Development of non-market valuation method based on machine learning with an integration of the image and text data

• Project/Area Number: 23K25066
• Project/Area Number (Other): 22H03812 (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 64060:Environmental policy and social systems-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 栗山 浩一 京都大学, 農学研究科, 教授 (50261334)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 藤野 正也 福島大学, 食農学類, 准教授 (00792392) ; 庄子 康 北海道大学, 農学研究院, 教授 (60399988) ; 柘植 隆宏 上智大学, 地球環境学研究科, 教授 (70363778) ; 久保 雄広 国立研究開発法人国立環境研究所, 生物多様性領域, 主任研究員 (80761064)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000); Fiscal Year 2024: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000); Fiscal Year 2023: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000); Fiscal Year 2022: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
• Keywords: 環境価値評価 / 景観 / ビッグデータ / 機械学習

Outline of Research at the Start

本研究の目的は、画像データとテキストデータを機械学習により分析し、アンケートとビッグデータを統合することで、バイアスを軽減した新たな環境価値評価手法を開発することにある。ビッグデータを活用し、画像やテキストが観光客に及ぼす影響を機械学習によって分析する。そしてアンケート調査で得られた支払意思額のデータとビッグデータを統合することでバイアスを補正するための統計手法を開発する。