原子力政策の定性的・定量的分析と科学的根拠に基づく意思決定による新たな政策
基于核能政策定性和定量分析的新政策以及基于科学证据的决策
基本信息
- 批准号:22K04606
- 负责人:
- 金额:$ 2.08万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
福島第一原発事故前後の日本のエネルギー・原子力政策の審議会に着目しAI技術、特に機械学習の援用によりその意思決定過程の構造や傾向を示した。対象は1)原子力委員会2004:内閣府原子力委員会新計画策定会議(2004年6月から2005年9月)、2) 原子力委員会2010:内閣府原子力委員会新大綱策定会議(2010年12月から2012年5月)。1. 形態素解析:1) TF-IDF法による特徴語抽出:2つの会議とも数名の反対派委員は「再処理」「事故」といった喫緊の課題について言及するものの、多くの賛成派委員は事故後でさえ「研究」「開発」等を多用している。2) 共起ネットワークによる出現パターンの分析:「原子力委員会2004」の共起ネットワークでは、2023年現在でも実現性が不明瞭な核燃料サイクルの議論が大きな比重を占め、また「安全」の議論は多いが自然災害の予見性はない。2. Word2Vec分析:1) 類義語の抽出:原子力委員会2004の場合、「事故」で類推される語は過去に発生した「JCO」事故や「美浜」事故であり、将来を予見するような自然現象等の語は登場しない。一方、「安全」で類推する語は「大前提」「安全規制」「確保」等で事故後の原子力委員会2010でようやく「自然災害」が登場する。2) 単語の四則演算:原子力委員会2010において、「原発+安全」という単語の足し算では「再稼働」、一方の反対派のみのモデルでは「不安」という結果となった。3) K-means法によるクラスタリング:自動でグループ化するクラスタリングを行った結果、原子力委員会2004、原子力委員会2010の両方とも殆どのグループは「運営」「目標」「実情」といった抽象的で事務的な語のグループが多い一方、反対派委員の場合「省エネルギー」「再生可能エネルギー」という選択肢を示すグループが形成された。
我们以福岛第一核电站事故前后的日本能源和核政策委员会为中心,利用人工智能技术,特别是机器学习,展示其决策过程的结构和趋势。目标是 1) 原子能委员会 2004 年:内阁府原子能委员会新计划制定会议(2004 年 6 月至 2005 年 9 月),2) 原子能委员会 2010 年:内阁府原子能委员会新大纲制定会议(2010 年 12 月)2012 年 5 月至 5 月)。 1.词法分析: 1)使用TF-IDF方法进行特征词提取:虽然两次会议上都有几位反对的成员提到了“再处理”和“事故”等紧迫问题,但许多支持的成员谈到了甚至后来的“研究”和“开发”经常被使用。 2)利用共现网络分析新兴模式:在2004年原子能委员会的共现网络中,截至2023年其可行性仍不清楚的核燃料循环的讨论占据了很大的比例关于“安全”的讨论虽然很多,但对于自然灾害却没有可预测性。 2、Word2Vec分析: 1)同义词提取:以2004年原子能委员会为例,与“事故”类似的词是过去发生的“JCO”事故和“Mihama”事故,并且是自然的诸如现象等预测未来的词语不会出现。另一方面,与“安全”类似的词语有“大前提”、“安全规定”、“确保”,而“自然灾害”最终出现在事故发生后的2010年原子能委员会中。 2)文字的四次算术运算:2010年原子能委员会,增加“核电+安全”一词导致“重启”,只有一个反对派的模式导致“焦虑”。 ” 3)使用K-means方法进行聚类:自动分组聚类的结果发现,Atomic Energy Commission 2004和Atomic Energy Commission 2010中的大部分组都是抽象的、行政性的,例如“管理”、“目标”和“实际情况”虽然有很多团体都提出“节能”和“可再生能源”等词语,但反对派委员会成员形成了一个带有“节能”和“可再生能源”等选项的团体。活力。''
项目成果
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专利数量(0)
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