Explainable Social Simulation: Cause and Effect Clustering Approach

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本年度は、予備的な検討を行い、手法のアイディアを固めるための準備を行った。予備的な検討として、因果内包クラスタリングによる説明可能化が求められる背景について整理を行い、その原因である深い不確実性（deep uncertainty）について考察した結果を「計測と制御」誌に特集「リアルスケール社会シミュレーション、その技術と応用」の解説論文としてまとめた。また、因果内包クラスタリングによる説明可能化技術が、いわゆるpredictionやforecastのような将来何が起こるのかを予測することではなく、projectionとして仮定に基づいて将来の状況を見積もるというシミュレーション活用の文脈で、社会共創的なアプローチにおいて重要になることを位置づけ・整理し、「感性工学」誌の特集「予測と感性」の解説論文としてまとめた。エージェントベース社会シミュレーションよりも相互作用が少なく、因果関係の抽出がより簡単であるような対象として、自治体における住民への経済支援制度設計のマイクロシミュレーションを選び、多目的最適化の結果得られた目的関数空間上の解の形状を決定木により説明する手法を考案し、全国約500市に本手法を適用して、手法が有効な分析結果を提供できることを確認した。これらは経済支援制度設計のマイクロシミュレーションの紹介論文と説明可能化手法の論文としてまとめた。説明可能化手法の論文に関しては、研究会（計測自動制御学会 システム・情報部門社会システム部会第31回社会システム部会研究会）での学生賞を受賞した。