2017 Fiscal Year Annual Research Report
Decision support system for symmetry of information and political agenda
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15H02864
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
中山 幹康 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (10217945)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山敷 庸亮 京都大学, 総合生存学館, 教授 (20335201)
坂本 麻衣子 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (50431474)
長曽我部 まどか 鳥取大学, 工学研究科, 助教 (50757268)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 情報の対称性 / 政策課題の対称性 / 意思決定支援システム / テキストマイニング / 東日本大震災 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
複数の主体（国家、中央官庁、地方自治体など）に間で、共有する資源と環境を巡る係争を回避するためには「狭義の政策決定者」であるこれらの主体と「広義の政策決定者」である一般市民の間で「情報」と「政策的課題」の共有を担保することも「意思決定支援システム」が果たすべき機能であるとの認識に立脚して、 本研究では「意思決定支援システム」の構築に際して，交渉の当事者間と一般市民が「情報」と「政策的課題」を円滑に共有するための方法論を探求することを志向した。
複数の参加者による議論に於いて「政策的課題の対称性」を数量化するための方法論として、 テキストマイニングにより得られる発言者の発言量、発言のやりとりのネットワーク、各指標の時間経過におけるダイナミクスから、議論の進捗に於ける各段階について指数として得る為の方法論を開発し、現実の事例に適用することでその有用性を明らかにした。また、開発された方法論をWeb上で公開可能なシステムとしてインプリメントすることで、誰でも自分が関心を有する議論に適用することが可能な「開かれた意思決定支援システム」に成り得ることを示した。
また、複数の国家が関与する政策課題について、当事者である一国の国営通信社が打電するニュース（外電）に関して、政策課題に関わるキーワード相互の「近さ」である「コサイン距離（類似度）」をテキストマイニングにより時系列的に把握することにより、当該国の政策が変化する過程を把握し得ることを明らかにした。
このように本研究で開発・検証された方法論は「狭義の政策決定者」と「広義の政策決定者」との間に於ける「情報」と「政策的課題」の共有を推進し得ることから、その方法論をインプリメントした「意思決定支援システム」を構築することの可能性が示唆された。
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| Research Progress Status |
平成29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成29年度が最終年度であるため、記入しない。
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