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アイテム
Well-being分析と機械学習：ランダムフォレストの活用
https://doi.org/10.24545/0002000200
https://doi.org/10.24545/0002000200a60eeb1f-f095-4912-9da0-7ae69e9651e8
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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DP25-7.pdf (2.1 MB)
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| Item type | ディスカッションペーパー / Discussion Paper(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2025-07-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | Well-being分析と機械学習：ランダムフォレストの活用 | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | Well-being | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 生活満足度 | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 幸福度 | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | Beyond GDP | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 機械学習 | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | ランダムフォレスト | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | life satisfaction | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | happiness | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | machine learning | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | random forests | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| ID登録 | ||||||||
| ID登録 (DOI) | 10.24545/0002000200 | |||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||||
| その他のタイトル | Well-being Analysis and Machine Learning: Application of Random Forests | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| 著者 |
横山, 直
× 横山, 直
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| 著者別名 | ||||||||
| 別名 | YOKOYAMA, Tadashi | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 値 | 政策研究大学院大学 / National Graduate Institute for Policy Studies | |||||||
| 抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||
| 内容記述 | GDPでは捉えられない人々のWell-beingを計測し、政策に活用しようとする取組が世界的に広がる中、Well-beingに関連する分野や要素についての研究も活発に行われている。また、情報処理能力の向上等により、機械学習の手法が社会科学を含む様々な分野で活用されるようになっている。本稿では日本の主観的Well-beingに関連する分野や要素について、機械学習手法の一つであるランダムフォレスト（ RF）を用いた分析を行った。その結果、RFは主観的Well-beingに関連する要素を、「広がり」、「インパクト」、「非線形性」といった観点から多角的かつ柔軟に捉えることが可能であり、日本のWell-beingの特徴を把握する上で有効なツールになり得ることが示唆された。また、RFを用いて60歳代半ばにおける生活満足度の上昇要因について分析したところ、ワークライフバランスの変化が大きく影響していることが示された。 While global efforts have been made to measure people’s well-being that are not captured by GDP and to incorporate them into policymaking, various studies have been conducted regarding the domains and factors associated with well-being. Concurrently, developments in computational capabilities have facilitated the application of machine learning techniques across various disciplines, including the social sciences. This study employs Random Forests (RF), a machine learning algorithm, to analyze the domains and factors associated with subjective well-being in Japan. The results demonstrate that RF can comprehensively and flexibly capture factors related to subjective well-being, particularly in terms of breadth, impact, and non-linearity. This suggests that RF may serve as an effective analytical tool for identifying the characteristics of well-being in Japan. Additionally, an RF-based analysis of factors contributing to a rise in life satisfaction among individuals in their mid-60s shows that changes in work-life balance play a significant role. |
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| 言語 | ja | |||||||
| 発行年 | ||||||||
| 値 | 2025-07 | |||||||
| 書誌情報 |
en : GRIPS Discussion Papers Report No. 25-7, 発行日 2025-07-15 |
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| 出版者 | ||||||||
| 出版者 | GRIPS Policy Research Center | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| 著者情報 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | https://www.grips.ac.jp/list/jp/facultyinfo/yokoyama_tadashi/ | |||||||
| 著者版フラグ | ||||||||
| 出版タイプResource | AM | |||||||
