The effect of communities of practice networks and geographical proximity based on inter-organizational trust on knowledge diffusion

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K20763
• Research Institution: Tokyo University of Science
• Principal Investigator: 大江 秋津 東京理科大学, 経営学部経営学科, 准教授 (90733478)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 三橋 平 早稲田大学, 商学学術院, 教授 (90332551)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2023-03-31
• Keywords: 知識の普及 / 実践共同体 / 組織の慣性 / 組織文化 / 組織のモメンタム / ネットワーク分析

Outline of Annual Research Achievements

分担者とともに、英語文献を用いて理論的背景のレビューを行った。さらに、幕末に関する知識と、藩校の学派と学科の違いを理解するために、日本語文献のレビューも進めた。また、藩に関連して収集可能なデータについての調査を行った。これらを取りまとめて、今後の研究の方向性を具体的に定め、仮説と利用したいデータについてもある程度明確にした。
この結果に基づいて、これまでの研究で取得した藩校のデータを今後の研究で使うために必要な情報が取得できているか検証して、収集方法の問題点などを洗い出した。その結果、今後の研究で必要なデータについて、これまで収集したものでは十分対応できないことが明らかとなり、コントロール変数や従属変数のためのデータについても収集をすることになった。データ収集は、効率化のために、本のスキャンデータをプログラムにより自動的に整形・収集することにし、プログラムの開発を行った。ネットワーク分析用データ整形もプログラムを作成して自動化した。併せて、藩校のデータと組み合わせて利用するための、幕末の各藩に関する様々なデータを収集した。これらについては、テキストデータをEXCEL化した。これらのデータをすべて結合して、統計分析用のデータベースを作成した。
ネットワーク分析については、Pythonを利用して進めている。Pythonは初めて利用する言語のため、勉強しながらであるが、ネットワーク図や統計分析用の指標を自動的に出力するところまでは確認できている。
以上の進捗により、パイロット分析を行いながら不足データ収集を進め、学会発表をしていく準備ができた。

Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

今年度は、理論研究と仮説・分析設計・データ収集を行った。データの集計プログラムを自動取り込み用のプログラムを一体化して開発したため、次年度作成予定の集計プログラムを前倒しで作成できた。当初、収集する予定ではなかったデータの収集についても、収集自動化手順の汎用性が高いため、順調に進み、当初予定より多くのデータ収集ができている。ただし、ネットワーク研究のレビューが不足しているため、これについては、次年度に実施予定である。

Strategy for Future Research Activity

統計分析の下準備が整ったので、パイロット分析を行い、その結果を国内学会に報告する予定である。学会発表でのフィードバックやパイロット分析結果をもとに、データの修正や再収集などを必要に応じて行う。さらに、理論や仮説について再度見直しを行い、最終的な方向性を定める。その際に、ネットワーク分析に関する文献を手厚くレビューし、分析手法についても確認をすすめる。そのうえで、再度、最終的な方向性にそった分析を行い、国際学会への投稿を行う予定である。

Causes of Carryover

国際学会や国内学会がオンライン開催であったため、費用がその分利用できなかった。また、コロナのため、リモートによるアルバイト雇用が当初難しく、今年度はできなかった。