計算社会科学の社会学的基盤の構築

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2022年度は研究プロジェクトの成果の1つとしてSociological Foundations of Computational Social Scienceの刊行に向けて、研究プロジェクトメンバーが担当章のドラフトを執筆し、それらに基づいて議論を重ねた。その結果として得られた主な知見は次のようになる。（１）計算社会科学の手法を社会学に本格的に導入するためには行為者の意味解釈過程を明確に取り入れる必要がある。そのために計算社会科学で開発されている、人々の解釈過程を取り入れたトピック・モデルを適切に用いることが可能性として考えられる。（２）学校外教育が教育達成に与える因果効果について複数の処置によるモデルを機械学習（machine learning）の方法を組み合わせて明らかにした。（３）社会学における統計的因果推論と推定における機械学習の適用可能性について、社会階層研究を例に説明した。（４）計算社会科学において、メカニズムの解明と予測の両立が重要である。まず、メカニズムの解明は、社会現象における因果関係を理解するために必要である。たとえば、なぜある社会現象が起こるのか、それがどのような要因によって引き起こされるのか、ということを理論に基づき解明することで、社会現象と人間行動の理解に役立つ。一方、社会現象と人間行動を予測することは、メカニズムの検証だけでなく、社会科学の知見に基づく政策提言につながる。（５）2020年1月から退任までの安倍首相に関するTwitter記事の分析から、Twitter上での世論が世論調査によって測られる世論とどのような違いがあるのかを検証した。その結果、Twitter上の世論は人々のあるイシューに対する関心と熱意が反映されたものであるために、「聞かれたから答える」意見を尋ねる世論調査とは異なる「世論」が現れていることが示された。