| 研究課題/領域番号 |
21K19998
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0102:文学、言語学およびその関連分野
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| 研究機関 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
大澤 僚也 同志社大学, 研究開発推進機構, 嘱託研究員 (30912381)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-30 – 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 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 人文社会学 / 考古学 / 史資料批判 / 予測モデル / 機械学習 / シミュレーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人文社会学研究では、特に史資料批判が研究の根幹をなす。この史資料批判は、外的批判と内的批判に類型化され、外的批判を科学的に行う方法論は確立されていない。考古学分野でおきた様々な捏造や偽造事件はその方法論の確立が急務だといえる。本申請では、外的批判を科学的に行う方法論として既知の遺跡から出土した遺構データを学習データとして機械学習モデルを作成し、遺構データに基づく遺跡を推定可能なモデル作成を目指す。
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| 研究実績の概要 |
人文社会学研究では、特に史資料批判が研究の根幹をなす。この史資料批判は、外的批判と内的批判に類型化され、後者は比較的専門分野の訓練と経験により習熟していく性質があるが、 前者を科学的に行う方法論は確立されていない。一方で、近年、AIやビックデータ解析が発展をうけ、従来評価や予測のできなかった“不在”事象について、一定の確度で解析・予測できるアルゴリズムが開発されている。ある種の史資料の外的批判の放棄の段階から、新しい「分布は確からしさ」への拡張が可能となるだろう。本研究では、機械学習を応用し、史資料の外的批判が科学的に可能かという問いの解決を目指す。
２０２３年度は昨年同様に、既知の貝塚での出土貝組成データとする。貝組成データの傾向から、その立地の背景を明らかにし、未知の貝塚の貝組成傾向を知る方法の確立を目指す。日本の遺跡（貝塚）データに対して、機械学習モデルを作成し、遺構データに基づく遺跡を推定可能なモデル作成を目指す。機械学習によって簡単な分類モデルを作成する。その機械学習によって作成された分類モデルが重要と捉える変数と、これまで考古学分野で一般的に主張されてきた内容がどの程度確からしいかを確認する。貝塚の立地について、貝を供給する資源中心域からの移動距離によって、遺跡群のゾーニングする(クラスター)。そのうち、対象のクラスターの遺跡であるかどうかを分類するモデルから、ハマグリの割合、アサリの割合という特定の資源からの距離の変数がモデルにとって重要な変数であることを明らかにした。この結果は、対象クラスターを説明する通説にと違和感はなく機械学習モデルの有用性が示唆された。これらの結果を踏まえ、論文や書籍をまとめ始めており、２０２４年度中に出版を目指している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の計画通り、昨年の実績をベースに追加でのデータ収集、整理から予測モデル更新及び評価までの最低限のサイクルを実施することはできた。取り組みの内容は第76回日本人類学会大会や日本文化財科学会第39回大会で発表も行っている。また、研究のクローズに向けた準備も開始できている。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き当初の計画通りに研究活動を遂行していく予定である。プラットフォーム構築についても昨年同様、モデルの精度評価が実用に値するレベルへ到達できれば着手していきたいと考えている。また2023年度は論文や書籍の執筆に着手を開始した。2024年度はこれらの出版を目指す。
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