Computational Archaeology based on Big Data Analysis of Agent Based Simulation Logs
Project/Area Number |
22K18156
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
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Research Institution | Osaka Institute of Technology |
Principal Investigator |
坂平 文博 大阪工業大学, 情報科学部, 准教授 (70578129)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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Keywords | エージェントシミュレーション / 計算考古学 / ビッグデータ解析 |
Outline of Research at the Start |
本研究は、従来の考古学研究とエージェントシミュレーションを用いた研究の相互連携を促進させるために、シミュレーションの計算過程である時系列ログデータのビッグデータ解析を用いた計算考古学の新たなフレームワークを開発する。具体的には、大規模計算シミュレーションから出力される大量かつ多様なシミュレーション結果(=仮説)とそこに至るまでのプロセスである時系列ログデータのセットをビッグデータと捉え、これらビッグデータから機械学習の手法を用いて各仮説の分岐点を抽出する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、従来の考古学研究とエージェントシミュレーションを用いた研究の相互連携を促進させるために、シミュレーションの計算過程である時系列ログデータのビッグデータ解析を用いた計算考古学の新たなフレームワークを開発する。大量かつ多様なシミュレーションログをデータサイエンスの手法で分析することで、考古学研究の成果をインプットとしたシミュレーション研究という従来の一方向の連携ではなく、シミュレーション研究の成果も考古学研究のインプットになるような双方向の連携が可能となる。シミュレーションの仮説が検証できる具体的な根拠を提示するという本研究のアプローチは、考古学研究だけでなく広く人文科学研究におけるシミュレーションの活用法の知見を提供することができる。研究の第1年度(2022年度)としては、次の4点について研究を実施した。 (1)シミュレーション対象となるテーマに関して、縄文時代の関東の黒曜石に関する交易ネットワークに焦点を当てた。 (2)上記(1)において、縄文時代の関東の黒曜石のデータを整理し、データサイエンス手法でクラスタリングを行い、少サンプルに依存する結果の歪みの低減と社会ネットワーク分析の結果の可読性の向上を行った。 (3)上記(2)に関して、成果をまとめ、国際会議への投稿と参加、学術論文誌への投稿を行った。 (4)上記(2)に基づいて、関連文献をもとに、黒曜石の交易ネットワークに関するエージェントシミュレーションモデルを検討した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウィルスの流行及び半導体の製造及びサプライチェーンの障害により、当初予定していた国際会議への参加及び高速計算機の導入が困難となった。 そのため、一部計画を変更して、具体的な研究対象の設定とそのための基礎的な工程として前倒しして、シミュレーション対象となるテーマに関するデータの整備とそれらデータを用いたデータサイエンス手法による分析を行った。
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Strategy for Future Research Activity |
今後は、研究の第1年度(2022年度)の後期に行ったシミュレーションモデルの検討ともとに、具体的なシミュレーションモデルを実装し、実験を実施する。これら内容をまとめて、2023年度下半期以降に国際会議及び国際会議録にて成果を発表する予定である。また当初計画していた高速計算機を導入し、より大規模な解析を実施する予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(8 results)