| Project/Area Number |
23K22142
|
|---|
| Project/Area Number (Other) |
22H00871 (2022-2023)
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 07080:Business administration-related
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
柴山 創太郎 東京大学, 未来ビジョン研究センター, 教授 (30609285)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鎗目 雅 東京大学, 大学院公共政策学連携研究部・教育部, 客員准教授 (30343106)
松本 久仁子 文部科学省科学技術・学術政策研究所, 科学技術予測・政策基盤調査研究センター, 主任研究官 (50830882)
Mattson Pauline 東京大学, 未来ビジョン研究センター, 客員研究員 (20998546)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥9,750,000 (Direct Cost: ¥7,500,000、Indirect Cost: ¥2,250,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
|
|---|
| Keywords | 知識生産 / 国際比較 / 機械学習 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
公共部門において生産される科学「知識」は現代知識社会の基盤を形成する。知識生産には、その創造性から「人（研究者）」が中心的役割を果たすが、近年の「計算機科学」の発展はこの基本構造に変化を齎した。即ち、高度な学習能力を備えた「機械」が「人」と補完的に（或いは同等に）知識生産者としての役割を担おうとしている。本研究では、組織科学・情報科学・認知科学の学際的理論に基づき、研究組織における「機械」と「人」の相互作用が知識生産に寄与するメカニズムの理解を目指す。科学知識生産の主要各国からデータ収集し、その国際比較を通じて、「機械」活用を通じた知識生産促進に資する政策を提案する。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
公共部門において生産される科学「知識」は現代知識社会の基盤を形成する。知識生産には、その創造性から「人（研究者）」が中心的役割を果たすが、近年の計算機科学の発展はこの基本構造に変化を齎した。即ち、高度な学習能力を備えた「機械」が「人」と補完的に（或いは同等に）知識生産者としての役割を担おうとしている。本研究では、研究組織における「機械」と「人」の相互作用が知識生産に寄与するメカニズムを理解し、「機械」活用を通じた知識生産促進に資する政策を提案することを目的とする。
本研究は、主に理論モデルの構築、実証データに基づくモデル検証、実証分析に用いる技術開発から構成される。実証分析では以下４手法からデータ収集・分析を行う。（１）大学・公的研究機関に所属する各種研究分野において「機械」利用を伴う研究を行う研究チームを対象と、論文データの文献書誌情報に基づき、計量経済学的分析を実施する。（２）（１）と同様の対象から無作為抽出した研究チームの報告した論文の責任著者を対象として質問票調査を実施し、（１）の文献書誌情報と合わせて計量経済学的分析を行う。（３）知識生成過程に関する詳細な観察を目的としたエスノグラフィーを実施する。（４）関係当局・大学事務担当者等のインタビューを実施し、政策分析および政策提案を行う。
以上の計画に基づき、本年度には主に理論モデルの構築と実証データ（特に（１）と（２））に基づくモデル検証を進めた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
エスノグラフィーについては技術的理由から実施方法を修正して最終年度にかけて実施することにしたが、全体としては概ね予定通り進捗している。
|
| Strategy for Future Research Activity |
最終年度には、追加的質問票調査とそれに基づく計量分析、研究室における観察研究を行い、それらを踏まえた政策分析を行う。
|
