論文の概要: A Multidimensional AI-powered Framework for Analyzing Tourist Perception in Historic Urban Quarters: A Case Study in Shanghai

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03830v1
• Date: Thu, 04 Sep 2025 02:35:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 20:21:10.027297
• Title: A Multidimensional AI-powered Framework for Analyzing Tourist Perception in Historic Urban Quarters: A Case Study in Shanghai
• Title（参考訳）: 歴史的都市地区における観光客の知覚分析のための多次元AIを活用したフレームワーク : 上海を事例として
• Authors: Kaizhen Tan, Yufan Wu, Yuxuan Liu, Haoran Zeng,
• Abstract要約: 本研究では,歴史的市街地における観光感の分析のための多次元AIを活用したフレームワークを提案する。 上海中心部の12の歴史的地区に適用され、焦点抽出、色テーマ分析、感情マイニングを統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.077286019454655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Historic urban quarters play a vital role in preserving cultural heritage while serving as vibrant spaces for tourism and everyday life. Understanding how tourists perceive these environments is essential for sustainable, human-centered urban planning. This study proposes a multidimensional AI-powered framework for analyzing tourist perception in historic urban quarters using multimodal data from social media. Applied to twelve historic quarters in central Shanghai, the framework integrates focal point extraction, color theme analysis, and sentiment mining. Visual focus areas are identified from tourist-shared photos using a fine-tuned semantic segmentation model. To assess aesthetic preferences, dominant colors are extracted using a clustering method, and their spatial distribution across quarters is analyzed. Color themes are further compared between social media photos and real-world street views, revealing notable shifts. This divergence highlights potential gaps between visual expectations and the built environment, reflecting both stylistic preferences and perceptual bias. Tourist reviews are evaluated through a hybrid sentiment analysis approach combining a rule-based method and a multi-task BERT model. Satisfaction is assessed across four dimensions: tourist activities, built environment, service facilities, and business formats. The results reveal spatial variations in aesthetic appeal and emotional response. Rather than focusing on a single technical innovation, this framework offers an integrated, data-driven approach to decoding tourist perception and contributes to informed decision-making in tourism, heritage conservation, and the design of aesthetically engaging public spaces.
• Abstract（参考訳）: 歴史的都市地区は、観光や日常生活の活気ある空間として機能しながら、文化遺産の保存において重要な役割を担っている。 観光客がこれらの環境をどのように感じているかを理解することは、持続可能な人間中心の都市計画に不可欠である。 本研究では,ソーシャルメディアのマルチモーダルデータを用いて,歴史的市街地の観光感を多次元AIで分析するフレームワークを提案する。 上海中心部の12の歴史的地区に適用され、焦点抽出、色テーマ分析、感情マイニングを統合している。 視覚的焦点領域は、微調整セマンティックセグメンテーションモデルを用いて、観光客が共有した写真から同定される。 審美的嗜好を評価するために、クラスタリング法を用いて支配的な色を抽出し、クォーター間の空間分布を分析する。 カラーテーマはソーシャルメディアの写真と現実世界のストリートビューでさらに比較され、顕著な変化が見られる。 このばらつきは、視覚的な期待と構築された環境の間の潜在的なギャップを強調し、スタイル的嗜好と知覚的偏見の両方を反映している。 ルールベース手法とマルチタスクBERTモデルを組み合わせたハイブリッド感情分析手法により,観光客のレビューを評価する。 満足度は、観光活動、建設環境、サービス施設、ビジネスフォーマットの4つの側面で評価されている。 その結果,美的魅力と感情的反応の空間的変化が明らかになった。 この枠組みは、単一の技術的革新に焦点をあてるのではなく、観光客の認識を復号化するための統合されたデータ駆動のアプローチを提供し、観光、遺産保護、美的な公共空間の設計における情報的意思決定に寄与する。

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