Project/Area Number |
22K20325
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Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
0110:Psychology and related fields
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Research Institution | Otemon Gakuin University |
Principal Investigator |
打田 篤彦 追手門学院大学, 共通教育機構, 特任助教 (30963772)
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Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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Keywords | 社会関係資本 / 都市緑化 / 社会調査 / 機械学習 / 公共政策 |
Outline of Research at the Start |
社会関係資本は、1990年代から個人・集団・地域に対する効用が着目され、国際的にはOECDや世界銀行、国内では内閣府などが意識調査で取り扱っており、公共政策における不可視の社会的な基盤としての重要性が指摘されている。一方、その構築の仕方に関する包括的な議論は同様には蓄積されておらず、特に人々の周囲の環境との関係性については政策的にも意義のある論点ながら検討が途上といえる。そこで本研究では、行政のオープンデータや社会調査、機械学習による大量の画像データの定量化、そして行政の実務者との連携を組み合わせ、都市における緑化と社会関係資本との相互作用を検討し、政策提言に耐える学術的知見の獲得を目指す。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、都市環境における緑化と人々の社会関係資本との相互作用を検討し、政策提言に耐える学術的知見の獲得を目的とし、行政機関によるオープンデータや質問紙調査、機械学習モデルによる大量の画像データの定量化、そして行政の実務者との連携を組み合わせた検討を行っている。2022年度(研究費交付後の下半期)は第一段階として、対象地域の住民と周辺環境の景観、特に植物との相互作用について、行政による施策の影響を踏まえて関連する要因を明らかにすることを目指した。 得られた成果は次のとおりである。Google Street Viewの画像データを機械学習モデルで識別し推定した緑視率に加え、共同研究者らとともに衛星画像を用いて正規化植生指標(Normalized Difference Vegetation Index)を測定し緑被率を推定した。緑視率は街路を歩行する人の視野のうち植物の緑が占める割合であるのに対し、緑被率は当該地域を上空から観測した際に植物の緑が覆っている面積割合を指す。それらの要因を推測すべく、小地域(町丁目)を単位とし、国勢調査の人口動態情報、用途地域区分の面積割合、そして地元行政による住民意識調査の回答、以上の計120項目を説明変数としたLasso回帰を実施した。この解析では、機械学習により目的変数に対して説明力のある変数の選択と、過学習を防ぐ正則化が同時に行われる。その結果、緑視率および緑被率と関連を持つ項目がそれぞれ18および11推定された。以上を受け、連携する行政機関の担当部署と解釈の議論を行い、内容の学術誌への投稿を準備するに至っている。 さらに、第二段階である、要因の操作可能性とその主体を検討し、地域での緑化と社会関係資本の構築に関する政策提言を目指し、連携先の施策上の課題に対応した調査研究の準備を開始した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2022年度について、当初は、連携する行政機関の担当部署から追加のデータの提供を受けること、現地調査を実施するための機材や体制の準備、そして解析結果について連携先との議論を経て投稿の準備に至る計画を想定していた。 しかし、連携先の担当部署での担当者の交代および施策の焦点として緑化指標の更新に加えて公園整備の適正化が浮上したことで、研究方針の軌道修正が必要となった。また、研究代表者が所属機関を異動することが年度の終盤に決まり、係る事務手続きや研究拠点の移設が新たな業務として発生した。以上の理由から、行政機関の担当部署との連携が前提となるデータの提供、そして現地調査の体制づくりについては、2023年度に持ち越して計画を再考することとなった。 一方で、緑被率に関するデータの作成および解析、報告用の原稿の執筆に関しては進捗し、一定の成果として学術誌に投稿する素地が整えられた。
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Strategy for Future Research Activity |
終了年度である2023年度は、2022年度の解析結果の学術誌への論文投稿、連携する行政機関の担当部署の新たな施策での課題に対応した調査研究の展開が想定される。 具体的には、まず論文投稿については、2022年度に執筆した原稿を基に共著者らと協議を重ね、また連携先の担当部署からの見解も得て、上半期を目途に行う。これと並行して、連携先の行政機関で新たに焦点が当てられるようになった公園整備の適正化について、既に得た緑化に関する研究知見と接続する形で、調査研究を展開する。この際、中央省庁が公開している地理情報のデータ、連携先の担当部署が保有する公園管理に関するデータ、Google Street Viewでの画像データ、そして現地で取得される画像データをそれぞれ整備および結合、そしてそれらを統計解析し関係者で解釈の議論を想定している。それぞれ上半期と下半期を目途に進捗させ、その後、学会発表や論文投稿、また行政関係者が参加する研究会での報告といった成果の発信を企図する。
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