| 研究課題/領域番号 |
15H02864
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
環境政策・環境社会システム
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
中山 幹康 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (10217945)
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| 研究分担者 |
山敷 庸亮 京都大学, 総合生存学館, 教授 (20335201)
坂本 麻衣子 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (50431474)
長曽我部 まどか 鳥取大学, 工学研究科, 助教 (50757268)
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| 研究協力者 |
佐々木 大輔
サレビッチ カツィミェール
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 情報の対称性 / 政策課題の対称性 / 意思決定支援システム / テキストマイニング / 東日本大震災 |
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| 研究成果の概要 |
複数の参加者による議論に於いて、テキストマイニングにより得られる発言者の発言量、発言のやりとりのネットワークおよび時間経過におけるダイナミクスから、各段階について「政策的課題の対称性」を数量化するための方法論を開発した。開発された方法論をWeb上で公開可能なシステムとすることで、「開かれた意思決定支援システム」に成り得ることを示した。複数の国家が関与する政策課題について、当該国の通信社が打電する外電について、政策課題に関わるキーワード相互の「近さ」である「コサイン距離(類似度)」をテキストマイニングにより時系列的に把握することにより、当該国の政策が変化する過程を把握し得ることを明らかにした。
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| 自由記述の分野 |
資源環境管理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発・検証された方法論は「狭義の政策決定者」と「広義の政策決定者」との間に於ける「情報」と「政策的課題」の共有を推進し得ることから、その方法論をインプリメントした「意思決定支援システム」を構築することの可能性が示唆された。即ち、政策決定における「情報」と「政策的課題」の共有が「狭義の政策決定者」の間で担保されるに留まらず、「狭義の政策決定者」と，それらの挙動を監視する立場にある「広義の政策決定者」としての市民との間でも担保されることにより、より民主的な意思決定が行われることが期待される。
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