Presentation Information
[1301-12-12]Parametric Analysis of Agent-Based Model for Research of Social Acceptance for Geothermal Development
○Shuntaro Masuda1, Kyle Bahr1, Noriyoshi Tsuchiya1 (1. Graduate School of Environmental Studies, Tohoku University )
司会: 柏谷公希（京都大学）
Keywords:
Agent-based model,Geothermal development,Social acceptance,SLO,Bayesian network
地熱資源の多くは，国立公園内にある，温泉地と共生が十分に図られていないなどの問題を抱えており，資源量に見合ったような開発は遅れている．特に温泉地や温泉オーナーとの関係は，地熱開発の大きな社会的制約となっている．今後、開発を円滑に進めていくためには地熱開発に対する社会受容性を分析することが必要である。
本研究は、エージェントベースモデル(ABM)を用いて地熱開発の社会受容性を解析することを目的とした。まず、地熱開発が成功した地域の利害関係者を対象とし、リッカ―ド尺度を用いたアンケート調査を行い、開発関係者に対する社会受容性を測定した。その結果、その地域で合意形成がなされる際に、各利害関係者の「選好」、「社会ネットワークにおける中心性」、「他者との意見交換の頻度」の3要素が重要であることを見出した。そのうち「選好」を、アンケートで得たデータやその他の属性データを用い、機械学習技術の1つであるベイジアンネットワークによって、データ間の因果関係を推定し、各利害関係者の効用関数としてABMに取り込む手法を開発した。
本研究は、エージェントベースモデル(ABM)を用いて地熱開発の社会受容性を解析することを目的とした。まず、地熱開発が成功した地域の利害関係者を対象とし、リッカ―ド尺度を用いたアンケート調査を行い、開発関係者に対する社会受容性を測定した。その結果、その地域で合意形成がなされる際に、各利害関係者の「選好」、「社会ネットワークにおける中心性」、「他者との意見交換の頻度」の3要素が重要であることを見出した。そのうち「選好」を、アンケートで得たデータやその他の属性データを用い、機械学習技術の1つであるベイジアンネットワークによって、データ間の因果関係を推定し、各利害関係者の効用関数としてABMに取り込む手法を開発した。