民主主義指標の統合ならびに潜在的概念構造の分析

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本研究は、現在公開されている多数の民主主義指標に対し、統計学・機械学習の手法を用いて、より精度の高い統合指標の構築、および、各種指標の背後にある 構成要素の抽出を行って政治体制研究のインフラストラクチャーの充実に貢献しようとするものである。これまで、ポリティ指標、フリーダムハウス指標をはじめとして多くの民主主義指標が開発されてきたが、これらは次のような問題点を抱えている。(1) 民主主 義概念を構成する様々な要素のうち、各指標がどの側面を特に強調しているのかが判断しにくい、(2) 更新が停止している指標が多いために指標の多様性維持が 困難である、(3)政治体制の下位類型を概念に即した形で定量化できていない、の3点が挙げられる。 本研究では、これら3つの問題状況を統計学および機械学習のアプローチを用いて改善することを目指す。具体的な研究内容として、以下を計画している。第1に、V-Demデータベースをもとに多次元の潜在要因の抽出を行うことによって、それぞれの民主主義指標としての特徴を明確にする。第2に、自由民主主義・選挙民主主義・選挙権威主義・閉鎖的権威 主義という政治体制の4分類に関し、これを概念的に捉えて適切に測定する指標およびデータベースを作成する。当該年度の研究活動としては、第1の研究内容に関してU-Mapというソフトを用いた解析を実施し、論文草稿としてまとめた。また、第2の内容に関する研究レビューを日本語論文としてまとめ、編集本の１章として提出した。