論文の概要: Engineering Distributed Governance for Regional Prosperity: A Socio-Technical Framework for Mitigating Under-Vibrancy via Human Data Engines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21639v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 07:14:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.535879
• Title: Engineering Distributed Governance for Regional Prosperity: A Socio-Technical Framework for Mitigating Under-Vibrancy via Human Data Engines
• Title（参考訳）: 地域繁栄のための工学的分散ガバナンス--人的データエンジンによるアンダー・ビブランシーの緩和のための社会技術的枠組み
• Authors: Amil Khanzada, Takuji Takemoto,
• Abstract要約: 本稿では,生物危機管理における社会工学的枠組みである分散ヒューマン・データ・エンジン(DHDE)について紹介する。 福井県(福井県)の高粒度データを用いて,AI駆動型意思決定支援システム(DSS)を用いて2つのデータセットを解析する。 我々は、失った収益で約11.96億円(約7620万円)に相当する865,917回の非現実的訪問の機会ギャップを定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most research in urban informatics and tourism focuses on mitigating overtourism in dense global cities. However, for regions experiencing demographic decline and structural stagnation, the primary risk is "under-vibrancy", a condition where low visitor density suppresses economic activity and diminishes satisfaction. This paper introduces the Distributed Human Data Engine (DHDE), a socio-technical framework previously validated in biological crisis management, and adapts it for regional economic flow optimization. Using high-granularity data from Japan's least-visited prefecture (Fukui), we utilize an AI-driven decision support system (DSS) to analyze two datasets: a raw Fukui spending database (90,350 records) and a regional standardized sentiment database (97,719 responses). The system achieves in-sample explanatory power of 81% (R^2 = 0.810) and out-of-sample predictive performance of 68% (R^2 = 0.683). We quantify an annual opportunity gap of 865,917 unrealized visits, equivalent to approximately 11.96 billion yen (USD 76.2 million) in lost revenue. We propose a dual-nudge governance architecture leveraging the DHDE to redistribute cross-prefectural flows and reduce economic leakage.
• Abstract（参考訳）: 都市情報学と観光学のほとんどの研究は、密集した大都市における過渡主義の緩和に焦点を当てている。 しかし、人口減少と構造停滞を経験する地域では、ビジター密度の低い地域が経済活動を抑制し、満足度を低下させる「環境下」が主なリスクである。 本稿では,生物危機管理における社会工学的枠組みである分散ヒューマン・データ・エンジン(DHDE)を紹介し,それを地域経済フローの最適化に適用する。 日本最多の福井県(福井県)の高粒度データを用いて、AIによる意思決定支援システム(DSS)を用いて、生の福井支出データベース(90,350件)と地域標準感情データベース(97,719件)の2つのデータセットを分析した。 このシステムは、81%(R^2 = 0.810)のサンプル内説明力と68%(R^2 = 0.683)のサンプル外予測性能を達成する。 我々は、失った収益で約11.96億円(約7620万円)に相当する865,917回の非現実的訪問の機会ギャップを定量化する。 本稿では,DHDEを利用した二元的Nudgeガバナンスアーキテクチャを提案する。

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