社会科学の発展に向けた「探索的データ分析」の方法論の開発

• Project/Area Number: 25K00625
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 07030:Economic statistics-related; Basic Section 07060:Money and finance-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section07030:Economic statistics-related , Basic Section07060:Money and finance-related
• Research Institution: Hitotsubashi University
• Principal Investigator: 植松 良公 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 准教授 (40835279)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山形 孝志 大阪大学, 社会経済研究所, 特任教授(常勤) (20813231) ; Jiang Peiyun 東京都立大学, 経営学研究科, 助教 (20906929)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2027: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000); Fiscal Year 2026: ¥7,280,000 (Direct Cost: ¥5,600,000、Indirect Cost: ¥1,680,000); Fiscal Year 2025: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
• Keywords: 探索的データ分析 / 変数選択 / 偽発見率 / 頑健性 / e値

Outline of Research at the Start

ビッグデータの時代において，データから新たな仮説や理論の足掛かりとなる知見を「発見」するための「探索的データ分析」が重要となる．実験が難しい社会科学分野においては，そうした「発見」に「統計学的再現性」が求められる．一方で，社会科学におけるデータは複雑な従属構造を有するため，従来の統計手法では安定的な分析が難しい．本課題では，従属性に頑健かつ再現性を有する新たな探索的データ分析の手法を提供する．