| 研究課題/領域番号 |
21K13276
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分07040:経済政策関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
佐藤 正弘 東北大学, 国際文化研究科, 准教授 (60622214)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 社会的学習 / 学習 / 消費者行動 / ビッグデータ / COVID-19 / 製品安全 / 政策の不確実性 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
社会的学習（social learning）とは、他者を観測することや他者との相互作用によって促進される学習を言う。構成員ごとに観測する対象が異なることは、集団における社会的学習の効率を向上させるか？向上させるとしたら、それはどのような条件の下においてか？本研究では、COVID-19の感染リスクに関する認識形成等を例として取り上げ、観測対象やそれに基づく認識の多様性が、社会的学習にどのような影響を与えるかを実証的に明らかにする。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、COVID-19の感染リスクに関する認識形成等を例として取り上げ、観測対象やそれに基づく認識の多様性が、社会的学習にどのような影響を与えるかを実証的に明らかにする。令和5年度は、主に次の３点について研究作業を進めた。
第一に、マスクの購買行動を例として、危機時においてメディアの情報が人々の購買行動にどのような影響を与えるのかを検証した研究については、前年度にディスカッションペーパーとして公表した内容をもとに、学術雑誌に投稿するための改良を行った。しかしながら、研究成果の位置づけ等についての方向性の検討に時間を要し、残念ながら年度内の投稿には至らなかった。
第二に、不正確で断片的な伝達の仕組みが、私的情報を社会全体に拡散させる上でどのような役割を果たすのかを検証した研究では、推計結果の信頼度を高めるため、階層ベイズモデルを用いたシミュレーションの実施回数を大幅に増加して計算を行った。しかしながら、研究代表者の教育業務及び校務での多忙や、不測の停電によるシミュレーションの中断により、残念ながら年度末時点で結果を得るに至っていない。
第三に、政策に関する新聞記事の内容から人々が感じるであろう不確実性を指標化する新たな研究トピックに取り組んだ。本トピックは、上記第一のトピックと並び、メディアを通じた社会的学習の前提となるマクロな情報環境を定量化するもので、本研究課題の検討にも大いに貢献する。とりわけ今回は、既存研究が単語ベースの記事抽出によるものであるのに対し、大規模言語モデル（LLM）を用いて文脈ベースの抽出を試みる点で、大きな学術的貢献が見込まれる。令和５年度は、LLMのファインチューニングに必要な訓練セットの作成に主に取り組んだ。令和６年度は、国際学会での発表や学術誌への投稿に向けて作業を進める予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
第一の研究トピックでは、研究成果の位置づけ等についての方向性の検討に時間を要し、残念ながら年度内の投稿には至らなかった。引き続き、学術雑誌への投稿に向けて作業を進める。
第二にの研究トピックでは、推計結果の信頼度を高めるため、階層ベイズモデルを用いたシミュレーションの実施回数を大幅に増加して計算を行った。しかしながら、研究代表者の教育業務及び校務での多忙や、不測の停電によるシミュレーションの中断により、残念ながら年度末時点で結果を得るに至っていない。引き続き推計を行い、学術雑誌への投稿に向けて作業を進める。
第三の研究トピックでは、LLMのファインチューニングに必要な訓練セットの作成に主に取り組んだ。令和６年度は、国際学会での発表や学術誌への投稿に向けて作業を進める予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
第一、第二の研究トピックについては、令和６年度中の学術雑誌への投稿に向けて作業を進める。
第三の研究トピックについては、令和６年度は、国際学会での発表や学術誌への投稿に向けて作業を進める。
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