時空間データに対する新たな因果推論・機械学習手法の開発

• 研究課題/領域番号: 23K12456
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分07030:経済統計関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 栗栖 大輔 東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (70825835)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 因果推論 / 空間データ分析 / 関数データ / 時系列解析 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

近年では社会科学を含む様々な分野において，データの間に複雑な従属関係をもつ時系列データや空間データ，さらに関数データと呼ばれる，観測値そのものが複雑な構造をもつデータに対する分析が行われるようになってきた．これら新しい種類のデータに対しては既存のデータ分析手法が適用できない場合が多い．本研究ではこれらの問題に関連する以下の3つの研究に取り組む予定である. ①時系列データに対する深層学習，②空間データに対する因果性の検出，③関数データに対する構造変化・因果性の検出．これらの研究により，時系列・空間・関数データに対して，新たなデータ分析手法を開発し，複数の応用分野における問題解決を目指す．