| 研究課題/領域番号 |
17KT0034
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 特設分野 |
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| 研究分野 |
グローバル・スタディーズ
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
池田 裕一 京都大学, 総合生存学館, 教授 (90610858)
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| 研究期間 (年度) |
2017-07-18 – 2021-03-31
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| キーワード | サプライチェーンネットワーク / オーナーシップネットワーク / ネットワーク科学 / 国際租税回避 / 多重ネットワーク / コミュニティ解析 / 中心性指標 / 伝統産業ネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
グローバル化の階層構造をビッグデータとネットワーク科学の手法で見える化し，ヒト・モノ・カネ・知識のグローバルな流れに潜むコミュニティの孤立性をさまざまな観点から解明した。自由貿易を前提とした経済共同体構想を阻害する「コミュニティの孤立化」によりもたらされる「コミュニティ間格差」の実態をネットワーク科学の最新の方法論を開発した。
ヒト・モノ・カネ・知識の流れを媒介としたグローバルな相互依存関係をネットワークで分析することは、グローバリゼーションをさまざまな視点から捉え、孤立したコミュニティへの影響を明らかにするために有効であることを実証した。
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| 自由記述の分野 |
ネットワーク科学，データ科学，計算科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の研究では，様々なマクロ的なデータを集約して，マクロ的な視点から世界を理解しようとする研究が一般的であったが，現在ではその有効性と限界が広く認識されている。一方，ミクロ的なデータは，企業や地域といった個別のミクロ的な現象の調査によく用いられてきた。本プロジェクトの研究手法は，ネットワーク科学にもとづいて「世界中で開発されているミクロのデータを使ってマクロの世界を理解する」という原理を確立して，新たな価値観のもたらすことを企図する。これにより，エビデンスに基づいて政策提言を行うための，恣意的ではなく，特定の仮定に依存しないフレームワークを提供する。
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