日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20252025 |
| 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 |
DK253/DK253DK253 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
|
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
オンライン（全回オンライン）/Online (all classes are online)Online (all classes are online) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
全授業オンラインとなっているが、詳細な説明を要する箇所は動画配信、追加資料の提供を検討している。 発話を伴う授業を学内で受講する場合は8201（池袋キャンパス）、N851（新座キャンパス）の利用可 |
| 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 |
金1/Fri.1 Fri.1 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 |
SOX1010 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
| 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 |
Goals to Achieve Through This Course
1. Engage in Digital Journalism Using Large-Scale Data
Develop the ability to engage in digital journalism by utilizing data from the web or various large-scale social surveys.
2. Cultivate Media Literacy for News and Digital Media
Acquire critical media literacy skills and the ability to evaluate information from domestic and international news sources, as well as digital media.
3. Establish a Foundation for Web-Based Research on Personal Interests
Build a solid foundation for conducting web-based research on topics of personal interest.
4. Foster Awareness of Societal Divides in Digital Skills
Develop an awareness of the societal divides in digital skills, such as those caused by the digital divide and disparities in information literacy, and their impact on public discourse.
15-20 minutes at the beginning of each lecture for an overview
Specific case studies in the middle and second half of each lecture
If possible, set up mini-projects and report assignments to analyze data according to students' interests and concerns
Learn about the basic theories and models of social data science, keywords and their systems
Acquire skills to actually analyze and discuss social data such as SNS, text on the web, and location data
Understand the applicability to multiple fields such as society, culture, and policy
Understand ethical and legal issues in data utilization and gain knowledge to deal with them appropriately
| 1 | イントロダクション（オリエンテーション） |
| 2 | ソーシャルデータサイエンスにおけるデータの種類と特徴 オンライン/オフラインにおけるデータの収集方法・種類（SNS、モバイル端末ログ、アンケート、人口統計など） 時間・空間情報（GPS情報、SNSのタイムスタンプ）の活用 データのスケール（小規模・大規模）の違いによる分析手法の選択 キーワード: 構造化データ／非構造化データ、空間情報、時間情報、メディア比較 |
| 3 | ソーシャルメディアと意見形成・拡散モデルの基礎 内容概要 オピニオンダイナミクス理論（多数決モデル、投票モデル、Sznajdモデルなど）の基礎 信頼・不信関係を考慮したモデル（オピニオンダイナミクス研究事例 など） ソーシャルメディア上における意見形成・拡散パターン キーワード: オピニオンダイナミクス、バースト、ソーシャルメディア、拡散モデル |
| 4 | 実社会データ分析のための前処理と可視化技術 内容概要 ソーシャルデータサイエンスで用いられる前処理（欠損値処理、外れ値処理、テキストクリーニング） 分析対象となるSNSデータ・アンケートデータ・位置情報データのクリーニング実例 代表的な可視化手法（ヒストグラム、分布図、地図への可視化など） キーワード: データクリーニング、可視化、地理情報可視化、ダッシュボード |
| 5 | ネットワーク分析（グラフ理論の基礎と応用） 内容概要 ソーシャルネットワーク分析の基礎（ノードとリンク、中心性指標の概念など） Bonacich中心性やPageRankの概要 SNS上でのコミュニケーションネットワーク分析の事例 キーワード: グラフ理論、中心性、モジュラリティ、クラスター分析 |
| 6 | テキストマイニング・自然言語処理（NLP）入門 内容概要 ソーシャルメディア上のテキストデータの特徴（Twitter、掲示板、SNSコメントなど） 形態素解析、品詞タグ付け、感情分析手法の基礎 大規模言語モデル（LLM）や生成AIの基礎概念と社会的インパクト キーワード: 形態素解析、感情分析、生成AI、自然言語処理 |
