周藤さんの論文は「景観保全から見る政策導入における合意形成プロセスの分析－島根県松江市を事例にして－」をテーマとし、松江城を中心として形成されていた旧城下町の2地区（「清光院地区」と「内中原地区」)が景観計画重点区域の指定に至った背景、および、景観計画重点区域の指定にむけた地域での合意形成がどのように図られたのかを明らかにした卒業論文をベースにしたものです。
景観保全から見る政策導入における合意形成プロセスの分析 (jst.go.jp)
丁寧な卒業論文作成と、その公表作業、お疲れ様でした！
環境政策ゼミ（諏訪）が京都産業大学・井口ゼミとオンライン合同研究発表会を開催
2022年1月22日（土）、京都女子大学 現代社会学部 環境政策（諏訪）ゼミが、京都産業大学 国際関係学部 井口正彦とオンラインで合同研究発表会を開催しました。
環境政策ゼミでは国内・国外の環境問題をテーマに様々な研究活動を行っており、その成果発表の場として、例年国際関係論を専門に研究されている京都産業大学 国際関係学部 井口ゼミとの研究成果発表会を実施しています。今年はコロナ禍の影響もあり、オンラインでの開催となりました。
今年は、両ゼミ合わせて総勢２６名が研究成果報告を行い、例年よりさらに長く1時から7時まで６時間の発表となりました（→開催方法今後検討します）。
今年の京都女子大学サイドのテーマは、再生可能エネルギー促進に向け、それを活用している「地域新電力」が容量市場とどう向き合うべきか？、地熱（特にバイナリー発電）について、経済産業省のモデルプラント方式で算出した場合のコストはいくらになるか？、バイオマス発電や地域新電力の地域付加価を算出する、等、定量・定性データを基に分析を積み上げる発表が多く、京都産業大学の井口先生からも高い評価を頂きました。
発表者の皆様、お疲れ様です！
京都女子大学現代社会学部（環境政策ゼミ・諏訪担当）卒業論文題目
| 有吉 遥 | エコアプリケーションのナッジレベル～アプリデザインの分析から～ |
| 森田 菜月 | 台風報道の課題 ―2020年台風10号に関するTV報道テキストマイニング― |
| 田中 香帆 | 日本のアイドルの社会的影響 |
| 大島 七海 | 藻類バイオマスによるまちづくり―佐賀市を事例に― |
| 髙田 莉央 | 海流発電の導入向けた合意形成プロセスー鹿児島県口之島・中之島の実証実験の事例からー |
| 岡邉 千里 | インドの地方自治体制 地方自治における課題の評価 |
| 稲田 果樹 | 大手電力会社と自治体新電力における供給戦略の制度設計〜2020年冬季電力需給ひっ迫・市場価格高騰を事例に〜 |
| 小澤 寿々奈 | 地熱バイナリー発電コスト評価―モデルプラント方式に基づくコスト試算― |
| 木村 明日香 | 地熱発電の合意形成における協議会の役割〜熊本県小国町を事例に〜 |
| 鈴木 直緒 | 地域付加価値分析 大阪府泉佐野市を事例に |
| 武田 美春 | 木質バイオマス熱供給事業がもたらす地域経済付加価値～富山県南砺森林資源利用協同組合の取組を事例に～ |
| 中西 望実 | 容量拠出金の支払いに向けた地域新電力の戦略〜パワーランチ参加事業者のヒアリング調査から〜 |
| 野口 樹里 | 地方自治体条例策定プロセスーフードバンク活動に関する大阪府議会議員へのヒアリングー |
| 眞佐喜 千誉 | V2Hの社会的受容性について |
| 森 摩里亜 | 韓国国民の省エネルギー意識調査～省エネルギー意識と環境教育・メディアとの相関関係を通して～ |
| 安田 湖葵 | 富山市におけるシェアサイクルの有効性～利用者の意識から具体的方法を考察～ |
国際データマイニングコンペティション第2位（丸野ゼミ）
みなさんこんにちは、丸野ゼミ3回生（7期生）です。この度、国際サイバーセキュリティデータマイニングコンペティションに参加し、第2位を受賞しました！
丸野ゼミ3回生は毎年、国際コンペティション「Cybersecurity Data Mining Competition (CDMC)」に参加しています。CDMC は神経情報処理の国際会議 「International Conference on Neural Information Processing (ICONIP)」の一環として毎年開催されている大会で、各チームが3ヶ月の期間でデータマイニングに関する3つの課題を解き、その予測精度を競うものです。私達が参加したのは第12回、開催期間は2021年7月～9月でした。
データマイニングとは、大量のデータからある一定の項目について値を予測する、いわゆる「データ分析」です。私達は今回「機械学習」という手法を用いデータマイニングを行いました。「機械学習」はカメラが人の顔を判断するなどの技術に使用されている手法です。今回の課題は、与えられたマルウェア（コンピュータウイルス）に関するデータの特性について、悪性・良性を判断するものなどでした。私達はこの課題を「機械学習」という手法で解決したということになります。（課題一覧 https://www.csmining.org/cdmc2021/index.php?id=5）
今年の丸野ゼミ3回生は11人、課題発表から提出までの約3ヶ月間、オンラインでのワークが主となりました。オンラインで作業を進めていくにあたって一番ネックとなったのは作業分担です。足並みが揃わなければ後々意見の衝突が起こることもあり得ました。それぞれの進捗状況や考えをなるべく共有できるようにリモート会議を開いたり、議事録をまとめたり、環境整備に気を配ったことで、無事第2位を受賞することができたと感じています。
また、最初は「難しそう、賞を取ることなどできるだろうか」と不安がありましたが、このCDMCに参加したことにより飛躍的な成長を遂げることができたと嬉しく思っています。プログラミング技術も勿論ですが、プログラミングにおける考え方や、機械学習の知識を習得するなど、自分のスキルアップ・成長に繋がりました。今回の経験を糧にし、これからも日々励んでいこうと思います！
受賞チームはこちらで公開されています。
https://www.csmining.org/cdmc2021/index.php?id=14
