2019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
曜日・時限(講義室)
水5-6(W9-707)  
クラス
-
科目コード
SHS.M442
単位数
1
開講年度
2019年度
開講クォーター
2Q
シラバス更新日
2019年3月25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

国際的教養力 コミュニケーション力 専門力 課題設定力 実践力または解決力
- -

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 論文購読 計算社会科学の実践例を理解する.
第8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.

教科書

Salganik, M. J., 2017, Bit by Bit: Social Research in the Digital Age, Princeton University Press. (2019年4月に日本語翻訳版が出版予定)

参考書、講義資料等

特になし.

成績評価の基準及び方法

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

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.

その他

授業では日本語翻訳版の教科書を利用する予定である.

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