| 7 | 大規模データ解析手法（機械学習・統計的アプローチ） 内容概要 ソーシャルデータの特徴に合わせた機械学習応用（教師あり学習・教師なし学習の例） 統計モデリング（回帰分析、時系列解析、INTARモデルなど）の基礎 実社会事例としての興行予測、ビジネスデータへの応用 キーワード: 回帰分析、時系列解析、機械学習 |
| 8 | ソーシャルデータと社会変動—レジリエンス・都市分析 内容概要 災害時のソーシャルメディア分析と地域レジリエンス 位置情報データを活用した都市行動分析 スマートシティへの応用、SDGs視点での社会変動の分析事例 キーワード: レジリエンス、アーバンアナリティクス、SDGs、ビッグデータ |
| 9 | 社会実験・フィールド実験とデータ分析 内容概要 ソーシャルデータサイエンスで重要な実験デザイン（ABテスト、介入研究など） フィールド実験・疑似実験デザインの例 リアルタイムデータ収集と分析（センサーデータ、モバイルデータログなど） キーワード: 実験デザイン、介入研究、モバイルログ、行動データ |
| 10 | エシカル・リーガル・セキュリティ（ELS）とプライバシー 内容概要 ソーシャルデータを扱う際のプライバシーと倫理問題 法的側面（個人情報保護法、GDPRなど） 偏見や差別を生じうるアルゴリズムとリスクへの対処 SNSデータ収集時のガイドライン事例 キーワード: データ倫理、個人情報保護、AI倫理、ガバナンス |
| 11 | フェイクニュース・誤情報拡散のデータサイエンス 内容概要 偽情報・誤情報拡散モデル、対策フレームワーク（ファクトチェック、Game Theory など） フェイクニュース検知における機械学習・自然言語処理の応用 信頼と不信のモデル化（ゲーム理論の応用） キーワード: フェイクニュース、誤情報拡散、信頼・不信モデル、ゲーム理論 |
| 12 | 応用事例1—文化政策・アートマネジメント×ソーシャルデータ 内容概要 舞台芸術・文化催事におけるビッグデータ活用 キーワード: 文化政策、評判分析、アートマネジメント、データ駆動型評価 |
| 13 | 応用事例2—教育・健康・行動変容×ソーシャルデータ 内容概要 教育現場でのビッグデータ応用（GIGAスクール構想、学習アプリログなど） 健康・ウェルビーイングの視点からみるアプリ利用傾向（デジタルフェノタイピング） 行動変容とスマホ利用の関連解析事例 スマホアプリログから見る情報行動と介入設計 |
| 14 | まとめと今後の展望 内容概要 ソーシャルデータサイエンスの全体総括 今後の課題と展望（生成AI、メタバース、IoTなど） 質疑応答とフィードバック キーワード: 今後の展望、まとめ、質疑応答 |
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
| 補足事項 (Supplementary Items) |
|---|
| スライド(パワーポイント等)の使用、上記以外の視聴覚教材の使用 ※ オンライン、授業限定 SNS、Twitter(X) などのデータベースツールの利用 google colaboratory を用いた SNS データ解析 (Python をベースとした日本語の自然言語処理、Bert などを活用予定） |
授業1回目以降より、予習・復習用の文献とアンケート課題を提示する。
結果は、翌週または授業終了時に授業にて紹介しつつ議論を深める。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| レポート試験 (Report Exam) | 50 | |
| 平常点 (In-class Points) | 50 |
授業への参加(20%) 中間レポート(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
| 中間レポート、最終レポートでの二段階のレポート課題での評価がメインとなります。出席点は5回まで欠席を許容します。 | ||
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 鳥海不二夫(編著), 石井晃, 岡田勇, 上東貴志, 小林哲郎, 榊剛史, 笹原和俊, 高野雅典, 瀧川裕貴, 常松淳, 三浦麻子, 水野貴之, 山本仁志, 吉田光男 | 『計算社会科学入門』 | 丸善出版 | 2021 | 4621305964 |
| その他 (Others) | |||||
| 授業に関連した時事情報も交え進行するため、追って紹介する。 | |||||
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 遠藤 薫 | 『ソーシャルメディアと「世論」形成 : 間メディアが世界を揺るがす』 | 東京電機大学出版局 | 2016 | 4501630000 |
| 2 | 田中辰雄, 山口真一著 | 『ネット炎上の研究 : 誰があおり、どう対処するのか 』 | 勁草書房 | 2016 | 4326504226 |
| 3 | クリストファー・G.ブリントン, ムン・チャン共著 ; 臼井翔平 | 『パワー・オブ・ネットワーク : 人々をつなぎ社会を動かす6つの原則』 | 森北出版 | 2016 | 9784627818118 |
| 4 | マシュー・J.サルガニック (著), 瀧川 裕貴 (翻訳), 常松 淳 (翻訳), 阪本 拓人 (翻訳), 大林 真也 (翻訳) | 『ビット・バイ・ビット : デジタル社会調査入門』 | 有斐閣 | 2019 | 4641174482 |
| その他 (Others) | |||||
| 授業に関連した時事情報も交え進行するため、追って紹介する。 | |||||
授業後に配布される追加資料でのトピックや授業中の内容まで不明であると思ったものは自分から調べる、または教員に尋ねるなどの積極的な学ぶ姿勢を期待する。
ノートPCが望ましい。
授業支援システム（CanvasLMS等）経由から配信される授業関連情報もチェックすることを推奨。
この授業を通し身につけたい目標
①オンライン上またはさまざまな社会調査のデータ(大規模データ)
を用いたデジタル・ジャーナリズムに取り組めるようになる
②国内外でのニュース、オンライン上からの情報に対するメディアリテラシーの素養・判断を身につける
③自分の興味・関心のあるトピックでのweb調査などに取り組むベースを組み立てる
④デジタル・ディバイド、情報リテラシーの差などが生み出すデジタルスキルの有無における社会の言論分断
に対する課題意識を持ち備えること
Goals to Achieve Through This Course
1. Engage in Digital Journalism Using Large-Scale Data
Develop the ability to engage in digital journalism by utilizing data from the web or various large-scale social surveys.
