The potential for innovation in achieving sustainability through Official Development Assistance (ODA)

通过官方发展援助 (ODA) 实现可持续发展的创新潜力

• 批准号: 21K01672
• 负责人: 七丈 直弘
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Hitotsubashi University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K01672/
• 关键词: ODA; CRS; 内容分析; キーワード分析; GPT-3; Transformer; BERT; 科学技術イノベーション政策; 自然言語処理; 科学技術イノベーション; 政府開発援助; 開発援助委員会; 機械学習

貧困、格差、気候変動などのグローバルな課題に対処するため、公式開発援助（ODA）プロジェクトの効果的な実施と評価がますます重要になっている。各国のODAの実施状況を分析することは、これらのプロジェクトの影響を理解し、その効果を高めるために不可欠である。そこで本研究では、経済協力開発機構（OECD）が編纂した債権者報告システム（CRS）のマイクロデータに基づくODAプロジェクトの内容分析と分類に焦点を当てている。これまでの研究では、主にキーワードベースの方法とTransformerベース（BERT）の方法を用いたプロジェクト分類を実施した。今年は、OpenAIのGPT-3モデルを用いたコンテンツ分析と分類の新しいアプローチを導入し、利用可能性を検討した。キーワードベース、BERTベース（この２つは従来手法）、およびGPT-3ベースの3つの方法の分類精度を比較するとともに、ODAプロジェクトの個別のコンテンツ分析における潜在的な可能性を評価した。研究の結果、3つの方法すべてが分類精度の面で同程度の性能を示した。ただし、GPT-3ベースのアプローチは、コンテンツ分析の特定の側面で明確な利点があった。具体的には、GPT-3はプロジェクト説明内のよりニュアンスのある情報を捉えることができ、個々のODAプロジェクトの目標、活動、および期待される成果に関するより深い洞察を提供する公算がある。さらに、GPT-3ベースのアプローチは、プロジェクト説明の長さや複雑さのバリエーションに対する適応力が高いことが示された。この柔軟性は、さまざまなODAプロジェクトや、異なる援助国から提供されるプロジェクト説明の質の差異に対処する上で特に有利となる。結論として、キーワードベースおよびBERTベースの方法は、引き続きODAプロジェクトのコンテンツ分析および分類に有用なツールであるが、GPT-3ベースのアプローチの導入により、より深い分析が可能となる可能性が示された。

Poverty, poverty, climate change, poverty reduction, poverty alleviation, poverty alleviation, Analysis of ODA implementation status in various countries; understanding of ODA impact; and improvement of ODA results. This study focuses on the content analysis and classification of the Debt Reporting System (CRS) compiled by the OECD. This research was carried out in the form of a methodology and a methodology for Transformer Analysis (BERT). This year, OpenAI's GPT-3 software is being used to analyze and classify new software and applications. For comparison of classification accuracy of GPT-3 methods, evaluation of potential possibilities of individual case analysis of ODA cases. The results of this study show that the classification accuracy and performance of the three methods are the same. GPT-3 is the most important part of GPT analysis. The specific information in the GPT-3 profile description is about the purpose, activities, and expectations of the ODA profile. In addition, the GPT-3 version of the file is available in the following languages: This flexibility is particularly beneficial in dealing with the qualitative differences in the instructions provided by ODA providers and other donor countries. Conclusion: The method of introducing GPT-3 into the database and BERT-3 analysis is very useful. The possibility of introducing GPT-3 into the database is also shown.

项目成果

研究開発プログラムの「必要性」のエビデンスによる明確化

用证据阐明研发计划的“必要性”

• 发表时间: 2021
• 作者: 林 隆之;川島浩誉;七丈直弘
• 通讯作者: 七丈直弘

研究生産性の把握 ～研究者属性と生産性の対比

了解研究生产力 - 研究人员属性和生产力的比较

• 发表时间: 2022
• 作者: 寺田好秀;藤田裕二;七丈直弘
• 通讯作者: 七丈直弘

重点分野分析のための論文マップの作成

创建纸质地图以进行优先区域分析

• 发表时间: 2022
• 作者: 七丈直弘;寺田好秀;加瀬豊
• 通讯作者: 加瀬豊

研究開発プログラムがも たらす研究活動への効果 把握：ナノ・材料分野に おける事例分析

了解研发计划对研究活动的影响：纳米/材料领域的案例分析

• 发表时间: 2022
• 作者: 林 隆之;川島 浩誉;沼尻 保奈美;七丈 直弘
• 通讯作者: 七丈 直弘

人材育成に係る産業界ニーズの可視化

人力资源开发相关行业需求可视化

• 发表时间: 2022
• 作者: 岩崎 琢哉;篠原 徹;七丈 直弘
• 通讯作者: 七丈 直弘