{"created":"2023-06-20T13:20:01.092648+00:00","id":21,"links":{},"metadata":{"_buckets":{"deposit":"d8185e85-ca2b-412d-bad5-422190c64609"},"_deposit":{"created_by":1,"id":"21","owners":[1],"pid":{"revision_id":0,"type":"depid","value":"21"},"status":"published"},"_oai":{"id":"oai:ir.soken.ac.jp:00000021","sets":["2:426:3"]},"author_link":["7412","7411","7410"],"item_1_creator_2":{"attribute_name":"著者名","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"及川, 昭文"}],"nameIdentifiers":[{}]}]},"item_1_creator_3":{"attribute_name":"フリガナ","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"オイカワ, 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System）を開発した。そしてBB-DBを利用して「貝塚データベース」「貝属性データベース」「遺跡地図データベース」の3種類の考古学データベースを作成した。\n(2)貝塚データベースから探る地域性\n　考古学の論文には，よく「神奈川県は縄文中期の遺跡は多いが後期は少ない，一方千葉県県は逆に後期の遺跡が多くなっている………」などと記載されているが，よく考えてみるとこの表現は実に不適切であることが分かる。都道府県という行政界のなかった縄文時代を，現代の行政界に基づいて説明することは，まったく不合理である。しかしながら，都道府県に代わる基準がないのも現状であり，何に基づいて地域性を論じればよいか，これまで十分に議論されてこなかった。本研究においては，約6,000の遺跡が収録されている貝塚データベースを対象に，この地域性を指摘できる指標を数理的な手法を用いて探った。\n(3)シミュレーションによる遺跡分布の推定\n　「北九州地方の弥生前期の遺跡の分布は………」という時の「遺跡」は，すでに発見されている遺跡のみを指している。ところがこの発見された遺跡群には，ある偏りが存在する。すなわち，ある地域で開発が進めば進むほど，そこで発見される遺跡は多くなるということである。遺跡の多さは，開発の度合いを示すバロメータといえないこともない。このような偏りを持った遺跡分布に基づいて推論することは，誤った仮説あるいは結論を導き出すことになりかねない。本研究においては，シミュレーションという手法を用いて，本来あるべき遺跡分布を推定する試みを行った。一般的に考古学においては，一つひとつの事象を積み上げて推論を進めていく，いわゆるボトム・アップ的な研究手法をとっている。しかし，何千，何万といったデータを対象に研究を行う場合には，まず仮説やモデルを想定して具体的な分析を進めるトップ・ダウン的な研究手法をとらざるを得ない。本研究においては，後者の立場をとり大規模な考古データベースを対象に，マクロな視点からの数理的手法を試みたが，研究の結果何ができたかを簡単にまとめると次のようになる。\n　(1)においては，まず考古学データベースの1次資料である報告書に存在する諸問題点を明らかにし，その解決策を提案した。そして，考古学データベースの構造について論じ，項目辞書の開発などを行い，データベース作成のための指針とした。また，ここで特記すべきことは，本研究で使用するデータベース群を構築，管理するために開発したデータベース管理システム，BB-DB（Bare Bone Database System）が予想以上の性能，機能を発揮し，単に考古学分野のデータベースだけでなく，汎用的に利用可能であるということを実証したことである。\n　(2)において目標としていたことは，2つある。ひとつは，数千，数万といった大きな数の遺跡群をいかにして分析するかということ。約6000レコードが収録されている貝塚データベースの数量化の手法を見つけることであった。いいかえれば，大きなまとまりで考える，すなわちマクロな視点からの分析を行う手法を見いだすことであった。もうひとつは，貝塚データベースの遺跡群をいくつかの地域（クラスター）に分けるための手がかり，あるいは指標というものを，データの数量化，そして数量的分析によって得ることができることを示すことであった。前者については，貝生息域のデータと遺跡の経緯度データを活用することによって，一つひとつの遺跡をより大きなグループにまとめ，それをまたより大きなグループにまとめるということを繰り返し，それをもとに分析を行った。後者については，特定の貝の出土分布の時期別変化に縄文海進の影響が示されているといった新しい知見なども得ることができ，また，メッシュあたりの遺跡密度から遺跡群のクラスターを指摘できるといった，地域性を示すための指標を明らかにすることができた。\n　(3)において，主張したかったことのひとつは，手作業では到底なしえないことも，コンピュータを利用することによって可能になるということである。今回のシミュレーションのように，何千という遺跡データ，何万という国土数値情報データを対象にして，何十万回という数値計算を行い，図化するという作業は，コンピュータなしでは絶対に不可能なことである。シミュレーションそのものについていえば，その結果の考古学的な評価は別にして，この手法が遺跡分布の推定に有効であることは実証できた。また，遺跡期待指数というこのシミュレーションのために考案した指標の高さによってクラスターを抽出し，特殊な地域性を指摘できることがわかったことは，予想外の収穫であったし，シミュレーションという研究手法が，これからの考古学研究の大きな道具となることを示すことができた。\n　以上を総括していえば，数理的手法が考古学研究に有効であること，また，従来の方法では得られなかったような知見を得ることが可能であることは，十二分に示すことができた。しかし，そのためには，データベースを作ることができる，コンピュータを使える，数量的分析ができるといった諸々の技術を習得するだけでなく，さまざまな考古学事象をこれまでと異なる視点で捉えなおせることが必要になってくるを指摘しておきたい。","subitem_description_type":"Other"}]},"item_1_description_18":{"attribute_name":"フォーマット","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"application/pdf","subitem_description_type":"Other"}]},"item_1_description_7":{"attribute_name":"学位記番号","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"総研大乙第94号","subitem_description_type":"Other"}]},"item_1_select_14":{"attribute_name":"所蔵","attribute_value_mlt":[{"subitem_select_item":"有"}]},"item_1_select_8":{"attribute_name":"研究科","attribute_value_mlt":[{"subitem_select_item":"文化科学研究科"}]},"item_1_select_9":{"attribute_name":"専攻","attribute_value_mlt":[{"subitem_select_item":"01 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