2018 Fiscal Year Research-status Report
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17K04103
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
中井 美樹 立命館大学, 産業社会学部, 教授 (00241282)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 社会調査データの分析 / 欠損値を含む社会調査データの処理 / ランダム行列理論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
二年度目である平成30年度には、主に3つの課題、（１）欠損値を含む大規模社会調査データの処理における効果的な手法の開発と応用、（２）直接測定されない潜在構造を分析する計量社会学的モデルの応用、（３）国際学会での研究成果の報告および論文執筆による成果の還元、を柱に研究に取り組み成果をあげた。
具体的には、第一の成果とは、欠損値を含むデータセットを分析する際に従来から用いられてきたリストワイズ削除法（完全ケースに基づく分析）について、昨年度より検討してきた最適化手法をさらに発展させたモデルを提案したことである。この発展モデルとは、データセットの中で例えば独立変数としてのフェイスシート情報などのように重要で分析には不可欠な諸変数が優先的にデータセットに含まれるようウェイトを与えたうえで最適化する手続きである。さらに実行するためのコードを R により作成した。第二の成果は、欠測を考慮した潜在クラスモデルについて検討し、アイテムノンレスポンスとユニットノンレスポンスの両方の欠測を考慮した手法の提案とその応用を進めたことである。この研究はミラノビコッカ大学の研究協力者との共同研究により進めてきた。第三の成果は、第二の研究成果を国際学会（ASMOD2018）において報告し論文としてまとめたこと、加えて昨年度に学会報告した成果を英語の論文としてまとめたことである。昨年度報告の成果論文は査読および修正を経てすでに掲載が決まっている。報告時の質問・コメントや査読者のコメントから、手法の応用領域や欠損データの対処手法についてなど多様なフィードバックを得ることができた。近年の統計分析技法の顕著な発展に比して、欠損データへの対処手法は調査データ分析においてはあまり注意が払われないが、起こりうる推定バイアスを回避するための技法上の洗練という点で、本研究成果は重要な意義を持つ。
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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
今年度の目標としていた課題であった、欠損値を含むデータセットを解析する際に最適な変数選択を行い最適なデータセットを得る技法の提案という成果をあげることができ、さらにそれを、優先的にデータセットに含める変数を分析者が定義できるようウェイトを与えた手法にまで発展させた。複数の社会学的な大規模データセット（2015年SSP調査データおよびHomeless Management Information System (HMIS)によるホームレス調査データ）に提案手法を応用した研究を進め、その成果の一部は国際学会において発表を行った後に論文にまとめあげた。また研究実績の概要に示したように、2018年3月より共同研究を開始したミラノビコッカ大学のPennoni教授とともに進めてきた研究も学会発表および論文による成果の公表に結びついている。2018年10月の国際学会（イタリア・ナポリ）では、欠測を含む調査データをジェンダー不平等をめぐる課題の視点から分析を行った研究発表に対して、多様なフィードバックを得ることができ、本研究の意義とその課題をあわせて示すとともに今後の研究を深化させることに繋がったと考える。報告に対してもらった質問・サジェスチョンなどから課題への対処や新たな課題が明確になり、学会発表後の研究打合せにおいて次年度の研究目標を明確化しながら研究を深化させることができたため、次年度も速やかに研究をスタートできる状況にある。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成31年度は、これまでの数年間の研究を通じて検討した手法を実際の社会調査データ分析に応用することで、欠損値が多く含まれるデータにしばしば伴う偏りの問題や精度の課題に対して、より精度の高い推定を可能にする。具体的には第一に、多くの欠測を含むHomeless Management Information System (HMIS)によるホームレス調査データに提案手法を応用する。高い精度で種々の変数との関係を推定することが可能になればホームレス状態になる理由の解明など政策的インプリケーションを得ることに結びつく。第二に、ジェンダー不平等の視座から2015年SSP-I調査データおよび2018年SSP-W調査データという新たに収集されたデータの分析を行う。欠測を考慮に入れ、さらにカテゴリカルな潜在構造を仮定したモデルを応用することで、「男性稼ぎ主」型の福祉国家としての日本の課題をより精度の高い推定により検討することが可能となる。第三に、これらの研究は、平成31年度に成果を国際学会において発表する計画である。
上記の研究遂行は研究協力者との連携を通じて全体テーマを学際的・総合的に推進する。海外の研究協力者とは、日常的には電子メールなどオンラインによる情報の共有を図るとともに、本格的な議論を展開し新たな知見を見いだしていくための研究会開催を年２回程度予定している。加えて国際学会 IFCS2019 への参加・報告を予定している。
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| Causes of Carryover |
次年度使用額として残っている理由は、平成30年度末の3月下旬（平成31年3月）に行った研究打合せのための海外出張の旅費執行が年度内に執行せず次年度になったためである。その点以外は、ほぼ予定通りに予算を執行した。
使用計画については、昨年度末に行った海外出張旅費の平成30年度未執行分の支払いが行われる予定である。平成31年度も海外(米国およびイタリア)の共同研究者の協力を得ながら、年２～３回の研究会を開催と研究成果報告を積極的に進める予定である。
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