日本語 English
開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20232023 |
科目設置学部/ CollegeCollege |
社会学研究科/Graduate School of SociologyGraduate School of Sociology |
科目コード等/ Course CodeCourse Code |
MB083/MB083MB083 |
テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
「デジタル社会学」のリサーチデザイン |
授業形態/ Class FormatClass Format |
対面(一部オンライン)/Face-to-face (partially online)Face-to-face (partially online) |
校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
水2・4255/Wed.2・4255 Wed.2・4255 |
単位/ CreditCredit |
22 |
科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
SOC5040 |
使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
備考/ NotesNotes |
|
テキスト用コード/ Text CodeText Code |
MB083 |
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.
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.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
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.
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。理論的な側面と分析例と方法論の学習を中心とする。
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.
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 |
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。
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) | ||
No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
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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。 |
No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
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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。 |