日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
社会学部/College of SociologyCollege of Sociology |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
DK249/DK249DK249 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
文章をデータで読み解く |
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
|
| 授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
秋学期/Fall semesterFall semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
木3/Thu.3 Thu.3 ログインして教室を表示する（Log in to view the classrooms.） |
| 単位/ CreditsCredits |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
SOX2610 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
抽選登録/Lottery RegistrationLottery Registration（定員：70人/ Capacity：70） |
| 配当年次/ Assigned YearAssigned Year |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ Prerequisite RegulationsPrerequisite Regulations |
|
| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。 |
| 履修中止可否/ Course CancellationCourse Cancellation |
〇（履修中止可/ Eligible for cancellation） |
| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
|
| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針（DP）や教育課程編成の方針（CP）に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。 |
| 備考/ NotesNotes |
This course is focused on understanding the fundamental concept of computer-assisted quantitative content analysis through practice using Python.
The student will learn the basic skills of programming and quantitative content analysis by using the methods of natural language processing with Python.
| 1 | ガイダンス：本講義の目的と進め方 |
| 2 | Python基礎1: コードを書いてみる |
| 3 | Python基礎2: 多量のデータを扱う |
| 4 | Python基礎3: 条件分岐 |
| 5 | Python基礎4: 繰り返し処理 |
| 6 | Python基礎の中間復習 |
| 7 | Python基礎5：モジュールを使う |
| 8 | Python基礎6：ファイルを扱う |
| 9 | テキストデータ分析1: テキストデータを操作する |
| 10 | テキストデータ分析2: データから気づきを得る |
| 11 | テキストデータ分析3: テキストデータを分解する |
| 12 | テキストデータ分析4: 重要な単語を見つけ出す |
| 13 | テキストデータ分析5: テキストデータ分析まとめ |
| 14 | 最終課題 |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
毎回の配布資料をもとに各自で復習することが望ましい。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
最終レポート(Final Report)(40%) 中間レポート(30%) 各回の提出物(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
なし/None
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 柴田 淳 | 『みんなのPython 第4版』 | SBクリエイティブ | 2016 | 9784797389463 |
| 2 | 金 明哲 | 『テキストデータの統計科学入門』 | 岩波書店 | 2009 | 9784000057028 |
コンピュータを使ってテキストを数量的に分析する方法を理解する。
This course is focused on understanding the fundamental concept of computer-assisted quantitative content analysis through practice using Python.
Pythonによるプログラミングの基礎を身につけ、自然言語処理によるテクストデータの計量的分析の手法を学ぶ。
The student will learn the basic skills of programming and quantitative content analysis by using the methods of natural language processing with Python.
| 1 | ガイダンス：本講義の目的と進め方 |
| 2 | Python基礎1: コードを書いてみる |
| 3 | Python基礎2: 多量のデータを扱う |
| 4 | Python基礎3: 条件分岐 |
| 5 | Python基礎4: 繰り返し処理 |
| 6 | Python基礎の中間復習 |
| 7 | Python基礎5：モジュールを使う |
| 8 | Python基礎6：ファイルを扱う |
| 9 | テキストデータ分析1: テキストデータを操作する |
| 10 | テキストデータ分析2: データから気づきを得る |
| 11 | テキストデータ分析3: テキストデータを分解する |
| 12 | テキストデータ分析4: 重要な単語を見つけ出す |
| 13 | テキストデータ分析5: テキストデータ分析まとめ |
| 14 | 最終課題 |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
毎回の配布資料をもとに各自で復習することが望ましい。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
最終レポート(Final Report)(40%) 中間レポート(30%) 各回の提出物(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
なし/None
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 柴田 淳 | 『みんなのPython 第4版』 | SBクリエイティブ | 2016 | 9784797389463 |
| 2 | 金 明哲 | 『テキストデータの統計科学入門』 | 岩波書店 | 2009 | 9784000057028 |