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.
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.
社会調査,ビッグデータ,統計分析
✔ 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) |
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 | |
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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. |
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。
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. )
特になし.
・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%
特になし.
kkezuka[at]ila.titech.ac.jp