2. Cultivate Media Literacy for News and Digital Media
Acquire critical media literacy skills and the ability to evaluate information from domestic and international news sources, as well as digital media.
3. Establish a Foundation for Web-Based Research on Personal Interests
Build a solid foundation for conducting web-based research on topics of personal interest.
4. Foster Awareness of Societal Divides in Digital Skills
Develop an awareness of the societal divides in digital skills, such as those caused by the digital divide and disparities in information literacy, and their impact on public discourse.
各回の講義冒頭15〜20分で概要を解説
中盤から後半にかけては具体的事例紹介、リアルタイムの事象の議論など
可能であれば学生の興味・関心に合わせたデータを分析するミニプロジェクトやレポート課題を設定
ソーシャルデータサイエンスの基礎的な理論やモデルを知る、キーワードとその体系を学ぶ
SNSやWeb上のテキスト、位置情報などの社会データを実際に分析、議論するスキルを身に付ける
社会・文化・政策など多分野への応用可能性を理解する
データ利活用における倫理的・法的問題を理解し、適切に対処する知識を得る
15-20 minutes at the beginning of each lecture for an overview
Specific case studies in the middle and second half of each lecture
If possible, set up mini-projects and report assignments to analyze data according to students' interests and concerns
Learn about the basic theories and models of social data science, keywords and their systems
Acquire skills to actually analyze and discuss social data such as SNS, text on the web, and location data
Understand the applicability to multiple fields such as society, culture, and policy
Understand ethical and legal issues in data utilization and gain knowledge to deal with them appropriately
| 1 | イントロダクション（オリエンテーション） |
| 2 | ソーシャルデータサイエンスにおけるデータの種類と特徴 オンライン/オフラインにおけるデータの収集方法・種類（SNS、モバイル端末ログ、アンケート、人口統計など） 時間・空間情報（GPS情報、SNSのタイムスタンプ）の活用 データのスケール（小規模・大規模）の違いによる分析手法の選択 キーワード: 構造化データ／非構造化データ、空間情報、時間情報、メディア比較 |
| 3 | ソーシャルメディアと意見形成・拡散モデルの基礎 内容概要 オピニオンダイナミクス理論（多数決モデル、投票モデル、Sznajdモデルなど）の基礎 信頼・不信関係を考慮したモデル（オピニオンダイナミクス研究事例 など） ソーシャルメディア上における意見形成・拡散パターン キーワード: オピニオンダイナミクス、バースト、ソーシャルメディア、拡散モデル |
| 4 | 実社会データ分析のための前処理と可視化技術 内容概要 ソーシャルデータサイエンスで用いられる前処理（欠損値処理、外れ値処理、テキストクリーニング） 分析対象となるSNSデータ・アンケートデータ・位置情報データのクリーニング実例 代表的な可視化手法（ヒストグラム、分布図、地図への可視化など） キーワード: データクリーニング、可視化、地理情報可視化、ダッシュボード |
| 5 | ネットワーク分析（グラフ理論の基礎と応用） 内容概要 ソーシャルネットワーク分析の基礎（ノードとリンク、中心性指標の概念など） Bonacich中心性やPageRankの概要 SNS上でのコミュニケーションネットワーク分析の事例 キーワード: グラフ理論、中心性、モジュラリティ、クラスター分析 |
| 6 | テキストマイニング・自然言語処理（NLP）入門 内容概要 ソーシャルメディア上のテキストデータの特徴（Twitter、掲示板、SNSコメントなど） 形態素解析、品詞タグ付け、感情分析手法の基礎 大規模言語モデル（LLM）や生成AIの基礎概念と社会的インパクト キーワード: 形態素解析、感情分析、生成AI、自然言語処理 |
| 7 | 大規模データ解析手法（機械学習・統計的アプローチ） 内容概要 ソーシャルデータの特徴に合わせた機械学習応用（教師あり学習・教師なし学習の例） 統計モデリング（回帰分析、時系列解析、INTARモデルなど）の基礎 実社会事例としての興行予測、ビジネスデータへの応用 キーワード: 回帰分析、時系列解析、機械学習 |
