| 研究課題/領域番号 |
23K01557
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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07080:経営学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
佐々木 勝 大阪大学, 大学院経済学研究科, 教授 (10340647)
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| 研究分担者 |
浅川 慎介 佐賀大学, 経済学部, 助教 (10962912)
山根 承子 大阪大学, 大学院経済学研究科, 招へい研究員 (40633798)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 職場環境 / 音声情報 / ウイズコロナ / テキスト分析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題では、実験参加者にブレスト形式会議を行なってもらい、機械学習を応用した テキストマイニング（dictionary method, topic modelling）を用いて、通常の対面式会議やWeb会議でのグループメンバー間のコミュニケーションから収集される音声情報を定量情報に変換したうえで分析に使用する。これにより、グループメンバー間のコミュニケーション量の変化に加えて、ウェアラブル・センサーでは測定することが難しい、ブレスト形式会議で求められるコミュニケーションの質の変化や広がり、そして議論がまとまり意思決定が行われるまでのスピードの速さが職場環境によって変化するのかを検証することができる。
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