日本語

Course Code etc
Academic Year 2024
College Graduate School of Sociology
Course Code MB083
Theme・Subtitle 「デジタル社会学」のリサーチデザイン
Class Format Face-to-face (partially online)
Class Format (Supplementary Items) 対面とオンラインを組み合わせるハイブリッド式を必要に応じて導入する
Campus Other
Campus Ikebukuro
Semester Spring Semester
DayPeriod・Room Wed.2
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Credits 2
Course Number SOC5040
Language Japanese
Class Registration Method "Other" Registration
Assigned 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。
Prerequisite Regulations
Acceptance 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。
Course Cancellation -(履修中止制度なし/ No system for cancellation)
Online Classes Subject to 60-Credit Upper Limit
Relationship 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。
Notes 他研究科生履修不可

【Course Objectives】

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.

【Course Contents】

Students will learn how to analyze large-scale, feature-rich data dealing with actual social media log data. The spring semester mainly focuses on theoretical aspects of digital sociology and fosters your acquisition of foundational methods and strategies of big data analysis using actual log data set.

Japanese Items

【授業計画 / Course Schedule】

1 ガイダンス
2 文献講読(1)デジタル社会学について
3 文献講読(2)ハイブリッド・メソッドについて
4 文献講読(3)ビッグデータ、ビジネスインテリジェンスについて
5 ビッグデータ解析方法論(1)ソーシャルメディア・ビッグデータ
6 ビッグデータ解析方法論(2)Pythonなどのプログラミング言語
7 ビッグデータ解析方法論(3)テキスト・データの分析
8 ビッグデータ解析実践(1)
9 ビッグデータ解析実践(2)
10 ビッグデータ解析実践(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 春学期総括と秋学期作業に向けての検討

【活用される授業方法 / Teaching Methods Used】

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

【授業時間外(予習・復習等)の学修 / 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、主として、プログラミング言語Pythonのコーディングを含むデータ分析法(自然言語処理)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%)
備考 (Notes)

【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
2 鳥海不二夫編著 『計算社会科学入門』 丸善出版 2021 4621305964
3 榊剛史編著 『Pythonではじめるテキストアナリティクス入門 』 講談社 2022 4065274109
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 9781447329015
その他 (Others)
そのほかは授業内で指示する。

【履修にあたって求められる能力 / Abilities Required to Take the Course】

【学生が準備すべき機器等 / Equipment, etc., that Students Should Prepare】

【その他 / Others】

【注意事項 / Notice】