2016 Fiscal Year Research-status Report
政党マニフェストの時系列データ構築と政策位置の推定（国際共同研究強化）
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15KK0136
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
日野 愛郎 早稲田大学, 政治経済学術院, 教授 (30457816)
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| Project Period (FY) |
2016 – 2017
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| Keywords | 政党 / マニフェスト / コンピュータ・コーディング / 計量テキスト分析 / 政策位置 / トピックモデル / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本国際共同研究加速基金の目的は、基課題である若手研究（B）「政党マニフェストの時系列データ構築と政策位置の推定」（平成25年度～平成28年度）において収集した政党マニフェストのテキストデータに最先端のコーディング技法を適用して各政党の政策位置推定の妥当性と信頼性を高めることである。渡航先のミラノ大学では、共同研究者のLuigi Curini准教授（政治学）やStefano Iacus教授（統計学）を中心として、ヒューマン・コーディングによる文書のコード化をもとに集合的予測を可能にする統一パッケージが開発されており、共同研究を進めることで複数のコーディング技法を比較することが可能になった。
2016年度は政党マニフェストのテキストにunsupervised methodを応用することに注力した。研究実績の概要は以下の2点にまとめられる。
（１）電子化した政党マニフェストのテキストをもとに、まずは、WordfishのRコードを用いて政党位置の推定を進めた。unsupervised methodによりマニフェストのテキストから政党の位置を一次元上において推定することが可能であることが確認できた。
（２）次に、政党マニフェストを分類する計量テキスト分析の手法としてstructural topic modelの適用を試みた。政党マニフェストは伝統的にヒューマン・コーディングにより分類されてきたが、unsupervised methodのひとつであるstructural topic modelを用いることにより信頼性の担保を高めつつ、ヒューマン・コーディングに近い妥当な分類がどの程度可能になるかを検証した。従来用いられてきたヒューマン・コーディングによる比較マニフェスト研究の結果と比較する論文を欧州政治学会（EPSA）で報告する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
基課題で収集した政党マニフェストのテキスト化を完了させ、予定通りunsupervised methodのひとつであるWordfishを用いた分析を行った。同じくunsupervised methodのひとつであるstructural topic modelを用いた分析を行い、学会報告の準備を進めることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
学会報告論文を共同研究の成果として学術誌に投稿する。unsupervised methodとsupervised methodを含む他のコーディング技法との比較を進める。
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[Journal Article] Japan2016
Author(s)
Hino, A.
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Journal Title
European Journal of Political Research, Political Data Yearbook
Volume: 55
Pages: 156-163
DOI
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