| 研究課題/領域番号 |
22K05859
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分41010:食料農業経済関連
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| 研究機関 | 千葉大学 (2023)
国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 (2022) |
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研究代表者 |
加藤 弘祐 千葉大学, 大学院園芸学研究院, 助教 (70825322)
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| 研究分担者 |
山本 淳子 琉球大学, 農学部, 准教授 (00355471)
石田 貴士 中京大学, 経済学部, 講師 (30623467)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2023年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 食の風評被害 / 自然言語処理 / インフォデミック / ソーシャルメディア / リスクコミュニケーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、真偽問わず大量の情報が氾濫することで社会に混乱がもたらされる現象であるインフォデミックについて、特に食にまつわる風評被害に焦点を当て、深層学習による自然言語処理を活用した分析を試みる。事例として、2020年初頭より生じたCOVID-19の世界的流行などを取り上げ、現在の主要な情報拡散源であるSNSを分析対象として、言語に埋め込まれたバイアスという形で風評被害を定量的に検出し、食にまつわる風評被害の発生要因及び抑制要因を推定する。そして、推定した要因並びに消費者調査の結果などを総合して、将来的なインフォデミックに備えた食の風評被害に対するリスクコミュニケーション方法について検討する。
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| 研究実績の概要 |
研究計画の推進と達成に向けて、研究計画の2年目にあたる2023年度においては、主に下記の三点に取り組んだ。第一に、昨年度に設計した食に関するリスクコミュニケーションに関するアンケート調査結果について、教師無し機械学習を利用したテキストマイニング手法による分析を行った。分析の結果、個人のリテラシーの差異によるメッセージ受領に関する認識の傾向の違いが確認されたと共に、リテラシーによらず消費者が共通して注目するポイントについても確認された。今後の研究では、本分析結果について、ターゲット別のコミュニケーション手段の検討に活用する予定である。第二に、文献サーベイや学会参加などを通して、インフォデミックにおける消費者への効果的なコミュニケーション手段に関する検討を行った。インフォデミックの際に重要となる誤情報の訂正に関しては、誤情報持続効果といった心理現象が存在することが報告されており、その点を考慮したコミュニケーション手段の設計が必要であることが確認された。第三に、インフォデミックにおける大量情報にはWeb上に出回る口コミも該当することから、Web上に存在するデータへの分析の一環として、ECサイトにおける消費者投稿レビューの分析に着手した。先述と同様の教師無し機械学習によるスケーリング分析を行い、投稿テキストの傾向という観点から、ECサイトにおける消費者レビューの特徴について明らかにした。消費者属性についてはデータセットに含まれておらず、属性別の傾向への接近は今後の課題となった。
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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
入手予定であったソーシャルメディア上の投稿データの収集に関して、データ提供APIの利用料金が変更された影響から、当初の予算での取得が困難となったため、研究計画の見直しが必要となった。次年度では、修正した計画の下での研究推進を図る。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度については、研究の推進に向け、海外の状況についても分析を進める。具体的には、海外大学の協力の下、リスクコミュニケーションに関する追加の消費者アンケートおよびインタビュー調査を行う予定である。その追加調査の分析結果を参考としつつ、インフォデミックを想定した消費者実験について実施を図る。
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