| 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 |
交付 (2022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 / 災害復興 / WAIC / WBIC / 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を構築するため，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．2年目は，初年度から行ってい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い）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．これらは複数の小規模コミュニティについて情報を収集したため，比較が可能である．これらの事例のベイジアンSEMの試行対象としての妥当性を検討し，ソーシャルキャピタルの観点からの分析に適用できることを確認した．一方，国内における事例においては，適切な対象事例を選定することができたが，コロナ禍の影響が十分に収まらず現地調査が順当に進められなかった．これらの事例については今後調査とデータ収集を実施する．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
新型コロナウィルスの影響により，一部の対象事例において調査を実施することが不可能であったため，その現地での情報収集を行うことが出来なかった.
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度は，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と，WAICやWBICを用いた評価手法を実事例で収集したデータに適用する．
昨年度のデータへの適用性の検証を進めるとともに，今年度収集するデータに適用する．とくに，コミュニティにおける災害復興の観点からの分析と並行することで，定性的知見を統合した成果に結びつける予定である．
これらの成果に基づき，小規模コミュニティ調査へ適用可能な手法として取りまとめる予定である．
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