| 研究課題/領域番号 |
23K25490
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| 補助金の研究課題番号 |
23H00793 (2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分06020:国際関係論関連
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
渡辺 耕平 早稲田大学, 高等研究所, その他(招聘研究員) (50832466)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2024年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円)
2023年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
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| キーワード | テキスト分析 / 脅威認識 / 国際関係 / International security / Text analysis |
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| 研究開始時の研究の概要 |
We will develop a new data science approach to security dilemmas, focusing on the role of hostile rhetoric in fueling mistrust and tension between states. Using machine learning algorithms, we will demonstrate how textual data sourced from news articles can be used to (1) track changing levels of trust and mistrust between states and (2) identify how action-reaction cycles of threat form. We choose a sample countries (e.g. Russia, China, Iran, United States, Australia, India, Germany, and Japan) and apply advanced computational methods to perform cross-lingual comparative analysis.
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| 研究実績の概要 |
本プロジェクトの初年度は、分析手法の開発、データー収集と予備的な分析に注力した。分析手法の開発として、Quantedaのバージョン4.0を開発し、本プロジェクトの分析にも有用な、機能を追加した。またLSXやSeededldaなどのテキスト分析用のRパッケージの開発を進めた。
データ収集では、アメリカ、中国、日本の主要な新聞の過去20年分の記事を集め、予備的な研究によってアメリカと中国の相互の脅威認識を安全保障と経済の観点から指数化した。研究協力者であるPeter Trubowitzが予備的な分析結果を国際学会と多数の研究セミナーで報告した。
日本におけるテキスト分析の発展を促すため、多言語テキスト研究会を東京と神戸で合計５回開催し、若手に対するアドバイスを行った。また、アメリカから若手の研究者を招へいし、日本の若手との学術的な交流を実現しつつ、共同研究を開始することができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
アメリカと中国の新聞を用いて予備的な分析を行ったため、他の国の新聞の分析は二年目に行うことになった。従って、初年度のプロジェクトのメンバーの構成は、英語と中国語の分析を得意とする者だけになった。
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| 今後の研究の推進方策 |
二年目は、アメリカと中国の間の脅威認識に関する論文と新しいテキスト分析の手法に関する論文を執筆する。また、日本とヨーロッパの新聞の分析を進め、多国間の脅威分析に関する論文を三年目以降に執筆できるようにする。
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