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衛星画像と機械学習で描くサブサハラ・アフリカの民族優遇と交通インフラ整備の20年

Research Project

Project/Area Number 22K18522
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 7:Economics, business administration, and related fields
Research InstitutionUniversity of Tsukuba

Principal Investigator

牛島 光一  筑波大学, システム情報系, 助教 (80707901)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 日野 英逸  統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (10580079)
小西 祥文  慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (40597655)
木島 陽子  政策研究大学院大学, 政策研究科, 教授 (70401718)
Project Period (FY) 2022-06-30 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords機械学習 / 民族優遇 / 開発政策 / 衛星画像 / サブサハラ・アフリカ / 政治的優遇
Outline of Research at the Start

本研究の目的は、サブサハラ・アフリカのような統計情報が不足する地域に対して、衛星画像を用いた機械学習によって高度な統計的分析のためのデータセットを構築できることを示し、そのデータセットを用いて、経済発展のための実証分析を行うことである。具体的には〔A〕データ構築:サブサハラ・アフリカの道路交通インフラの量・質に関するパネルデータを構築し、道路がどの民族の居住エリアにより多く建設されてきたかについて明らかにする。〔B〕実証分析:特定の民族への優遇があるほど、非効率な交通インフラ建設によって経済発展が遅れる、を検証する。

Outline of Annual Research Achievements

研究の目的:本研究は衛星画像を用いた機械学習によって高度な統計的分析のためのデータセットを構築し、経済発展のための実証分析を行う。具体的には〔A〕データ構築:サブサハラ・アフリカの道路交通インフラの量・質に関する2000年以降のパネルデータを構築し、道路がどの民族の居住エリアにより多く建設されてきたかについて明らかにする。さらに〔B〕実証分析:特定の民族への優遇があるほど、非効率な交通インフラ建設によって経済発展が遅れる、を検証する。

研究の実施:本年度は本研究課題の2年目にあたる。ケニアにおいて、機械学習と衛星画像を用いて、道路建設パネルデータ構築し、分析した結果、民族優遇の傾向は先行研究が示していた独裁時期ほどは強くないことが確認された。しかし、大領領選挙のルールに基づく、新たな政治的優遇が起きていることが分かった。民族的優遇も政治的優遇も確認できなかった大統領もいたが、その大統領の政党は、実態として解散することになっている。機械学習による予測値の信頼性を確認する手続きを3つ行った。(1)シード値を管理することで異なるモデルの構築50件、(2)道路属性とデータの時期における道路建設の背景との整合性、(3)道路建設予算と予測舗装状況との整合性、の確認である。かなり妥当性の高い予測値が得られていることが分かった。PALSAR情報を用いた解析については解析環境を構築中である。パネルデータを構築可能な情報の選択・収集を並行して進めている。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

機械学習と光学衛星画像による道路建設の予測モデル構築について、現在、世界的に最も優れているモデルが構築されたと考えているため。また、そのモデルの妥当性、得られた予測値がその地域の現実と整合的であることの確認が行えたため。

一方で、この技術をケニア以外の国に拡大するために必要な高分解能衛星情報の収集が若干難航している。PALSAR情報の収集と利用に活路を見出したい。

Strategy for Future Research Activity

2024年度は、(1)機械学習と道路予測に関する論文の執筆、(2)道路建設の優遇と経済成長に関する分析、(3)PALSAR情報を用いた解析方法の確立、を行う。

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (2 results)

All 2023

All Presentation (2 results)

  • [Presentation] 機械学習によって構築した予測値パネルデータの信頼性に関する考察2023

    • Author(s)
      牛島光一
    • Organizer
      第17回「実証的なモラル・サイエンス」研究集会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 衛星画像と機械学習で描く政治的依怙贔屓2023

    • Author(s)
      牛島光一
    • Organizer
      第16回(2023年):「実証的なモラル・サイエンス」研究集会
    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2022-07-05   Modified: 2024-12-25  

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