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「機械・深層学習を用いた科学的根拠に基づくエネルギー・原子力政策の手法の確立」
ーテキストマイニング途中経過からー(2020年01月27日)
本研究では、機械・深層学習の前の第1ステップとして、エネルギー・原子力政策に関する過去の審議会の議事録をデータベース化して定量的に分析しています。明治大学アカデミックフェス2019でも紹介しましたが今回はまず一つめの分析結果を紹介します。
![テキストマイニング_サンプル.jpg](https://static.wixstatic.com/media/97268b_984b0aa25cc74a83a226893cf71ffaf1~mv2.jpg/v1/fill/w_451,h_521,al_c,q_80,usm_0.66_1.00_0.01,enc_auto/%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0_%E3%82%B5%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AB.jpg)
[図タイトル]
■No.1. 経済産業省総合資源エネルギー調査会電気事業分科会 原子力部会[2005年7月19日(第1回) 〜 2006年8月8日(第13回)]
[概要]
福島事故以前に行われた原子力推進するための会議です。成果は後に「原子力立国計画」としてまとめられました(詳細はアカデミックフェス2019配布資料を参照)。約1年間かけ、35名の専門家・大学教授など識者により行われたとされるこの審議会ですが、実は、非常に簡単な図で表現されることが分かりました。
[解説]
原子力・エネルギー政策は、官庁と大学が核となり核燃料サイクルと原子力産業の議論を構築し、また団体を通じて安全性が語られる。事業者は他と少し距離を保ちつつ、賛成意見を通じて電力計画を探っている。
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