Development of evidence-based quantitative area studies

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ビッグデータを駆使することで、地域社会が変容する瞬間を捉え、その機序や過程までを分析できるであろうか。この問いに挑みながら、本研究では、定性的手法が主流である地域研究において、情報学の計量性を活かした研究手法の構築を目的とする。2021年度は、日本語Webニュースデータを利用し、東日本大震災等の災害に関わる事象の分析を事例として、研究を進めた。研究実績の概要は以下の通りである：研究項目①（イベントセットの構築：ビッグデータをエビデンスとして構造化する）　収集した日本語Webニュースのテキストデータ本体、下記②によるテキストデータの計量化の結果、それに関連する情報（語彙の品詞、文の構造、地名に関わる語彙と緯度・経度等）を蓄積し、後段の分析で利用しやすいデータ構造（イベントセット）を定義した。研究項目②（イベントセットの分析：ビッグデータから地域社会の変容を計量的に把握する手法の開発）　Latent Dirichlet Allocation（トピックモデル）を利用して、日本語Webニュースデータの記事の分類と内容分析を実施するとともに、分析に使用したプログラムのツール化を試みた。研究項目③（数理モデルの構築：地域社会が変容する機序の説明および動向を予測する数理モデルの構築）　地域社会が変容する瞬間を捉える試みとして、イベントの連鎖を時系列データを見なした異常値検出技法の可能性を検討した。またイベントの連鎖をネットワークモデルと捉え、定性推論によるシミュレーション等の分析の可能性も検討した。上記の成果に基づいて、英語・スペイン語によるニュースデータを利用した地域情報（特に政治関わる事象）の分析の準備に着手した。