RIETI - コロナ禍における社会学習と行動変容：ビッグデータ分析
このノンテクニカルサマリーは、分析結果を踏まえつつ、政策的含意を中心に大胆に記述したもので、DP・PDPの一部分ではありません。分析内容の詳細はDP・PDP本文をお読みください。また、ここに述べられている見解は執筆者個人の責任で発表するものであり、所属する組織および（独）経済産業研究所としての見解を示すものではありません。 融合領域プログラム（第五期：2020〜2023年度） 「市場高質化による自己増殖型変化への対応の文理融合研究」プロジェクト 新型コロナウィルス感染症の流行当初、病気やその予防に関する知識は乏しかった。例えば、世界保健機関は予防のためのマスク着用は推奨せず、また、マスクで予防できるという科学的根拠はないとされていた。しかし、日本ではマスクが急激に大量購入され、2020年1月下旬以降、深刻なマスク不足に陥った（図1を参照）。 この研究では、流行の初期の段階での日々のマスクの
コラム「公的データのプラットフォームが拓くエビデンスに基づく政策形成プロセスの未来」
近年、産業界では「ビジネス・インテリジェンス（BI）ツール」の開発・導入が進み、「ビッグデータ」をビジネスの意思決定に活用する仕組み作りも進んでいます。一方、政府・行政においては、「エビデンスに基づく政策形成（evidence-based policy making）」の重要性が認識され、各省庁あるいは省庁横断の政府全体でさまざまな取り組みが始まっています。たとえば、文部科学省では2011年度から「科学技術イノベーション政策における政策のための科学推進事業（SciREX）」が開始されています。本コラムでは、エビデンスに基づく政策形成の発展の観点から、公的データの利用環境の革新の方向性について考えてみたいと思います。 日本の公的統計データの強みを生かした分析環境の実現 政策研究における日本の強みの1つは、長年に渡って地道に蓄積された統計データとその利用制度が充実していることです。特に、最近で
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