研究
プロジェクト名
機械学習による外的史資料批判モデルの検討
概要
本研究では機械学習を応用し、史資料の外的批判が科学的に可能かという問いの解決を目指す。貝組成データ等の傾向からその立地の背景を明らかにし、未知の貝塚の貝組成傾向を知る方法の確立を目指す。日本の遺跡（貝塚）データに対して、機械学習モデルを作成し、遺構データに基づく遺跡を推定可能なモデル作成を目指す。機械学習によって簡単な分類モデルを作成する。その機械学習によって作成された分類モデルが重要と捉える変数と、これまで考古学分野で一般的に主張されてきた内容がどの程度確からしいかを確認する。この結果、モデルにとって重要な変数は、対象クラスターを説明する通説と違和感はなく機械学習モデルの有用性が示唆された。
成果・学術的意義・社会的意義
人文社会学研究では、特に史資料批判が研究の根幹をなす。この史資料批判は、外的批判と内的批判に類型化され、後者は比較的専門分野の訓練と経験により習熟していく性質があるが、 前者を科学的に行う方法論は確立されていない。一方で、近年、AIやビックデータ解析が発展をうけ、従来評価や予測のできなかった“不在”事象について、一定の確度で解析・予測できるアルゴリズムが開発されている。ある種の史資料の外的批判の放棄の段階から、新しい「分布は確からしさ」への拡張が可能となるだろう。
