シラバス参照

科目コード/科目名
(Course Code / Course Title)
その他/プロジェクト研究B2
(Research Project B2) 
テーマ/サブタイトル等
(Theme / Subtitle)
「デジタル社会学」のリサーチデザイン 
担当者 (Instructor) 木村 忠正(KIMURA TADAMASA)
和田 伸一郎(WADA SHIN'ICHIRO) 
時間割 (Class Schedule) 秋学期 (Fall Semester) 月曜日(Mon) 2時限(Period 2) 研究室(Room)
単位 (Credit) 2単位(2 Credits) 
科目ナンバリング
(Course Number)
SOC5040 
使用言語
(Language)
日本語
(Japanese) 
備考 (Notes)  
テキスト用コード (Text Code) MB084 



授業の
目標
Course
Objectives
いわゆるソーシャルメディアの日常生活への浸透、社会全体の情報ネットワークに伴うビッグ・データの拡大などを背景として、「デジタル社会学」と呼ばれる分野が興隆しつつある。本プロジェクト研究では、社会調査に利用可能なデータが量および質において多様に展開している状況において、「デジタル社会学」としての調査研究をどのようにデザインするのかについて、具体的な分析方法とともに探索的に考察することを目的とする。 
With the deep penetration of social media into daily life and the expansive generation of big data with the information network absorbing our contemporary society at large, the field called "digital sociology" is emerging. This project research seminar requires students to explore the way we could design research strategies with a wide variety of analytical methods as "digital sociology," in a situation where the data available for social research are diversifying both in quantitative data and qualitative one. 
授業の
内容
Course
Contents
ソーシャルメディアログデータをもとに、大規模でかつ豊富な特徴を備えたデータの分析方法について学ぶ。秋学期はリサーチデザインについて文献により学習した上で、具体的な調査研究課題を設定し、ソーシャルメディアログデータを取得し、分析、レポートにまとめるという、一連の調査プロセスに根ざした実習を行う。 
Students will learn learn how to analyze large-scale and feature-rich data dealing with actual large social media log data, In the fall semester, while you learn methodology of analysis of big data and the way to develop research design, students are required to formulate research questions, surveying literature, conducting research with adjusting your research strategies, collecting data, developing analysis, drawing conclusions and summarizing the results so as to finish writing up an essay. 
授業計画
Course
Schedule
1. ガイダンス 
2. 文献講読(1)リサーチデザインについて 
3. 文献講読(2)データ収集・分析アプローチの選択 
4. 文献講読(3)データ・マネジメント、調査倫理について 
5. リサーチ・デザイン(1)問題設定・仮説構成 
6. リサーチ・デザイン(2)データ収集・分析アプローチ 
7. リサーチ・デザイン(3)計画報告とディスカッション 
8. データ解析実践(1) 
9. データ解析実践(2) 
10. データ解析実践(3) 
11. 分析報告とディスカッション(1) 
12. 分析報告とディスカッション(2) 
13. 分析報告とディスカッション(3) 
14. 全体総括 
授業時間外
(予習・復習
等)の学習
Study
Required
Outside
of Class
本プロジェクトでは、ビッグデータ解析をはじめ、一方で、統計的手法、情報工学的手法を積極的に用いるとともに、テキストデータに関しては質的調査の方法論もとりいれる。履修者には、社会調査の方法論、ソフトウェアの操作を含むデータ分析法について深く学習するとともに、リサーチを自らデザインし実施する積極性が求められる。 
成績評価
方法・基準
Evaluation
種類(Kind) 割合(%) 基準(Criteria)
平常点(In-class Points) 100  %
最終レポート(Final Report)(40%) 、授業期間内の作業(30%) 、プレゼンテーション(30%)
テキスト
Textbooks
No 著者名
(Author/Editor)
書籍名
(Title)
出版社
(Publisher)
出版年
(Date)
ISBN/ISSN
1. 木村忠正  『ハイブリッド・エスノグラフィー』   新曜社  2018  4788515830 
その他(Others)
授業内で指示する。
参考文献
Readings
No 著者名
(Author/Editor)
書籍名
(Title)
出版社
(Publisher)
出版年
(Date)
ISBN/ISSN
1. Deborah Lupton  Digital Sociology   Routledge  2014  1138022772 
2. Jessie Daniels et al  Digital Sociologies   Policy Press  2016  978-1447329015 
その他(Others)
そのほかは授業内で指示する。
その他
(HP等)
Others
(e.g. HP)
注意事項
Notice
 


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