| 研究課題/領域番号 |
19H04337
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分64060:環境政策および環境配慮型社会関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
栗山 浩一 京都大学, 農学研究科, 教授 (50261334)
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| 研究分担者 |
藤野 正也 福島大学, 食農学類, 准教授 (00792392)
庄子 康 北海道大学, 農学研究院, 准教授 (60399988)
柘植 隆宏 上智大学, 地球環境学研究科, 教授 (70363778)
久保 雄広 国立研究開発法人国立環境研究所, 生物・生態系環境研究センター, 主任研究員 (80761064)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2021年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2019年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
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| キーワード | 環境価値評価 / 景観 / レクリエーション / ビッグデータ / 環境評価 / 深層学習 / 経済価値 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、深層学習とビッグデータを環境価値評価に応用することで、バイアスを軽減した新たな環境価値評価手法を開発することにある。情報学の分野では深層学習やビッグデータの研究が進められているが、環境価値評価にこれらを応用した研究は極めて少ない。そこで、SNSや携帯電話の電波情報などのビッグデータを深層学習で分析することで精度の高い新たな評価手法を開発する。
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| 研究成果の概要 |
環境の非利用価値を評価する手法では，環境対策に支払っても構わない金額をたずねることで環境価値の推定を行う。しかし，調査票で用いる写真が回答に影響したり調査時期や調査対象者によって回答が異なる現象（バイアス）が生じる。このため写真が環境価値に及ぼす影響を解明すると同時に特定時期や特定の対象者に限定されない評価方法の開発が課題となっている。本研究では，深層学習とビッグデータを環境価値評価に応用することでバイアスを軽減した新たな環境価値評価手法を開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
第一に，本研究には現実の環境政策・観光政策への貢献がある。本研究は国立公園を対象とした実証研究を行い国立公園政策がもたらす社会的効果を定量的に示すことで現実の環境政策や観光政策に大きく貢献することが期待できる。第二に，本研究は環境経済学と情報学への貢献がある。これまで環境経済学では環境価値評価の研究が進められ情報学では画像認識やビッグデータの研究が進められてきた。本研究は環境経済学と情報学の成果を統合することで新たな学際的アプローチを提案するものであり両分野への学術的貢献が期待できる。
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