夏から取り組んでいる論文をようやく書き終えまして(過去記事)、自分の筆の遅さに辟易しながらも、納得するまで論文に向き合った事実だけは嬉しく思います。性懲りもなくまた行政トップジャーナルの１つに論文を提出するわけですが(^ ^; 「結果がダメでもしょうがない」という心境に至ることはできました。
専門的な話ですが、自分はこれまで疑似実験(quasi-experiment)という分析手法を用い、財政再建やオリンピック開催が市民の行動・態度に与える影響を測る研究を実施・提案することで、トップジャーナルの論文掲載や科学研究費の獲得という身に余る実績を頂いてきましたm(_ _)m 独自に開発したquasi-experimentのテクニックを紹介する論文を１本書く予定ではありますが、そんな総まとめ作業をしながらも、今後は新しい分析手法を身に着けることに多くの時間を割いていく予定です。
そして、自分が絶対身に着ける！と決めた新しい分析手法は..ダラララララ ジャン！🥁
Deep Learningを使用したテキスト分析です！
大分乗り遅れた感もありますが、テキスト (特に行政に関する報道や古い行政文書)を分析することで、公務員批判のメカニズムや将来的には日本の官僚制の歴史など、行政らしい面白い研究ができるのではと期待しています。メディアや歴史文書の分析は、伝統的に研究者が定性的に分析・評価しており、自分もそんな分析手法を大学院で学んだ１人です。ただ、膨大なデータから感情・意見をベクトルとして解析することを可能にするDeep Learningの方が、信頼性の高い分析結果を提示できると考えました。
テクノロジーの変化がこれほど早い周期で人間社会を変えていく時代はこれまでになかったと思いますし、国内行政学界において新しいテクノロジーを応用しようという雰囲気も感じられないので(^ ^; 自分がやってみようと考えた次第です... すぐに結果は出せないとは思いますが、いつものごとく「あきらめず」地道に頑張りますので、乞うご期待ください！！
