2025S-Seminar #10 / Meta-Analysis on Behavior Selection Models & Topic Model

2025.06.11

雨模様の日が続いています。研究室に来て、エアコンの風をあびて、ほっとする自分がいます。そんな環境の中、今学期第10回目のゼミが行われました。
Rainy days have continued, and it feels really pleasant to enjoy the air conditioning indoors in such weather. In this comfortable atmosphere, we held the 10th seminar of the semester.

M1の柴田さんが、研究内容であるメタ分析による災害時の避難開始行動選択モデルの評価について発表しました。そして、M1の中嶋さんが、「川野 倫輝 et al. (2018) トピックモデルと離散連続モデルを用いた自由記述の量的分析法」を基づいて、トピックモデルと離散選択モデルを統合した新たな自由記述データ分析法について発表しました。
M1 student Shibata gave a presentation on her research topic: an evaluation of evacuation decision-making models during disasters using meta-analysis. Following that, M1 student Nakajima presented a new method for analyzing free-text responses by integrating topic models and discrete choice models, based on the work of Rinki Kawano et al. (2018), “A Quantitative Analysis Method for Free Descriptions Using Topic Models and Discrete-Continuous Models.”

発表者のまとめを通して、詳しい内容を見ていきましょう。
Let’s now take a closer look at each presentation through the presenters’ summaries.

柴田(Shibata):
卒業研究で行った内容に加え、4月以降に進めた研究の成果について発表しました。この研究では、災害発生時に住民が避難行動を取るかどうかをモデル化する先行研究に注目しました。これまでに多くの研究でアンケート調査などを基に避難開始行動の分析が行われてきましたが、使用されている説明変数は研究ごとに異なっており、どのような説明変数が避難行動に影響を与えるのかが明確になっていませんでした。そこで本研究では、メタ分析の手法を用いて先行研究を統合的に分析し、避難行動に影響を与える主要な説明変数を明らかにすることを目指しました。
In addition to the work conducted in my undergraduate thesis, I presented the progress and results of the research I have carried out since April. This study focused on previous research that modeled whether residents would take evacuation actions in the event of a disaster. While many studies have analyzed evacuation initiation behavior based on survey data, the explanatory variables used vary across studies, and it has not been clearly understood which factors significantly influence evacuation behavior. Therefore, this research aimed to identify the key explanatory variables affecting evacuation behavior by applying a meta-analysis approach to systematically integrate and examine findings from prior studies.

中嶋(Nakajima):
トピックモデルと離散連続モデルを用いて自由記述データを分析しました。トピックモデルはある文書群からトピックを抽出し各文書に各トピックの含まれる割合分布を提示します。離散連続モデルMDCEVはその分布と説明変数との関係性を推定します。仮設住宅居住者に対する調査データを分析した結果、各トピックでどのような人が触れるかが分かりました。調査未実施の人でも何に言及するのかを推定することができます。肯定か否定か分からないのが欠点です。
Free-text responses using a topic model and a discrete-continuous model is analyzed. The topic model extracts topics from a set of documents and provides the distribution of topic proportions for each document. The MDCEV (Multiple Discrete-Continuous Extreme Value) model estimates the relationship between these topic distributions and explanatory variables. By analyzing survey data from residents of temporary housing, we were able to identify what types of people tend to refer to each topic. This approach also allows for predicting what topics would be mentioned by individuals who have not yet been surveyed. However, a limitation of the method is that it does not indicate whether the references are positive or negative.

written by Wei Miaoheng (M2)