2022 Fiscal Year Annual Research Report
因果効果を識別する実行可能な研究デザインの探索と推定法の開発
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22H03552
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 因果効果 / 階層データ / 適応的デザイン / ノンコンプライアンス / ベイズ推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022度は研究計画書に記載した項目のうち、以下の研究を実施した。
一般的な因果効果推定のデータと異なり、すべてのユニットから変数が得られない不完全 なデザインの様々なタイプを類型化する。特に政策研究やマーケティング、長期的な教育効果の追跡など実際に起こりえる状況設定での具体的な利用を想定して類型化を行った。これについては現在レビュー論文及び著作としてまとめているところである。
また類型化された各デザインにおいて因果効果の識別を行う必要条件が何かを発見する。具体的にはseparate label問題とPU状況での生存時間分析モデルを今年度が中心に必要条件の発見を行い、識別性が担保される条件での推定法の開発を中心に研究を実施した。こちらについても論文化を現在進めている。
またこれらの計画を実施するために、関連する分野で利用可能なデータを探索し整理した。
この部分については学会発表を実施した。
識別性のある場合での推定量の開発のためのシミュレーションのプログラムを作成しシミュレーションを実施した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
期初で取り上げた研究が順調に進み、現在論文執筆中である。但し、人的リソースの問題から、当初想定していたシミュレーション研究のためのプログラム作成者の雇用を一部次年度に繰り越すため、総合的にはおおむね順調に進んでいるということになる、
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| Strategy for Future Research Activity |
シミュレーション研究のためのプログラム作成者の雇用を確保したため、昨年度の分を今年度追加で実施する。
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[Presentation] インセンティブとの組み合わせを前提としたナッジ効果測定のための実験設計方法2023
Author(s)
酒井亮勢, 落合桂一, 井手崇博, 大滝亨, 山田曉, 鈴木喬, 佐藤弘之, 川上博, 矢野達也, 大川博生, 和久井圭祐, 白井拓也, 荒川豊, 星野崇宏
Organizer
情報処理学会IoT行動変容学（BTI）研究グループ第3回研究会
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