[論文レビュー] Loud and Trendy: Crowdsourcing Impressions of Social Ambiance in Popular Indoor Urban Places

Darshan Santani, Daniel Gática-Pérez|Infoscience (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne)|Mar 5, 2014

Human Mobility and Location-Based AnalysisSocial Sciences参考文献 35被引用数 21

ひとこと要約

本論文は、6か国の都市の300の主要な施設を対象に、Foursquareの画像を活用したクラウドソーシングフレームワークを提案し、屋内都市空間の雰囲気を特徴付けるものである。社会的メディアの画像が13の次元にわたり、一貫した認識を可能にする明確な視覚的手がかりを備えており、雰囲気を信頼性高く伝えることができることを示している。文化的な違いが『ボヘミアン』『アート志向』『レトロ』『観光地外』という次元にわずかに見られるものの、都市間で全体的な雰囲気の認識は概ね類似している。

ABSTRACT

New research cutting across architecture, urban studies, and psychology is contextualizing the understanding of urban spaces according to the perceptions of their inhabitants. One fundamental construct that relates place and experience is ambiance, which is defined as "the mood or feeling associated with a particular place". We posit that the systematic study of ambiance dimensions in cities is a new domain for which multimedia research can make pivotal contributions. We present a study to examine how images collected from social media can be used for the crowdsourced characterization of indoor ambiance impressions in popular urban places. We design a crowdsourcing framework to understand suitability of social images as data source to convey place ambiance, to examine what type of images are most suitable to describe ambiance, and to assess how people perceive places socially from the perspective of ambiance along 13 dimensions. Our study is based on 50,000 Foursquare images collected from 300 popular places across six cities worldwide. The results show that reliable estimates of ambiance can be obtained for several of the dimensions. Furthermore, we found that most aggregate impressions of ambiance are similar across popular places in all studied cities. We conclude by presenting a multidisciplinary research agenda for future research in this domain.

研究の動機と目的

• ソーシャルメディアの画像が、人気のある屋内都市施設の雰囲気をスケーラブルかつ信頼性のあるデータソースとして捉えることができるかどうかを調査すること。
• 雰囲気の認識に最も情報を与える画像の種別を特定すること。
• 13次元の雰囲気的構成に沿って、人々が都市の屋内空間をどのように集団的に認識するかを評価すること。
• 6か国のグローバル都市間で、雰囲気認識に共通する点と相違点があるかどうかを調査すること。
• 将来的なマルチメディア研究、特に自動認識や長尾の施設分析の基盤を構築すること。

提案手法

• ニューヨーク、パリ、東京など6か国の都市の300の主要な屋内都市施設から、合計50,000枚のFoursquare画像を収集した。
• Amazon Mechanical Turkを用いたクラウドソーシングフレームワークを設計し、画像が雰囲気を伝えるのに適しているかどうかを評価した。
• 2番目のクラウドソーシング実験を実施し、各施設を13の雰囲気次元（例：騒がしい、トレンド、ロマンチック、アート志向）で評価した。
• 統計的分析を用いて、都市間での評価者間の一貫性と雰囲気認識の整合性を評価した。
• 画像分類を用いて、広角 vs. マクロ、人物 vs. 環境などの画像タイプごとの認識の違いを比較した。
• 今後の雰囲気認識およびマルチメディア分析研究を支援するため、データセットとアノテーションを公開した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソーシャルメディアの画像は、屋内都市施設の雰囲気を信頼性を持って推定するために使用できるか？
• RQ2 環境の景色、人物、看板などの画像カテゴリのうち、どのタイプが雰囲気認識に最も情報を与えるか？
• RQ3 人々の雰囲気認識は、異なる都市間でどの程度異なるのか。文化的に有意義な差異があるか？
• RQ4 視覚データのみから、どの雰囲気次元を信頼性を持って推定できるか？
• RQ5 雰囲気認識は、場所発見や施設最適化の応用にどのように活用できるか？

主な発見

• 屋内環境の明確で遮断のない視界が得られる画像は、他の画像タイプに比べて、雰囲気認識に著しく情報量が多く、有意に優れていた。
• 13の次元のうち複数について、信頼性のある推定が得られた。これは、ソーシャルメディアの画像が、場所の印象形成に強力な視覚的手がかりを備えていることを示している。
• 調査された6か国の主要施設における、集約された雰囲気の認識は、概ね一貫しており、都市の雰囲気に関する共通の知覚パターンがあることを示唆している。
• 'ボヘミアン'、'アート志向'、'レトロ'、'観光地外'という次元において、都市間で統計的に有意な差が認められ、文化的な違いが一部存在することが示された。
• 結果から、ソーシャルメディアの画像を用いたスケーラブルで文化的に普遍的な雰囲気分析の可能性が裏付けられ、自動認識システムへの応用の可能性も示唆された。
• 13次元の雰囲気アノテーションが付与された50,000枚のFoursquare画像からなるデータセットは、今後の研究を支援するために公開されている。