Comprehensive and high-resolution social impact assessment of urban space using diverse data sources

使用多种数据源对城市空间进行全面、高分辨率的社会影响评估

• 批准号: 22KJ2473
• 负责人: 島村 拓弥
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22KJ2473/
• 关键词: データベース構築; 因果推論; 機械学習; 自然言語処理; 画像処理; データベース

経済学・情報学・工学を融合させ、新国富 (Inclusive Wealth) の枠組みを応用することによって、社会の豊かさと持続可能性を評価する研究に従事した。多様なデータソースから独自性の高いデータベースを構築し都市空間における包括的かつ高解像度な社会インパクトの評価に取り組んでいる。本研究は、(i)多様なデータソースを活用した包括性・(空間的)解像度・汎用性の高いデータベースの構築と、(ii)計量経済学および情報工学的アプローチによる都市政策と指標づくりへの学術的貢献を目的としている。初年度の研究計画は、研究目的遂行のためのデータセットを構築することであった。初年度の成果は、特に、①データセットの構築と②データセットの構築のための技術力の向上の2つが挙げれられる。①データセットの構築は、政府統計・衛星データ・SNS投稿・Web上のデータなどの2次情報としてのオープンソースを活用したデータセットの構築を行った。②技術力の向上は、従来的な手法では分析可能な形式にすることが困難であったデータを扱う技術(画像処理や自然言語処理)を習得した。例えば、画像データからテキスト情報を抽出しCSVにまとめる工程を自動化するために、テキスト情報を文字として抜き出す画像処理や、数十ページあるPDFレポートから該当する文章を検出する自然言語処理技術がある。当初は、機械学習をデータ分析に用いることを想定していたが、データセット構築の過程にも機械学習を活用することにより、より充実したデータセットの構築が可能となった。

他通过结合经济学，信息学和工程学并运用包容性财富的框架来研究研究，以评估社会的丰富性和可持续性。我们正在从各种数据源构建一个独特的数据库，并致力于评估城市空间中全面的高分辨率社会影响。这项研究旨在（i）利用各种数据源建立高度全面的，（空间）解决方案和多功能数据库，（ii）通过计量经济学和信息工程方法为城市政策和指标创建做出贡献。第一年的研究计划是构建一个数据集，以执行研究目标。可以特别提到第一年的结果：1）构建数据集和2）提高构建数据集的技术功能。 1）数据集构建是使用开源作为辅助信息进行的，例如政府统计数据，卫星数据，社交媒体发布和网络上的数据。 2）为了提高技术技能，我获得了处理数据（图像处理和自然语言处理）的技术，这些技术很难以可以使用常规方法进行分析的形式实现。例如，为了自动从图像数据中提取文本信息并将其组合到CSV中的过程中，有一些图像处理将文本信息提取为文本，而自然语言处理技术可检测来自PDF报告的相关文本，其中数十页。最初，机器学习旨在用于数据分析，但是通过在数据集施工过程中利用机器学习，可以构建一个更全面的数据集。