政策評価論における機械学習手法の応用 : 潜在ディリクレ配分モデルを用いた行政事業レビューの組織間比較

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  • Utilizing machine learning methods for policy evaluation research : inter-organizational comparison of administrative project reviews using latent dirichlet allocation model
  • セイサク ヒョウカロン ニオケル キカイ ガクシュウ シュホウ ノ オウヨウ : センザイ ディリクレ ハイブン モデル オ モチイタ ギョウセイ ジギョウ レビュー ノ ソシキカン ヒカク

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抄録

本稿では、機械学習手法の潜在ディリクレ配分モデルを用いて行政事業レビューにおける組織(府省庁)間の差異の量的な可視化を試みた。その目的は、行政学の新たな潮流への対応と政策評価論研究の人的リソース不足への対応の2点を背景に、機械学習手法の有用性と限界を考える点にあった。人手で処理しきれない大量のデータからパターンを認識する機械学習手法は、政策評価論の研究と実務においてもある程度有用であるだろう。

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