| 研究課題/領域番号 |
21K18743
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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22:土木工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
本田 利器 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (60301248)
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| 研究分担者 |
小谷 仁務 京都大学, 工学研究科, 助教 (30814404)
田中 尚人 熊本大学, 熊本創生推進機構, 准教授 (60311742)
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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 |
5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2022年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2021年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | ベイジアンSEM / 小規模コミュニティ / スモールデータ / 自然災害 / WAIC / WBIC / 災害復興 / 不確実性 / 混合調査法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
土木分野におけるコミュニティ調査において，住民の意識等の直接質問（計測）できない 因子を解明の重要性が増している．そのための有用な分析手法として構造方程式モデリング（ＳＥＭ）が挙げられる．本研究では，ベイズ理論に基づくベイジアンＳＥＭを利用し，質的情報を定量化した上でベイズ推論の事前情報として与え，定量的情報と統合する分析枠組みを構築し，その利用方法を提案する. これにより，小規模コミュニティ調査のようなデータ数が限られる場合にも適用可能となる．また，事前情報の不確実性を因果構造モデル上で自由に配分できるため，調査における不確実な要因の影響を合理的に考慮した分析も可能となる.
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| 研究実績の概要 |
本研究では，小規模コミュニティのようにデータ数が多くできない事例において，構造方程式モデリング(SEM)を適用できるようにするため，量的情報と質的情報を統合した分析を可能とする枠組みとして，ベイズ理論を適用して定式化されたベイジアンSEMを利用する手法を提案する．事前情報として与える条件の妥当性やその効果を定量的に計測するための指標としてのWAIC (Watanabe Akaike Information Criteria)およびWBIC (Watanabe Bayes Information Criteria)の適用性についての検討において明らかとなった精度，解析の安定性等についての課題に取り組んだ．
データが少ない場合の限界についての検討から，解析が可能となるも十分な信頼性を確保できていない場合があることを示した．その理由を明らかにするとともに，対応案について提案した．ただし，この対応案の実事例での検証は別途実施する必要があると判断された．また，実事例において適用するため，海外における地震により被災したコミュニティ（対象地域ではCOVID-19は問題となっていなかった）の復旧に関して，質問票調査と現地調査により収集した情報を分析した．これらの事例にSEMを適用し，ソーシャルキャピタルの観点からの分析に適用した．また，国内に滞在する外国人の防災意識情勢に影響を与える因子の調査を行った．
提案しているベイジアンSEMを用いたスモールデータの分析手法を提案した．また，解析が安定しない場合があったWAICやWBICを安定的に評価する手法を提案した．そして，これらの手法を上記のデータに適用した．分析結果から，比較的サンプル数が少ないコミュニティを対象に，災害に関する様々な意識の醸成に対する直接計測することが難しい文化的因子等の影響を評価することが出来た．
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