| 研究実績の概要 |
新型コロナウィルス感染症のため，一部施設においてデータ収集が遅れ気味な部分があったが，収束後は，施設の協力もあり，順調にデータ収集を行うことができた。分析に必要なデータは概ね収集することができた。
分析も徐々に進めてきており，児童相談所のデータでは，アセスメントツールの数値と，児童相談所の継続との間に見られる相関分析を実施している。
また，非行少年のデータでは，再犯の予測をスパースモデリングを用いて，項目を絞り込むことで，精度を上げる分析に着手した。再犯予測に有用な項目の抽出が実施できている。従来のステップワイズ法による分析よりも性能が高いことが確認された。
刑務所のデータでは，性犯罪者の特徴をリスクアセスメントツールを用いて抽出し，分類を行う分析に着手している。性犯罪者の種類には３～４パターンあることが確認されている。
これらのデータ分析には，近年，注目を集めている機械学習の手法を採用した。予測においては，LASSO, Elastic Net, 分類においては，T-SNE, UMAPの手法が適していることがわかり，これら機械学習の手法により，より予測精度を上げたり，適切な分類を行うことが可能となることが確認されている。
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