Interactions between greenery and social capital in the urban environment

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本研究では、都市環境における緑化と人々の社会関係資本との相互作用を検討し、政策提言に耐える学術的知見の獲得を目的とし、行政機関によるオープンデータや質問紙調査、機械学習モデルによる大量の画像データの定量化、そして行政の実務者との連携を組み合わせた検討を行っている。2022年度（研究費交付後の下半期）は第一段階として、対象地域の住民と周辺環境の景観、特に植物との相互作用について、行政による施策の影響を踏まえて関連する要因を明らかにすることを目指した。得られた成果は次のとおりである。Google Street Viewの画像データを機械学習モデルで識別し推定した緑視率に加え、共同研究者らとともに衛星画像を用いて正規化植生指標(Normalized Difference Vegetation Index)を測定し緑被率を推定した。緑視率は街路を歩行する人の視野のうち植物の緑が占める割合であるのに対し、緑被率は当該地域を上空から観測した際に植物の緑が覆っている面積割合を指す。それらの要因を推測すべく、小地域（町丁目）を単位とし、国勢調査の人口動態情報、用途地域区分の面積割合、そして地元行政による住民意識調査の回答、以上の計120項目を説明変数としたLasso回帰を実施した。この解析では、機械学習により目的変数に対して説明力のある変数の選択と、過学習を防ぐ正則化が同時に行われる。その結果、緑視率および緑被率と関連を持つ項目がそれぞれ18および11推定された。以上を受け、連携する行政機関の担当部署と解釈の議論を行い、内容の学術誌への投稿を準備するに至っている。さらに、第二段階である、要因の操作可能性とその主体を検討し、地域での緑化と社会関係資本の構築に関する政策提言を目指し、連携先の施策上の課題に対応した調査研究の準備を開始した。