空間データマイニングによるソーシャルキャピタルの局地的差異の抽出と要因分析

2010 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 20780172
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 西前 出 京都大学, 地球環境学堂, 准教授 (80346098)
• Keywords: ソーシャル・キャピタル / 空間データマイニング / 空間分析

Research Abstract

本年度は,ソーシャル・キャピタル(SC)の構成要素を詳細に分析することを前年度よりさらに深化させ,研究の総括を行った。また,空間データマイニング(DM)手法の適用とその応用についても研究を遂行した。前者では,SCの構成要素のうち「信頼」に着目し,さらにその構成要素である「ボンディング型SC」と「ブリッジング型SC」に分けて,地域資源(人的資源,土地,歴史などその地域にあるもの)保全活動への参加に対し,どちらの関連が高いのか,という点についてモデル化し,分析を行った。これには以前に研究代表者等が京都府北部にて行った大規模アンケートデータを一部使用している。分析の結果では,「ブリッジング型SC」よりも「ボンディング型SC」の要素が大きく関連があることが明らかとなった。従来のブリッジング型SCを重視すべしといった多くの既往研究に対して,ボンディング型SCに着目した地域社会のあり方の重要性を指摘した。
後者の研究では,モンゴルにおける家畜分布の特徴について空間DM手法を用いて詳細に分析を行った。モンゴルは民主化後の自由経済のあおりを受け,牧民は利潤を追求して家畜を劇的に増やしてきた。しかし,植生に与える影響は既に環境容量を超えているという指摘もあり,モンゴル全土での家畜分布とその変化を詳細に把握する必要がある。そこで,Geographically Weighted regression (GWR)という空間分析手法を適用し,モンゴルの植生に対する影響が大きいと考えられているヤギの分布と植生の関連について分析を行った。結果として,カシミヤが採取できるヤギの増加により,9月から10月の間の植生へのインパクトが定量化された。モデル開発の結果は,先述のSC分析に応用し,空間的なSCの特性を抽出することが理論的に可能となった。どの場所でどのような形の政策が有効であるかといった具体的な提言を援用できる研究手法を開発した。