政治学研究科政治学コース修士課程1年の金髙右京さんが、2023年2月20日におこなわれた第2回計算社会科学会大会(CSSJ2023)の大会優秀賞を受賞しました。社会科学のデータ分析における新たな分析手法を考案した実績に基づきます。
https://css-japan.com/2022/12/13/cssj2023/#award
論文タイトル：
Qualitative coding with latent variable approach for social science data (Ukyo Kanetaka)
Abstract：
Social scientists often use latent variable approaches, such as item response theoretic models and factor analysis, to measure abstract concepts. However, such approaches leave difficulties in the interpretation of estimates since outputs are in continuous scales. What does a 0.1-point difference in estimates indicate? This paper introduces a new dynamic measurement method that estimates latent variables in ordered scales from various response data. By coarsening latent estimates to discrete ordinal measures, the proposed method tracks the sharp changes in latent estimates and provides structural and qualitative interpretations of the estimates. The method also allows applied researchers to make probability statements since it is model-based. Simulation studies show the robustness and validity of the proposed method. The paper demonstrates its performance with three observational data: democracy, human rights, and the roll-call voting in the United Nations General Assembly.
受賞者のコメント：
この度の大会優秀賞の受賞、大変嬉しく思います。受賞対象となった研究は、潜在変数を順序尺度として動学的に推定することのできる新たなモデルを開発したものでした。社会科学で用いられる既存のアプローチは潜在変数を連続値として推定しますが、その推定値の解釈が非常に困難であるという大きな欠点があります。そこで、潜在変数を順序尺度として推定することで、推定値の増減に関する実質的な解釈を可能にできないか？という発想のもとで同分析手法を考案しました。今回の受賞経験を活かし、今後の研究活動により一層努めて参りたいと思います。
リンク：
多湖淳研究室
https://a-tago.github.io/
