| 研究課題/領域番号 |
21K18489
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分9:教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 放送大学 (2022-2023)
東京大学 (2021) |
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研究代表者 |
橋本 鉱市 放送大学, 教養学部, 教授 (40260509)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 高等教育の政策過程 / 自然言語処理 / SNS / 問題群 / 参加者 / メディア / 計量テキスト分析 / ネットワーク |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、これまで看過されてきた高等教育の政策過程の「初期段階」に着目し、そこにおける多種多様な問題群が、参入自由な情動的な参加者によって物語化されて、その中からごく一部のみがイシューや政策になるというプロセスとメカニズムを、特にメディア空間（ネットコミュニティ）を対象とした①問題群の収集・分析、②参加者のネットワーク分析、③テキストマイニングなどによる物語分析といった新たな方法論と分析ツールによって解明することを試みる。
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| 研究成果の概要 |
本研究は高度情報化時代において高等教育政策がどのように形成・決定されていくのかを、特にその政策過程の初期段階に着目して、①問題群とその内容、②参加者とその範囲、③そこで構成される物語について、それぞれ分析を進めた。具体的にはTwitter（Ｘ）ならびに国会会議録それぞれについて、検索用APIを利用して構築した大規模データから機械学習・自然言語処理の手法による分析をおこない、2000年代以降の高等教育領域における問題群と参加者を抽出し、その特徴や趨勢分析を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまで政策過程論に基づいた高等教育政策の形成・決定に関する研究は限られてきたが、本研究はそうした研究群の空白の一部を埋める意義を持つものであり、また高度情報化時代における政治的アクターの高等教育に関する意見・方針と、ネット空間における社会一般からの高等教育へのイメージについて、大規模データベースを構築した上で機械学習・自然言語処理による分析を試みた点で、今後の高等教育をめぐる政治コミュニケーションを理解する上での新たな方法論と視座を提供できたと思われる。
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