2023 Fiscal Year Annual Research Report
ベイジアンＳＥＭによる質的・量的情報の統合とその小規模コミュニティ調査への適用
| Project/Area Number |
21K18743
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
本田 利器 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (60301248)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小谷 仁務 京都大学, 工学研究科, 助教 (30814404)
田中 尚人 熊本大学, 熊本創生推進機構, 准教授 (60311742)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
|
| Keywords | ベイジアンSEM / 小規模コミュニティ / スモールデータ / 自然災害 / WAIC / WBIC |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，小規模コミュニティのようにデータ数が多くできない事例において，構造方程式モデリング(SEM)を適用できるようにするため，量的情報と質的情報を統合した分析を可能とする枠組みとして，ベイズ理論を適用して定式化されたベイジアンSEMを利用する手法を提案する．事前情報として与える条件の妥当性やその効果を定量的に計測するための指標としてのWAIC (Watanabe Akaike Information Criteria)およびWBIC (Watanabe Bayes Information Criteria)の適用性についての検討において明らかとなった精度，解析の安定性等についての課題に取り組んだ．
データが少ない場合の限界についての検討から，解析が可能となるも十分な信頼性を確保できていない場合があることを示した．その理由を明らかにするとともに，対応案について提案した．ただし，この対応案の実事例での検証は別途実施する必要があると判断された．また，実事例において適用するため，海外における地震により被災したコミュニティ（対象地域ではCOVID-19は問題となっていなかった）の復旧に関して，質問票調査と現地調査により収集した情報を分析した．これらの事例にSEMを適用し，ソーシャルキャピタルの観点からの分析に適用した．また，国内に滞在する外国人の防災意識情勢に影響を与える因子の調査を行った．
提案しているベイジアンSEMを用いたスモールデータの分析手法を提案した．また，解析が安定しない場合があったWAICやWBICを安定的に評価する手法を提案した．そして，これらの手法を上記のデータに適用した．分析結果から，比較的サンプル数が少ないコミュニティを対象に，災害に関する様々な意識の醸成に対する直接計測することが難しい文化的因子等の影響を評価することが出来た．
|
Research Products
(5 results)
