2023 Fiscal Year Research-status Report
Epidemiological elucidation of the process of health-promoting effects of urban green spaces using artificial intelligence
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22K14393
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
大塚 芳嵩 大阪公立大学, 大学院農学研究科, 助教 (70784867)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 緑地環境 / 近隣環境 / ゼロ次予防 / 行動変容 / 確率モデリング / データ・ドリブン・アプローチ / 仮説生成型研究 / ビッグデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、都市部における人間・社会・環境の相互作用に関する各種のビッグデータをパネルデータ（同一人物の複数時点での追跡データ）として取得し、人工知能を用いた時系列分析によって、都市緑地の健康増進効果の発現プロセスを明らかすることを目的とした疫学研究に相当する。本研究は、申請者が独自に調査していた過去3時点分（2021年3月、2022年3月、2023年3月）のパネルデータに関する追跡研究と位置づけられる。本研究が達成されたあかつきには、データセットに含まれる多要因間の確率的因果関係が構造モデルとして図示され、都市緑地の健康増進効果に関するメカニズムとその効果を最大化する条件が明らかになる。
本研究の2年目においては、上記の年度毎の研究計画を更新し、疫学研究としてより人の健康状態に踏み込むために重要なデータ（感染症・非感染症の既往歴、通院履歴、BMI、健康意識など）を調査できるように、第4時点目の調査を2023年11月にアップデートして実施した。
また、本研究計画のデータセットを用いた環境と行動変容に関する論文が英文誌に2件採択され、国際会議での1件発表などの成果を上げた。これらの発表により、身体活動の種類や程度が自然と向上するために必要なまちの自然環境、建造環境、社会環境の要因とその関連性を明らかにすることができた。この例として、緑地の利用に影響する要因として、家族の存在や近隣住民との繋がりなどの人間関係が最も影響する可能性が高いことが示された。また、緑地の利用は、地域住民の行動変容ステージ（関心や行動の強度のレベル）は、その段階ごとに最も影響する要因が異なることが示された。例えば、緑地の利用を開始するきっかけは近隣住民との繋がりであるが、緑地の利用1年以上継続するためには本人が緑地の健康効果を実感することが必要であることが示唆された。
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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
当初予定していた研究計画は、ほぼ全て実施できたため、概ね順調に進展していると評価できる。
また、研究実績における本研究計画の要点となる毎年の追跡調査の継続とそのデータパネルデータ化は順調に進んでおり、本研究の3年目にあたる2024年度の第5回目の追跡調査の実施の目途も立っている。また、論文等の成果についても、順調に発表が進んでいる。このため、本研究の2年目に相当する現時点では、概ね研究計画全としては順調に推移していると評価できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究の最終年度に相当する次年度（2024年度）の研究計画においては、以下の計画を元に研究を行う。
①申請当初の研究計画に即して、第5回目の追跡調査を継続する。また、第5回目の調査は、第4回目の追跡調査と同じく、疫学研究として重要な病歴などのデータを含めた調査とする。加えて、早急に第1-2-3-4-5時点目のデータを連結したパネルデータを作成し、これらのデータセットの分析および論文の投稿に向けて準備を行う。
②現在、分析が完了した第1－2時点目のデータセットを利用した論文を投稿する。また、大幅に調査内容をアップデートした第4回目調査の速報を学会に発表する。その他、第4時点目の調査データと過去の調査データ（1-3時点目）を連結した分析を行う。
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| Causes of Carryover |
本研究は、以下の理由から次年度への持ち越しが生じた。
①本研究の申請当初は3カ年の研究計画期間内で季節変化による影響を捉えるため、計5回の追跡調査を実施する予定であったが、採択時に得られた予算を考慮して研究計画期間内における調査回数、調査規模の見直しを図る必要があった。②本研究の研究デザインがパネルデータ分析（同一対象者の追跡研究）である都合上、毎回の調査において対象者の脱落（対象地からの引っ越しや追跡調査への不参加など）が生じるため、人工知能による分析の精度を落とさないためには、新規参加の獲得も必要となり、1回あたりの調査規模が当初予定よりも大きくせざるを得ない状況となった。③本研究の2年目においては、上記の事情に加えて、別途本研究に使用できる研究費を確保することができ、その予算は2023年度中までの予算であるため、そちら費用を利用した調査を優先した。
以上の理由から、繰り越し可能かつ脱落した対象者の補填がより必要となる翌年度に科研費予算を繰り越した。
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