Interactions between greenery and social capital in the urban environment

城市环境中绿化与社会资本的相互作用

• 批准号: 22K20325
• 负责人: 打田 篤彦
• 金额: $ 1.66万
• 依托单位: Otemon Gakuin University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-08-31 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K20325/
• 关键词: 社会関係資本; 都市緑化; 社会調査; 機械学習; 公共政策

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。

This study aims at exploring the interaction between greening and human capital in urban environment, policy proposal, academic knowledge acquisition, administrative organization, questionnaire survey, mechanical learning, quantitative analysis of a large number of images, and organization and cooperation among administrative personnel. In 2022 (the second half after the payment of the research fee), the first phase of the project will focus on the interaction between the residents of the target area and the surrounding environment, and the interaction between the special plants and the administrative policies. The result is that it is not possible to get rid of it. Google Street View's portrait is mechanically learned, and green vision is estimated by adding, co-researchers, and satellite portraits using the Normalized Difference Vegetation Index The green rate of the road, the green rate of the road The main reasons for the above are estimated as follows: population dynamics information of the national situation survey, area division of the use area, answers to the local people's awareness survey, description of the above 120 items, and implementation of the Lasso survey. This analysis is based on machine learning, target number, specification, selection, over-learning, regularization, and simultaneous execution. The results, green vision rate and green coverage rate are estimated to be 18 and 11 respectively. The above is the responsibility of the administrative organs, the discussion of the solution, the preparation of the content of the academic journal, and the preparation of the journal. In the second stage, the main factors of operation possibility, main body analysis, regional greening and social relations capital construction are discussed, and the preparation of investigation and research on related issues is started.