Computational Archaeology based on Big Data Analysis of Agent Based Simulation Logs

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本研究は、従来の考古学研究とエージェントシミュレーションを用いた研究の相互連携を促進させるために、シミュレーションの計算過程である時系列ログデータのビッグデータ解析を用いた計算考古学の新たなフレームワークを開発する。大量かつ多様なシミュレーションログをデータサイエンスの手法で分析することで、考古学研究の成果をインプットとしたシミュレーション研究という従来の一方向の連携ではなく、シミュレーション研究の成果も考古学研究のインプットになるような双方向の連携が可能となる。シミュレーションの仮説が検証できる具体的な根拠を提示するという本研究のアプローチは、考古学研究だけでなく広く人文科学研究におけるシミュレーションの活用法の知見を提供することができる。研究の第１年度（2022年度）としては、次の４点について研究を実施した。（１）シミュレーション対象となるテーマに関して、縄文時代の関東の黒曜石に関する交易ネットワークに焦点を当てた。（２）上記（１）において、縄文時代の関東の黒曜石のデータを整理し、データサイエンス手法でクラスタリングを行い、少サンプルに依存する結果の歪みの低減と社会ネットワーク分析の結果の可読性の向上を行った。（３）上記（２）に関して、成果をまとめ、国際会議への投稿と参加、学術論文誌への投稿を行った。（４）上記（２）に基づいて、関連文献をもとに、黒曜石の交易ネットワークに関するエージェントシミュレーションモデルを検討した。