| 8 | ソーシャルデータと社会変動—レジリエンス・都市分析 内容概要 災害時のソーシャルメディア分析と地域レジリエンス 位置情報データを活用した都市行動分析 スマートシティへの応用、SDGs視点での社会変動の分析事例 キーワード: レジリエンス、アーバンアナリティクス、SDGs、ビッグデータ |
| 9 | 社会実験・フィールド実験とデータ分析 内容概要 ソーシャルデータサイエンスで重要な実験デザイン（ABテスト、介入研究など） フィールド実験・疑似実験デザインの例 リアルタイムデータ収集と分析（センサーデータ、モバイルデータログなど） キーワード: 実験デザイン、介入研究、モバイルログ、行動データ |
| 10 | エシカル・リーガル・セキュリティ（ELS）とプライバシー 内容概要 ソーシャルデータを扱う際のプライバシーと倫理問題 法的側面（個人情報保護法、GDPRなど） 偏見や差別を生じうるアルゴリズムとリスクへの対処 SNSデータ収集時のガイドライン事例 キーワード: データ倫理、個人情報保護、AI倫理、ガバナンス |
| 11 | フェイクニュース・誤情報拡散のデータサイエンス 内容概要 偽情報・誤情報拡散モデル、対策フレームワーク（ファクトチェック、Game Theory など） フェイクニュース検知における機械学習・自然言語処理の応用 信頼と不信のモデル化（ゲーム理論の応用） キーワード: フェイクニュース、誤情報拡散、信頼・不信モデル、ゲーム理論 |
| 12 | 応用事例1—文化政策・アートマネジメント×ソーシャルデータ 内容概要 舞台芸術・文化催事におけるビッグデータ活用 キーワード: 文化政策、評判分析、アートマネジメント、データ駆動型評価 |
| 13 | 応用事例2—教育・健康・行動変容×ソーシャルデータ 内容概要 教育現場でのビッグデータ応用（GIGAスクール構想、学習アプリログなど） 健康・ウェルビーイングの視点からみるアプリ利用傾向（デジタルフェノタイピング） 行動変容とスマホ利用の関連解析事例 スマホアプリログから見る情報行動と介入設計 |
| 14 | まとめと今後の展望 内容概要 ソーシャルデータサイエンスの全体総括 今後の課題と展望（生成AI、メタバース、IoTなど） 質疑応答とフィードバック キーワード: 今後の展望、まとめ、質疑応答 |
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
| 補足事項 (Supplementary Items) |
|---|
| スライド(パワーポイント等)の使用、上記以外の視聴覚教材の使用 ※ オンライン、授業限定 SNS、Twitter(X) などのデータベースツールの利用 google colaboratory を用いた SNS データ解析 (Python をベースとした日本語の自然言語処理、Bert などを活用予定） |
授業1回目以降より、予習・復習用の文献とアンケート課題を提示する。
結果は、翌週または授業終了時に授業にて紹介しつつ議論を深める。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| レポート試験 (Report Exam) | 50 | |
| 平常点 (In-class Points) | 50 |
授業への参加(20%) 中間レポート(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
| 中間レポート、最終レポートでの二段階のレポート課題での評価がメインとなります。出席点は5回まで欠席を許容します。 | ||
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 鳥海不二夫(編著), 石井晃, 岡田勇, 上東貴志, 小林哲郎, 榊剛史, 笹原和俊, 高野雅典, 瀧川裕貴, 常松淳, 三浦麻子, 水野貴之, 山本仁志, 吉田光男 | 『計算社会科学入門』 | 丸善出版 | 2021 | 4621305964 |
| その他 (Others) | |||||
| 授業に関連した時事情報も交え進行するため、追って紹介する。 | |||||
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 遠藤 薫 | 『ソーシャルメディアと「世論」形成 : 間メディアが世界を揺るがす』 | 東京電機大学出版局 | 2016 | 4501630000 |
| 2 | 田中辰雄, 山口真一著 | 『ネット炎上の研究 : 誰があおり、どう対処するのか 』 | 勁草書房 | 2016 | 4326504226 |
| 3 | クリストファー・G.ブリントン, ムン・チャン共著 ; 臼井翔平 | 『パワー・オブ・ネットワーク : 人々をつなぎ社会を動かす6つの原則』 | 森北出版 | 2016 | 9784627818118 |
| 4 | マシュー・J.サルガニック (著), 瀧川 裕貴 (翻訳), 常松 淳 (翻訳), 阪本 拓人 (翻訳), 大林 真也 (翻訳) | 『ビット・バイ・ビット : デジタル社会調査入門』 | 有斐閣 | 2019 | 4641174482 |
| その他 (Others) | |||||
| 授業に関連した時事情報も交え進行するため、追って紹介する。 | |||||
授業後に配布される追加資料でのトピックや授業中の内容まで不明であると思ったものは自分から調べる、または教員に尋ねるなどの積極的な学ぶ姿勢を期待する。
ノートPCが望ましい。
授業支援システム（CanvasLMS等）経由から配信される授業関連情報もチェックすることを推奨。