日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20252025 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
現代心理学研究科/Graduate School of Contemporary PsychologyGraduate School of Contemporary Psychology |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
UM132/UM132UM132 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
ビッグ・データの心理学 |
| 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 |
新座/NiizaNiiza |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
月2/Mon.2 Mon.2 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 |
PSY5310 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
自動登録/Automatic RegistrationAutomatic 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 |
－（履修中止制度なし/ No system 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 |
The goal of this course is to understand the types of big data (format, content, etc.), acquisition methods, analysis methods, and ethical considerations when handling them, and to be able to actually handle them.
Psychological research increasingly deals with big data. The development of computer technology has made it possible to obtain data in various forms, and the methods of analysis have become more diverse. In this course, we will read through articles from the special issue of the journal "Psychological Methods", which titled "Big data in psychology", to deepen our understanding of research methods that deal with big data.
| 1 | イントロダクション，ガイダンス |
| 2 | "A practical guide to big data research in psychology"報告と議論 |
| 3 | ビッグデータ取扱いの基礎 |
| 4 | "A primer on theory-driven web scraping: Automatic extraction of big data from the Internet for use in psychological research"報告と議論 |
| 5 | ウェブサイトからのデータ取得と利用 |
| 6 | "Gaining insights from social media language: Methodologies and challenges"報告と議論 |
| 7 | ソーシャルメディアからのデータ取得と分析 |
| 8 | "Tweeting negative emotion: An investigation of Twitter data in the aftermath of violence on college campuses"報告と議論 |
| 9 | ビッグ・データを用いた，トラウマ的出来事の影響を受けたコミュニティの調査方法 |
| 10 | "Comparing vector-based and Bayesian memory models using large-scale datasets: User-generated hashtag and tag prediction on Twitter and Stack Overflow"報告と議論 |
| 11 | SNSのビッグ・データを用いた記憶モデルの検討 |
| 12 | "Theory-guided exploration with structural equation model forests"報告と議論 |
| 13 | 構造方程式モデルを用いたビッグ・データの分析 |
| 14 | 特集号その他の論文の概要，全体まとめ |
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
発表者は担当論文のレジメを作成する。発表者以外も対象論文を読んでおくこと。授業中に解決されなかった疑問等については発表者あるいは各自で調べ，その結果を後日共有する。かかる時間は対象論文の長さや内容に関する事前知識によるが，各回2時間程度はかかると見込まれる。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
発表内容(50%) 議論への参加(50%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Psychological Methods, vol. 21, No.4 (2016) |
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 授業時に適宜紹介する。 |
題材とした雑誌論文にアクセスする方法を確認しておくこと（紙媒体，電子ジャーナルなど）。PCで実際にR等の分析ソフトを動かしてみる作業を行う可能性がある。
ビッグ・データの種類（形式，内容など），取得方法，分析方法，取り扱う際の倫理的配慮を理解し，実際に扱えるようになることを目指す。
The goal of this course is to understand the types of big data (format, content, etc.), acquisition methods, analysis methods, and ethical considerations when handling them, and to be able to actually handle them.
心理学の研究でビッグ・データを扱うことが増えてきた。コンピュータ技術の発展により，多様な形のデータを取得することが可能になり，分析方法も多様化している。本科目では論文雑誌『Psychological Methods』の特集号「Big data in psychology」に所収された論文を輪読し，ビッグデータを扱った研究法についての理解を深める。
Psychological research increasingly deals with big data. The development of computer technology has made it possible to obtain data in various forms, and the methods of analysis have become more diverse. In this course, we will read through articles from the special issue of the journal "Psychological Methods", which titled "Big data in psychology", to deepen our understanding of research methods that deal with big data.
| 1 | イントロダクション，ガイダンス |
| 2 | "A practical guide to big data research in psychology"報告と議論 |
| 3 | ビッグデータ取扱いの基礎 |
| 4 | "A primer on theory-driven web scraping: Automatic extraction of big data from the Internet for use in psychological research"報告と議論 |
| 5 | ウェブサイトからのデータ取得と利用 |
| 6 | "Gaining insights from social media language: Methodologies and challenges"報告と議論 |
| 7 | ソーシャルメディアからのデータ取得と分析 |
| 8 | "Tweeting negative emotion: An investigation of Twitter data in the aftermath of violence on college campuses"報告と議論 |
| 9 | ビッグ・データを用いた，トラウマ的出来事の影響を受けたコミュニティの調査方法 |
| 10 | "Comparing vector-based and Bayesian memory models using large-scale datasets: User-generated hashtag and tag prediction on Twitter and Stack Overflow"報告と議論 |
| 11 | SNSのビッグ・データを用いた記憶モデルの検討 |
| 12 | "Theory-guided exploration with structural equation model forests"報告と議論 |
| 13 | 構造方程式モデルを用いたビッグ・データの分析 |
| 14 | 特集号その他の論文の概要，全体まとめ |
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
発表者は担当論文のレジメを作成する。発表者以外も対象論文を読んでおくこと。授業中に解決されなかった疑問等については発表者あるいは各自で調べ，その結果を後日共有する。かかる時間は対象論文の長さや内容に関する事前知識によるが，各回2時間程度はかかると見込まれる。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
発表内容(50%) 議論への参加(50%) |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Psychological Methods, vol. 21, No.4 (2016) |
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 授業時に適宜紹介する。 |
題材とした雑誌論文にアクセスする方法を確認しておくこと（紙媒体，電子ジャーナルなど）。PCで実際にR等の分析ソフトを動かしてみる作業を行う可能性がある。