複雑なグローバル関係を紐解くデータ中心科学と国際政治学との分野融合の創出

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社会現象に影響を与える民族（Ethnicity）や出自（Origin）の多様性と分断を，名字と国籍（Nationality）のビッグデータと機械学習の技術により，実証的に分析するという新たな研究手法を導入した．全世界３億人の企業関係者の名字と国籍とで学習されたRecurrent Neural Network（RNN）は名字-出自分類器として利用が可能である．また，出自をクラスタリングすることで，名字-民族分類器としても利用可能である．この分類器を用いて商取引に与える民族性の影響を実証的に調査する経済学への応用を行った．貿易では同一言語圏でさえ取引量が取引相手との民族の類似性に依存する一方で，国内の企業間取引では，そのような特徴が統計的に有意ではないことが明らかとなった．