| Project/Area Number |
22K01118
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 05010:Legal theory and history-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
飯田 高 東京大学, 社会科学研究所, 教授 (70345247)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
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| Keywords | 複雑性 / ネットワーク分析 / 行動経済学 / 実験 / 法の構造 / 認知 / 法社会学 |
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| Outline of Research at the Start |
法などのルールを人々にとって理解しやすいものにするにはどうすればよいか。そして、ルールはどれくらい詳細であるのが適切なのか。本研究は、これらの問いに対して２つの方法でアプローチする。第一に、法令のデジタルデータを利用しながら、分野ごとの法の複雑さの違いや、法の複雑さの経時的変化を測定する。第二に、第一の作業で得られた「客観的な法の複雑さの指標」と「複雑さに関する人々の主観的な認識」との関連をオンライン実験を通じて検討する。以上の作業によって、「理解しやすく効果的なルール」が備えるべき条件を体系的に解明するための基盤を創ることを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、社会の変化に伴って法がどのように変容してきたかを「複雑さ」の観点から測定・記述し、法の最適な「複雑さ」を探究することを目的とする。研究期間は2022年度から2025年度までである。１年目から２年目前半にかけて日本法のデジタルデータの分析を行い、２年目後半からオンライン実験を合計で３～４回実施する。
初年度にあたる2022年度は、日本法の条文や判例の引用関係についてのデジタルデータを収集し、その一部をネットワークデータに変換したうえで分析を行った。本研究では法分野ごとの複雑性、および複雑性の経時的な変化をネットワーク分析によって明らかにする予定であるが、2022年度は特に民事法分野における相互参照の関係を研究することに集中した（ここで得られた知見の一部は2023年度中に公表される見込みである）。
以上のデータ分析と並行して、人々の法の認識に関する国内外の先行研究（法社会学・心理学・経済学における実証研究が中心）を収集・整理し、2年目以降に実施するオンライン実験の検討と設計を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度はデジタルデータの収集および加工に多くの時間を要しており、データの加工はある程度進んでいるものの、まだ途中の段階である。その一方で、2年目に実施するオンライン実験の内容の検討までできた点は収穫であった。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究の具体的な内容ごとに見ると進捗に若干のばらつきはあるが、全体としてはおおむね順調に進展していると言えるので、当初の研究計画の通りに今後も進めていく予定である。
2年目はデジタルデータの分析を継続して行うとともに、オンライン実験を複数回実施する。
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)
