An Empirical Study of Causal Mechanisms via Semantic Dimension Analysis and Text Experiments

• Project/Area Number: 25K00689
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 08010:Sociology-related; Basic Section 80030:Gender studies-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section80030:Gender studies-related , Basic Section08010:Sociology-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 瀧川 裕貴 東京大学, 大学院人文社会系研究科(文学部), 准教授 (60456340)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 出口 剛司 東京大学, 大学院人文社会系研究科(文学部), 教授 (40340484) ; 笹原 和俊 東京科学大学, 環境・社会理工学院, 教授 (60415172) ; 上島 淳史 慶應義塾大学, 文学部(三田), 助教 (80937269)
• 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: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2025: ¥9,620,000 (Direct Cost: ¥7,400,000、Indirect Cost: ¥2,220,000)
• Keywords: 計算社会科学 / 生成AI / 数理社会学 / 実験 / テキスト分析

Outline of Research at the Start

本研究課題の中心的問いは方法論的な問いである。すなわち、「複雑で豊かな意味世界を過度に単純化することなく定量化し、行為者によって解釈された意味が行為を因果的に規定するメカニズムを経験的に明らかにすることはいかにして可能か」にある。本研究では、埋め込みモデルというモデルを用いて、意味と行為の関係をモデル化し、テキストを用いた実験により、モデルの内容を検証することで上記の問いに答えることを目指す。