深層学習で予測した写真間視覚的類似度を用いたSALoT マップ: コロナ禍での学生生活の印象変化

摘要

何らかの属性を持った多くの人に何らかのテーマに沿った写真を撮影してもらって収集し，そのパターンや意味を分析する調査解析手法としてSALoT マップ法を提唱してきた。SALoT（Snapshot - Attribute - Location - Text）データとは，スナップショット（写真）とそれを撮った人物の属性，位置（緯度・経度），その時感じたことや印象などのコメントのテキスト文の4 つの情報を1 つのセットにしたデータセットのことであり，SALoT マップ法とは，ある環境に対する多くの観測者からのSALoT データを統合して，印象の集合知を視覚化して具体的に表現するものであった。