IoT の普及によりデータの時間的解像度が格段に上がったことや，分析環境が充実したことなどにより，時系列分析が活用される場面が増えている．また，実社会の交通量や訪問者数などが，インターネット上に現れる人々の言動に影響されることが想定される．本研究は，複数の時系列データの関係を回帰分析することで，交通に関連する需要と，人々の興味・関心の間の構造を知りたいとするものである．ここでの需要は，道の駅の買物来訪者数で，2 つの道の駅から 3 年強と 1 年分のデータ提供を受けた．人々の興味・関心は Google 検索数と Twitter の投稿数から得た．回帰分析を行ったところ，Google 検索数は有意でなかったものの，Twitter 投稿数は 2 つの道の駅ともに 1％有意で，ツイートの件数が 1 増加すると買物来訪者数がそれぞれ約 17 人増加，約 1 人増加という結果が得られた．
