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社会シミュレーションにおけるビッグデータに頼らないモデリング方法の研究

Research Project

Project/Area Number 20H01571
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Basic Section 08010:Sociology-related
Research InstitutionYamaguchi University

Principal Investigator

石野 洋子  山口大学, 大学院技術経営研究科, 教授 (90373266)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 高橋 真吾  早稲田大学, 理工学術院, 教授 (20216724)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2024-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Keywords社会シミュレーション
Outline of Research at the Start

本研究では,量的データが入手困難な事象に注目する.すなわち,エージェントの適切な内部モデル構造推定のための,質的データに着目した新たな方法論を確立し,医療介護や教育の分野における実際の問題で,提案手法の有効性を実証する.最終的には,データ量の多寡の問題を吸収できる枠組みを構築し,ABMの一般的なモデリングの定式化を目指す.

URL: 

Published: 2020-04-28   Modified: 2022-04-19  

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