デジタル観光エコシステムの探究：ソーシャルネットワーク分析による利用者行動の解明

なぜあなたの旅行タブが重要なのか

旅行を計画するとき、航空券のサイト、ホテルのサイト、地図やレストランガイドなど、複数のウェブサイトを行き来することが多いでしょう。本研究は単純だが力強い問いを投げかけます：それらのクリックをすべて合わせて見ると、現代のオンライン旅行は実際にどのように機能していると語るのか？観光関連のウェブサイトを一つの大きなデジタルパズルのピースとして扱うことで、著者らは日常的な閲覧が目に見えない旅行ネットワークを構築し、どのサービスが成長し、どれが埋もれ、どこに新しいアイデアが生まれ得るかを明らかにします。

つながる旅行サイトの網

研究者たちはイランに着目しました。イランではBooking.comやAirbnbのような世界的な旅行大手が制裁やその他の障壁によりほとんど存在しません。したがって、その観光ウェブは自己完結したデジタル世界となり、研究に適しています。まず訪問数上位500サイトから、交通、宿泊、現地の観光地など旅行に実際に関連するサイトを5人の観光専門家が手作業で選びました。次に、Alexaのトラフィックデータを用いて、どのサイトが同じ利用者を共有するか、あるページの前後にどのサイトを訪れる傾向があるかを調べながらリストを拡張しました。複数回のフィルタリング、クレンジング、一般的なショッピングサイトやソーシャルメディアの除外を経て、最終的に162の観光関連サイトに絞り込みました。

クリックを旅行の地図に変える

これらのサイトの背後にある隠れた構造を可視化するため、著者らはソーシャルネットワーク分析と呼ばれる手法を用いました。このアプローチでは、各ウェブサイトが点（ノード）になり、あるサイトから別のサイトへの頻繁な移動が矢印（エッジ）になります。多くの人が特定の経路を辿るほど、その矢印は強くなります。このネットワークを基に、共通の訪問者を多く持つサイトをまとめるコミュニティ検出法を適用しました。その結果は明快でした：ランダムな混沌ではなく、デジタル観光空間は予約、宿泊、移動、飲食といった実世界のニーズを反映するクラスタに分かれていました。

旅行の八つのデジタル近隣区

分析は八つの主要な「近隣区」を明らかにしました。最大のクラスタは全サイトの約3分の1を占め、航空、列車、バス、パッケージツアーのチケットやツアー予約に集中していました。ほかにもホテル予約に特化したグループ、スイートやコテージのような短期レンタル、バスチケット、オンラインタクシーサービスに関するクラスタがありました。さらに地図や現地ガイドのような位置情報ベースのツール、食や料理に関するサイト、海外ツアー販売や移住・ビザ支援を提供するプラットフォームを中心としたクラスタもありました。これらのグループは計画や購入から移動、飲食や観光の発見に至るまで、一連の旅行体験を形づくっています。

旅を演出するのは誰か

利用者がこれらのクラスタ間をどのように移動するかを調べると、チケットやツアー関連サイトが中心的役割を果たしていることがわかりました。多くの旅がそこで始まり、ホテル予約、バス券、国際ツアーのプラットフォームへとトラフィックを供給するハブとして機能しています。言い換えれば、移動手段を確保すると利用者は他のサービスへ派生する傾向が強くなります。それに対して、タクシーサービスや食・レシピ系サイトはネットワークの周縁に位置しています。人々はそれらを利用しますが、主要な計画プラットフォームと直接的に行き来することは稀です。これは、移動手段の予約や現地の料理の探索が、主要な計画の流れに統合されたステップというよりも、現地で行う別個の意思決定として扱われることを示唆しています。

旅行者と業界にとっての含意

日常の視点で見ると、この研究は私たちのクリックが単なるランダムではなく、デジタル旅行の風景に沿った定着したルートを刻んでいることを示しています。旅行者にとっては、なぜ特定のサイトが「すべてをつなぎ止めている」ように見えるのか、逆になぜ他のサイトが見つけにくく疎外されているように感じられるのかを説明します。企業や政策立案者にとっては、エコシステムの強みと穴がどこにあるかを示す指針になります。計画のハブと、食や地域交通といった見落とされがちな領域との結びつきを強化すれば、旅行をよりスムーズで楽しいものにできるでしょう。要するに、人々が観光サイト間を実際にどう移動するかを地図化することで、より統合されたユーザーフレンドリーなデジタル旅行体験への道筋が示されています。

引用: Maghsoudi, M., Aliakbar, S. & Mohammadi, A. Exploring the digital tourism ecosystem: unveiling user behavior through social network analysis. Humanit Soc Sci Commun 13, 441 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06782-3

キーワード: デジタル観光, オンライン旅行プラットフォーム, 利用者のナビゲーション, ソーシャルネットワーク分析, サービスエコシステム