| 研究課題/領域番号 |
21K18489
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| 研究機関 | 放送大学 |
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研究代表者 |
橋本 鉱市 放送大学, 教養学部, 教授 (40260509)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| キーワード | メディア / SNS / 計量テキスト分析 / 高等教育の政策過程 / ネットワーク / 問題群 / 参加者 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は高度情報化時代において高等教育政策がどのように形成・決定されていくのかを、特にその政策過程の初期段階に着目して、①問題群とその範囲、②参加者とその関係性、③そこで生成・構築される物語（ストーリーテリング）、という３つの分析課題を設定し、それぞれ以下のような方法論による分析を試みる。すなわち、①問題群とその範囲については、問題群と参加者に関係するデータセットの構築・分析を行うとともに、言葉の背景にある心情分析を行い、どのデータ・記事がどの程度の感情を触発しているのかを考察を試みる。②参加者とその関係性については、上記のデータセットを利用して、そこに現れた個人・中間団体・諸機関などを対象に、それらの関係性の解明を試みる。③参加者らにより問題群が取り上げられる際に生成・構築された様々な語りが、どのような特徴を持つのかを、テキストマイニングなどを利用しつつ分析し、そのパターンや骨組の共通性の分析を試みる。
今年度は、3カ年にわたる補助事業期間の2年目にあたる。実績概要は以下の通りである。研究協力者である西村幸浩、寺田悠希、鎌田健太郎（いずれも東大大学院教育学研究科大学院生）の諸氏とともに、昨年度中から収集・構築してきたデータセットのうち、まず「国会会議録」を利用して、2000年代における教育領域のイシューとアクターに関する分析を行い、論文として発表した。またこれと並行して、昨年度の作業の延長線上に、「Twitter」のAPIを利用し2006~2022年の国会議員のTweetおよび教育のイシューに関わるTweetの収集をした。これらのデータから高等教育領域における問題群と参加者に関係するデータセット構築を進めた。
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| 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
これまでにTwitter社、国立情報学研究所、国会会議録などから提供・公開された大規模なデータを、Python等のプログラム言語を用いて収集してデータベースを構築し、従来の手作業よりも正確かつ簡便な形で分析を進めることが可能となった。これらの作業を踏まえ、上記に概括したように、収集・構築したデータセットを利用した計量テキスト分析を行った。具体的には、国会会議録検索システム検索用APIを利用し、2000年代以降の文部科学委員会（衆議院）ならびに文教科学委員会（参議院）におけるテキストデータを収集・構築し、その上で機械学習・自然言語処理の手法によって教育領域のイシューとアクターを抽出し、この時期に新たに台頭してきた国会議員と彼らによって取り上げられた政策課題の特徴や趨勢を考察した(西村・寺田・鎌田・橋本「わが国における2000年代の高等教育政策－国会会議録のトピックモデル分析」『東京大学大学院教育学研究科紀要』第62巻、2023年)。
なお計画当初、本研究ではスクレイピングソフトなどを利活用して、データセット構築と分析を計画していたが、Twitter社、国会会議録など提供・公開された大規模なデータを学術利用することができたため、これまでの進捗状況としては概ね順調といえる。ただし、上記にあげた本研究の課題のうち、どのようなイシューがいかなるアクターに感情を触発しているかなどの心情面の分析については手をつけられていないので、今後の課題として残されている。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究期間の最終年度に当たり、これまで収集・構築してきた各種データセットを利用して、以下のような分析を進め、論文として公表し、それらを最終報告書としてまとめて刊行する予定である。
まず、上記の国会会議録の分析結果を踏まえ、2000年代以降の国会議員を中心に、彼らのTweetの内容分析を行い、時期別の経年変化や政党別にみた特徴などに着目しつつトピック分析を試みる。とくに国会での発言とのタイムラグに着目して、問題認知と国政レベルでのイシュー・アジェンダセッティングとの時間的な経過分析などを視野に入れつつ、そのプロセスをトレースする。さらに、その発言に含まれる単語表現から、感情分析などを試みる。また「Yahoo!知恵袋」のデータセットについても、大学教育関連のトピックに着目して分析を試みる。
また、これらの分析から得られた知見は、学会発表、紀要などで報告しつつ、査読誌への投稿などを通して公表を行い、年度末までに本研究の成果として最終報告書としてまとめる。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
計画当初、本研究では大型のサーバーや様々なソフトウェア類などを購入して、データセット構築とその分析を計画していたが、Twitter社、国立情報学研究所、国会会議録などから提供・公開された大規模なデータを学術利用することによって、より正確かつ簡便な形で収集することが可能となった。またデータ分析についても、専門業者に委託することなく、独自にプログラムを組むことができたため、それぞれ大幅な経費の節約が可能となった。今年度は本研究の最終年度に当たり、これまで収集・構築してきた各種データセットを利用して分析を進めるが、データ収集・分析に関わる単純労働の謝金、新たなソフトウェアの購入、各専門学会への旅費、最終報告書の刊行費等を予定している。
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