、新宿駅でも利用数が多くみられ、京葉線沿線と同様に、二日間通して夕方ごろ（9月20日（土）19時前後、9月21日（日）13時前後）に交通量の谷間がありました。また、秋葉原駅でも多くのデータがあり、京葉線沿線の利用客の谷間とは関係なく来訪していることから、イベント会場付近での食事をする人々とは別のグループが遊びや買い物などで寄り道をしていると推測できます。
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【各地の投稿の詳細】
本記事では交通における重要な基点の交通量変化や利用傾向を施設への訪問という定量データで可視化してイベント前後の来訪者の行動がわかるようにしてきました。他にも、施設への投稿コメントを見ることによって、施設の状況だけでなくイベント前後の行動などを確認することができます。
今年もTGS(((o(*ﾟ▽ﾟ*)o))) (@ 幕張メッセ in 千葉市, 千葉県) https://t.co/Ox2ZQnDpJR pic.twitter.com/QFJN0MnZGQ — ちわこ (@chiwa24) 2014, 9月 21
昔はよくここで仲間とTGSの打ち上げをやったもんだが。 (@ マリブオーシャンガーデン in 千葉市, 千葉県) https://t.co/6h5TJ9NTIG pic.twitter.com/FtdyS62X9c
— Memorin@3/13さよならあいづL (@memorinclub) 2014, 9月 20
TGS打ち上げはこぼれ筋子！ (@ 回し寿司 活 横浜スカイビル店 in 横浜市, 神奈川県) https://t.co/gwUGtDU0jz pic.twitter.com/R3jZmKW9f3 — 川和 夕記 (@ykawawa) 2014, 9月 18
これらの分析によって施設や投稿者の状況や雰囲気、投稿全体ではどのようなキーワードが多いかが確認でき、当社のSNS解析データベースでもクチコミの解析結果は集積されており、エリア単位でキーワード解析を行うなどをすれば分析の可能性が広がります。////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
【アソシエーション分析について】
移動の組み合わせパターンをRを使ってアソシエーション分析した結果がこちら。
矢印の間に入っているグレーの円の大きさは、矢印の組み合わせの出現率、グレーの濃淡は単純にその場所へ行くよりも矢印の組み合わせでいく割合の多さを示しています。
関連性の高い組みあわせをいくつか見てみると…
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“海浜幕張駅” => “池袋駅” => “ランチパックcafe 池袋店” => “ユニクロ 池袋駅 中央改札店”
”つけめん小半” => “蕨駅”
“さいたま新都心駅” => “さいたまスーパーアリーナ”
“京都駅” => “東山駅” => “平安神宮” => “みやこめっせ (京都市勧業館)”
“秋葉原駅” => “千駄ヶ谷駅” => “東京体育館” => “マジカルミライ 2014 in TOKYO”
どうやら駅構内で回遊していたり、東京ゲームショウ後に別のイベントへの移動する動きが特徴的なデータとしてあるかもしれません。
“みやこめっせ (京都市勧業館)”や“東京体育館”では、同日にアニメ系イベントやコンサートが行われていた事実からの推測です。
とはいえ、グラフの見づらさがあるので条件を変更して出力してみます。
駅に関する施設を省いて出力したのがごちら。
このグラフから幕張からの関連性の高い移動先も見えてきます。新宿や秋葉原で関連ルートとしての娯楽施設や飲食店が見えてきます。
他にも、同時期にアニメ系イベントが開催された“みやこめっせ (京都市勧業館)”や“東京都立 潮風公園”などのデータがあることから、「別イベントにもあわせて参加する」こともゲームショウの関連性の高いルートである可能性が見えてきました。
幕張メッセからの直接の移動データを除外して、会場からなるべく遠い関連場所をみてみます。
交通機関の施設名も多いですが、“ミルキィホームズ ファーストライブ(にかいめ!)”のデータに矢印が集まり、関連ルートとして「別イベントにもあわせて参加する」ことが確認できました。
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【終わりに】
今回はナイトレイの解析データを使って、イベント前後にユーザが関連して訪れる特徴的な施設の特定、その利用状況を定量・定性的な把握をしていきました。
また、ロケーションデータ収集・解析エンジンによって、特定の施設を確実に利用しているであろうユーザからのみ取得しているためデータ量が少ないですが、特定の期間や場所などに対して特に事前準備がなくとも解析を開始できるメリットがあります。
他にも、当社の解析データにはユーザごとの移動やコメントから居住地等のユーザ属性を推定しており、国内外を問わず居住地ごとのデータ分析が可能になります。外国人のデータも取得できている状況なので、訪日外国人だけにフォーカスして国内の行動傾向を分析することも可能です。
具体的な分析事例を随時公開していく予定なのでそちらもご期待ください。
当社の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ください。
株式会社ナイトレイ
Email: info[at]nightley.jp
【関連リンク】
東京ゲームショウ2014 | TOKYO GAME SHOW 2014