| Project/Area Number |
24K00312
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 08010:Sociology-related
Basic Section 80030:Gender studies-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section80030:Gender studies-related , Basic Section08010:Sociology-related
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
福田 亘孝 東北大学, 教育学研究科, 教授 (40415831)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
三輪 哲 立教大学, 社会学部, 教授 (20401268)
田中 茜 東北文化学園大学, 現代社会学部, 助教 (30908629)
水落 正明 南山大学, 総合政策学部, 教授 (50432034)
池田 岳大 立教大学, 社会情報教育研究センター, 助教 (90909996)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2025: ¥13,780,000 (Direct Cost: ¥10,600,000、Indirect Cost: ¥3,180,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | 機械学習 / 因果推論 / 政策効果 / 未婚化 / 少子化 / 高齢者支援 / 反実仮想 / 構造方程式モデリング / 人口減少 / 未婚化・少子化 / 家族・世代関係 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は機械学習を使って家族や人口について分析することを主な目的とする。具体的には、第一に「機械学習（Machine Learning）」と「潜在的アウトカム（Potential Outcome）」の手法を用いて政府・地方自治体の「結婚支援」や「子育て支援」の結婚・出生に対する「平均処置効果（Average Treatment Effect）」を検討する。第二に、「結婚支援」や「子育て支援」の結婚・出生に対する「効果の異質性（Heterogeneous Treatment Effect）」を検討する。そして、少子高齢社会において持続的成長を可能にする政策の提言を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和６年度の研究実績は次のとおりである。第一に、研究代表者と分担研究者で日本で実施されている政府と自治体の家族に関連する政策のレビューを行った。特に、家族の関連分野の中でも、結婚、子育て、高齢者ケア、一人親支援の分野を中心にどのような支援政策が行われているかを検討した。本研究プロジェクトの主要な目標の一つは政策効果の検討であるので、これにより実際に実施されている家族関係の政策を整理、分類することで研究全体についての道筋をつけることが可能になった。
第二に、機械学習の分析手法を整理分類し社会科学の因果分析への応用可能性について検討した。機械学習は予測と分類を主要な目的として発展してきた手法であり因果分析への関心が余り強くない。一方、社会科学では変数間の因果分析への関心が強い。従って、両者をいかにマッチさせて分析を進めていくかは本研究プロジェクトの方法論的な課題である。従って、機械学習を用いた因果分析手法を検討することにより今後の分析手法の課題の発見と改善を可能になった。
第三に、研究代表者と研究分担者から構成される研究会を立ち上げ、これまで実施された家族関係の社会調査の精査を行うとともに他国の調査の検討し、本研究プロジェクトで行う調査の実施方法と調査項目を吟味した。
第四に、本研究プロジェクトで実施する本調査のプリ・テストについて調査の委託会社の協力を得ながら検討を行った。これにより、調査回収率の改善、回収データの質の向上についての方向性を得ることが出来た。
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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
今年度は、本研究プロジェクトで実施する予定の調査についての検討を行い、機械学習による分析実行するための準備を万全にすることが目標の一つであった。この目標の実現のために、第一に、機械学習の手法について十分に理解することができた。第二に、政策効果を検証するための因果分析に関する方法についての理解を深めた。
さらに、調査のフィールド・ワークにおける問題点の洗い出し、問題点を克服する方法についても検討するこができた。これにより、本研究プロジェクトが目標とする調査と分析についての道筋をつけることが可能になった。これらの点をふまえると当該研究プロジェクトはおおむね順調に伸展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和７年度の研究の推進方策は次のとおりである。第一に、本研究プロジェクトで実施する調査のプリ・テストを実施し、調査参加者からヒアリングを行い、本調査の調査票と実査の課題の発見と改善を行う。
第二に、本研究プロジェクトの調査を実施する。調査の実施に際しては、個人情報の保護に細心の注意をはらい、調査倫理に則ったフィールド・ワークを行う。調査の実施後はデータ・クリーニンを速やかに行う。その後、調査拒否と非回答について精査を行い、集取されたデータの特質について検討する。加えて、実施された調査のデータ・セットを作成する。
第三に、本研究プロジェクトで収集した調査のデータを分析し、政策がパートナー形成、出生行動、世代関係などに及ぼす因果効果の検討を進め、国内外の学会で報告を行う予定である。さらに、和文、英文での学術誌への投稿を積極に行い、研究成果の国内外への情報発信を目指す。
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