本研究は，ソーシャルメディアサイト上で投稿される画像データをソーシャル画像データと呼び，ソーシャル画像データを用いた動向情報の時空間分析を可能とするための新しい時空間データマイニング技術の確立を目的とした．動向情報の時空間分析を行う場合，「何が，いつどこで発生し，どのように変化しているか」を分析可能にするための基盤技術が不可欠である．具体的には，（A）ソーシャル画像データの時空間データモデル化，（B）内容ベースの時空間クラスタリング手法，（C）時空間バースト検出手法，（D）大規模ソーシャル画像データの効率的な管理法とその並列処理，（E）時空間上における動向情報の可視化，の五つの研究課題に取り組んだ．研究期間を通して，ソーシャル画像データを用いた動向情報の時空間分析を可能とするための時空間データモデルの作成，時空間クラスタリング手法の開発，地域性を持つキーワードを取り出すことができるバースト検出手