| Project/Area Number |
19KK0032
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| Research Category |
Fund for the Promotion of Joint International Research (Fostering Joint International Research (B))
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 6:Political science and related fields
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
岡本 正明 京都大学, 東南アジア地域研究研究所, 教授 (90372549)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
足立 真理 京都大学, 東南アジア地域研究研究所, 研究員 (10848675)
西島 薫 京都大学, スーパーグローバルコース人文社会科学系ユニット, 特定助教 (30838793)
森下 明子 立命館大学, 国際関係学部, 准教授 (40822739)
長谷川 拓也 京都大学, 東南アジア地域研究研究所, 連携研究員 (50760534)
林 憲吾 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (60548288)
島上 宗子 愛媛大学, 国際連携推進機構, 准教授 (90447988)
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| Project Period (FY) |
2019-10-07 – 2023-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥16,510,000 (Direct Cost: ¥12,700,000、Indirect Cost: ¥3,810,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2020: ¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 地域研究 / ビッグデータ / 地方ガバナンス / 東南アジア / インドネシア / 地方自治 / ツイッター / ビッグ・データ / ガバナンス / 地方政治 |
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| Outline of Research at the Start |
本共同研究では、日本とインドネシアの地域研究者がビッグデータなどを用いながら共同研究を行い、ドナーが途上国に一律に適用しがちなグッド・ガバナンスの概念をインドネシアの自治体の事例から再検討した上で、それぞれの地域社会に依拠・適合した地方ガバナンスのモデル構築を目指している。そのために、ビッグデータ分析を行えるインドネシアの機関と連携して分析しながら、現地調査を行っていく。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本共同研究では、日本とインドネシアの地域研究者がビッグデータなどを用いながら共同研究を行い、ドナーが途上国に一律に適用しがちなグッド・ガバナンス の概念をインドネシアの自治体の事例から再検討した上で、それぞれの地域社会に依拠・適合した地方ガバナンスのモデル構築を目指している。2019年度には、地方ガバナンスに関するビッグデータとして、ツイートを収集することに決定していた。そのうえで、2020年度には、いくつかの現地のデータ・マイニング業者を検討した結果、Kata Data社とツイートのデータ収集と分析を共同で行うことにした。当初は、インドネシアの自治体が重視している4セクター（教育、公衆衛生、インフラ整備、開発）についての10年間のツイートを収集・分析する予定であった。しかし、2000年代後半はまだツイートが少ないことから、2013年から2020年のツイートを収集することにした。また、コロナ感染症拡大もあったことから、テーマとしてコロナ感染症も含めて、合計７テーマ（コロナ感染症、雇用・貧困削減、環境、居住、地方ガバナンス、教育、公衆衛生）のツイートを分析することにした。まず、509自治体に言及したツイートをランダム・サンプリングで抽出した後、ユニークかつ「いいね」があるツイートに絞り込んだ。そのうえで、各自治体の人口で重み付けをして自治体ランキングを作った。そこから、最もツイートでの言及が多い32自治体、そして、社会的亀裂の高い３自治体、合計35自治体を選択した。そして、この35自治体、あるいは、その首長名と７テーマに関連するキーワードを含むツイートを約150万収集した。それぞれのテーマのツイートから5％－7％のツイートをサンプルとして抽出して、6種類のアルゴリズムでセンチメント分析を行った。自治体ごとにツイートのセンチメントの割合が大きく異なることがわかってきた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
インドネシアでもツイッター利用者はインターネット利用者（人口の64％）の6割以上となり、地方レベルでもツイッター利用率は高まっている。ただし、ナショナルな話題についてのテーマへの価値判断を伴うツイートは多いものの、予想以上に自治体の政策についての価値判断を伴うツイートは少ないことがわかったため、対象とするテーマを増やしたこともあり、ツイート収集と分析に予想以上に時間がかかった。また、インドネシア語の場合、省略語が多いことから、検索するキーワード選択に時間がかかった。加えて、コロナ感染症拡大により、2020年度に予定していた現地調査を実施できなくなってしまった。
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| Strategy for Future Research Activity |
35自治体の7セクターについてのツイート分析結果を踏まえて、合同会議を開いて、事例分析として取り上げる自治体とテーマを選択していく。本来であれば、今年度前半から現地調査を実施する予定であったが、コロナ感染症拡大で困難なため、現地のカウンターパートに頼りながら、オンライン・インタビューなどを駆使して調査を行っていく。今年度後半、海外出張が可能になれば、現地調査を行っていく。
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