Best-Worst Scalingの選択肢集合の設計法と選好の再現性に関する研究

• Project/Area Number: 24K01857
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 41010:Agricultural and food economics-related
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 合崎 英男 北海道大学, 農学研究院, 准教授 (00343765)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥10,790,000 (Direct Cost: ¥8,300,000、Indirect Cost: ¥2,490,000); Fiscal Year 2027: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000); Fiscal Year 2026: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: Best-Worst Scaling / 選択肢集合

Outline of Research at the Start

Best-Worst Scaling（BWS）は、複数の選択肢（項目等）に対する人々の選好を効率的に測定する表明選好法の一種である。BWSを実証研究に用いるときには、適用目的に合わせて選択肢集合を設計することが重要である。ところが、BWSの実証研究の動向を踏まえると、そのような設計を行えていない研究が一定数存在する可能性が示唆される。本研究は、実証目的に沿ってBWSを活用できるよう、柔軟な選択肢集合の設計法のもとでの選好の再現性をモンテカルロ・シミュレーションによって検証するとともに、誰でも自由に使えるソフトウエアを開発する。