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2023 年度 実施状況報告書

データの幾何学的配置に着目したカテゴリカルデータ分析手法の研究

研究課題

研究課題/領域番号 20K02162
研究機関津田塾大学

研究代表者

藤本 一男  津田塾大学, 数学・計算機科学研究所, 研究員 (40348090)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2025-03-31
キーワードカテゴリカル・データ / 対応分析(CA) / 多重対応分析(MCA) / 幾何学的データ解析(GDA) / 計量分析セミナー / 混合研究法
研究実績の概要

コロナ特例で昨年度に続き、もう一年度延長申請をおこなった。研究成果は以下の通りである。
1)対応分析研究会での発表を継続した(第18回から第20回)。これで、『多重対応分析』オーム社,2021の全体の把握は完了した。2)この研究会での成果をもとに、日本社会学会96回大会(於:立正大学)で「カテゴリカルデータに対する構造化データ解析(SDA)と帰納的データ解析(IDA)」という発表をおこなった。3)さらに、その内容を踏まえて『津田塾大学紀要』56号に「帰納的データ解析(IDA)からみる『統計的検定』へのもう一つのアプローチ」を執筆した。4)セキュリティ・マネジメント学会「ITリスク学研究会」で「セキュリティ技術者のためのカテゴリカルデータの統計分析法入門」と題する報告を行い、情報システム利用のアケート分析における対応分析の活用方法を紹介した。5)言語処理学会(NLP2024)(於:神戸大学)でNICT RAの根本颯汰氏との共著で「クラスタリングによる自由記述回答の要約と選択肢回答空間への射影による回答群間の連関の可視化」を執筆し、MCAを用いたGDAによる混合研究法の事例を報告した。この発表は、スポンサー賞を受賞している。6)CARME2023(対応分析と関連技法に関する国際会議)於:ドイツ共和国ボン大学で報告した。内容は、前年度のNLP2023でNICT RAの大畑和也氏と共著で執筆したものをベースにGDA/MCAを用いたアンケート調査分析の実際の報告である。7)東京大学SSJDA主催の「計量分析セミナー」で「対応分析/多重対応分析の原理と実際」と題したセミナーの講師を務めた。

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

海外講師を招聘したワークショップの目処がたたなくなってしまったが、学会発表、ワークショップでの講師などを積極的にになうことで、成果を公開していく方向が明らかになってきたため。

今後の研究の推進方策

当初予定していた海外講師の招へいは不可能である、と判断したので、研究成果の社会的還元方法としては、積極的に講師セミナー、講習資料の作成、公開としておこなっていこうと考えている。
7月には、韓国のデータサイエンス専攻の学生たちに対する対応分析のワークショップ講師の依頼がきているので、積極的にひきうけていく。
また、昨年度同様、NICTでのRA氏の協力を得ながら、機械学習と幾何学的データ解析を結びつけた研究をすすめていく。この方向では、データサイエンス研究の方達との連携もひろげていく予定である。

次年度使用額が生じた理由

残額は、海外講師の招聘予算分に相当する。その目処がたたないため、成果公表に使う計画をたてる。

  • 研究成果

    (6件)

すべて 2024 2023

すべて 雑誌論文 (2件) (うちオープンアクセス 2件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] 帰納的データ解析(IDA)からみる「統計的検定」へのもう一つのアプローチ2024

    • 著者名/発表者名
      藤本一男
    • 雑誌名

      津田塾大学紀要

      巻: 56 ページ: 43-64

    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] クラスタリングによる自由記述回答の要約と選択肢回答空間への射影による解答群間の連関の可視化2024

    • 著者名/発表者名
      根本颯汰・藤本一男
    • 雑誌名

      言語処理学会第30回年次大会 発表論文集

      巻: 30 ページ: 455-460

    • オープンアクセス
  • [学会発表] クラスタリングによる自由記述回答の要約と選択肢回答空間への射影による解答群間の連関の可視化2024

    • 著者名/発表者名
      根本颯汰・藤本一男
    • 学会等名
      言語処理学会
  • [学会発表] カテゴリカル・データに対する構造化データ解析(SDA)と帰納的 データ解析(IDA)2023

    • 著者名/発表者名
      藤本一男
    • 学会等名
      日本社会学会
  • [学会発表] Extend the use of supplemental variables in GDA by applying machine learning to the free text descriptive response portion and combining it with MCA analysis2023

    • 著者名/発表者名
      Kazuo Fujimoto
    • 学会等名
      Correspondence Analysis and Releated Methods 2023
    • 国際学会
  • [学会発表] セキュリティ技術者のためのカテゴリカルデータの統計分析法入 門2023

    • 著者名/発表者名
      藤本一男
    • 学会等名
      セキュリティ・マネジメント学会、IT リスク学研究会

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公開日: 2024-12-25  

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