2021年度 | 認知・数理・情報分野特論S1B

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学士課程
大学院課程

2021年度　認知・数理・情報分野特論S1B Graduate Lecture in Cognition, Mathematics and Information S1B

文字サイズ小中大

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

メディア利用科目

曜日・時限(講義室): 月5-6

クラス: -

科目コード: SHS.M442

単位数: 1

開講年度: 2021年度

開講クォーター: 2Q

シラバス更新日: 2021年3月19日

講義資料更新日: -

使用言語: 日本語

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シラバス

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%

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

国立大学法人東京工業大学