2020年度 認知・数理・情報分野特論S1B   Graduate Lecture in Cognition, Mathematics and Information S1B

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開講元
社会・人間科学コース
担当教員名
毛塚 和宏 
授業形態
講義    (Zoom)
曜日・時限(講義室)
水1-2(W9-707)  
クラス
-
科目コード
SHS.M442
単位数
1
開講年度
2020年度
開講クォーター
2Q
シラバス更新日
2020年9月18日
講義資料更新日
-
使用言語
日本語
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講義の概要とねらい

近年,計算社会科学という分野が勃興している.計算社会科学は,インターネット上の人々の行動の痕跡をもとに,分析を行う領域である.本講義では,計算社会科学のベースとなるデジタル時代の社会調査と膨大なデータを分析する方法を学ぶ.

到達目標

本講義を履修することによって次の能力を修得する.
1)デジタル時代の社会調査の方法論を理解し,実践できる.
2)収集したビッグデータを分析することができる.

キーワード

社会調査,ビッグデータ,統計分析

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

専門力 教養力 コミュニケーション力 展開力(探究力又は設定力) 展開力(実践力又は解決力)

授業の進め方

学生はテキストを要約し,レジュメを作成して報告する.その後,レジュメに基づきディスカッションを行う.最終回では,自分で問いを立て,調査設計をまとめて報告する.

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 ガイダンス 計算社会科学の概要を理解する.
第2回 行動を観察する ビッグデータとその分析方法を理解する.
第3回 質問をする デジタル時代の社会調査を理解する.
第4回 実験をする デジタル時代の社会科学的実験を理解する.
第5回 大規模な協働をする 研究を進める協働の戦略を理解する.
第6回 倫理 デジタル時代の社会調査における調査倫理を理解する.
第7回 調査計画を報告する 自ら立案した調査計画をわかりやすくプレゼンテーションする.

授業時間外学修(予習・復習等)

学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

マシュー・サルガニック著,瀧川裕貴他訳,2019,『ビット・バイ・ビット -- デジタル社会調査入門』有斐閣.
(原著:Salganik, M. J., 2017, Bit by Bit: Social Research in the Digital Age, Princeton University Press. )

参考書、講義資料等

特になし.

成績評価の基準及び方法

・レジュメ担当者
レジュメの作成:30%, 最終プレゼンテーション:30%, 授業での貢献:40%

・レジュメを担当しない人
最終プレゼンテーション:50%, 授業での貢献:50%

関連する科目

  • SHS.M443 : 認知・数理・情報分野特論F1A
  • SHS.M444 : 認知・数理・情報分野特論F1B
  • SHS.M461 : 認知・数理・情報分野方法論S1

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

特になし.

連絡先(メール、電話番号)    ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。

kkezuka[at]ila.titech.ac.jp

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