AI音声認識疑似対面調査と準確率標本抽出による社会調査法の革新

• 研究課題/領域番号: 25K00700
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分08010:社会学関連; 小区分80030:ジェンダー関連; 合同審査対象区分:小区分80030:ジェンダー関連、小区分08010:社会学関連
• 研究機関: 統計数理研究所
• 研究代表者: 朴 堯星 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 教授 (10583205)
• 研究分担者: 前田 忠彦 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 准教授 (10247257) ; 小林 景 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (90465922) ; 渡辺 健太郎 東北学院大学, 人間科学部, 准教授 (80953158)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 25,480千円 (直接経費: 19,600千円、間接経費: 5,880千円); 2029年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円); 2028年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2027年度: 9,490千円 (直接経費: 7,300千円、間接経費: 2,190千円); 2026年度: 10,140千円 (直接経費: 7,800千円、間接経費: 2,340千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: AI音声認識疑似対面調査 / 準確率標本抽出 / 社会調査法の革新

研究開始時の研究の概要

本研究は，AI音声認識疑似対面調査による新調査モードとABS（Address Based Sampling）による準確率標本抽出を軸とした次世代調査方法論のプロトコルを提案するものである．具体的には，異なる調査モード【ア)AI音声認識疑似対面調査，イ)既存のWeb調査】と異なる標本抽出法【a)確率標本抽出方法，b)ABSによる準確率標本抽出方法，c)非確率標本抽出方法】を組み合わせた二要因配置型実験調査（計6条件）の実施を通して、個々の側面だけでなく両者の相互作用を含めた効果を検討し，調査法の刷新を図る提案を目指すものである。