| Project/Area Number |
21K13444
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 08010:Sociology-related
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| Research Institution | Sophia University (2022)
Keio University (2021) |
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Principal Investigator |
Sato Yukiko 上智大学, 外国語学部, 助教 (90844829)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 日・独・米新聞報道分析 / コロナ禍報道分析 / クロス・カルチュラル分析 / カルチュラル・アナリティクス / 日・独・米新聞報道記事データベース構築 / コロナ禍報道のテーマ分析 / 自然言語処理技術構築 / コロナ禍報道 / 質的テクスト分析 / 大規模機械学習 / 統計解析 / 日本・ドイツ・アメリカ |
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| Outline of Research at the Start |
パンデミックに代表されるような地球規模での社会の劇的な変化の中で、様々な文化圏の市民の連帯を生み出しうる報道環境の形成に資することを目的とし、日・独・米の異なる文化圏において発信されるCOVID-19に関する大規模なニュース記事データを対象に、コーディングを用いた質的ニュースディスコース分析に定量的な統計解析および機械学習を組み合わせた「異文化横断型の質的・量的混合テクスト分析手法」を構築し、コロナ禍報道の受容過程を解明する。新たな分野横断型の大規模テクスト分析手法を提示し、①三文化圏の報道内容の特徴、②時系列的な変化、③文化・社会的要因、並びに、グローバル時代の報道メディアの課題を提示する。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study aimed to analyze and compare news coverage on COVID-19 in three different regions and languages (Japan, Germany, and the United States) by constructing a "cross-cultural qualitative and quantitative mixed text analysis method", which achieved the following three results: 1) Constructed a database that accumulated data on newspaper coverage on COVID-19 in Japan, Germany, and the United States from 2020. 2) Developed a set of unified categories for analyzing COVID-19 coverage in three different languages. 3) Created a foundation for the development of a mixed-methods approach that combines qualitative and quantitative methods to analyze texts qualitatively and automatically.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
学術的意義として、日・独・米で発信されたコロナ禍報道の受容過程において、①各地域の報道内容の特徴、②時系列的な変化、③文化・社会的要因を理解するテクスト分析の基盤を提示したことがあげられる。次に、社会的意義として、新たな異文化横断型のテクスト分析手法の開発に向けた土台を構築したことがあげられる。本研究によって定義された、COVID-19の報道を分析するコードルールは、言葉の文脈に基づき自動的にテクストを分析することが可能となる手法の実現に欠かせない。本研究成果は、今後パンデミックに関するニュースを自動的にかつタイムリーに分析することができる手法の開発へ貢献すると考えられる。
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