2025年度 (最新) 学院等開講科目環境・社会理工学院技術経営専門職学位課程技術経営専門職学位課程

計算社会科学

開講元: 技術経営専門職学位課程
担当教員: 笹原和俊
授業形態: 講義/演習
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室)
クラス: -
科目コード: TIM.B536
単位数: 0.50.50
開講時期: 2025年度
開講クォーター: 3Q
シラバス更新日: 2025年3月19日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

計算社会科学とは、ビッグデータやコンピュータの活用が可能にするデジタル時代の社会科学である。新たに利用可能になったビッグデータと数理・情報技術を駆使し、個人・集団、社会・経済をこれまでにない解像度とスケールで定量的に研究する。本講義では、計算社会科学の理論と方法論を習得し、実社会の課題解決やイノベーション創出に応用するための基礎を身につけることである。

到達目標

本講義の到達目標は以下の３つである。
- 計算社会科学の理論を理解し、実社会の課題解決に応用できるようになる
- 機械学習、社会ネットワーク分析、テキストマイニングなどの計算社会科学の主要な分析手法を習得し、実社会データに適用できるスキルを身につける
- バーチャルラボやサーベイ実験などの最新の研究手法を理解し、デジタルツールを活用した実験的研究を設計・実施できるようになる

キーワード

機械学習、クラウドソーシング、社会ネットワーク分析、生成AI、ソーシャルメディア、バーチャルラボ、ビッグデータ

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

授業は議論を交えながらインタラクティブに行う。また、最新の学術研究の知見も取り入れながら、理論と実践のバランスを重視する。講義、実習、グループワークを組み合わせ、学生が主体的に学び、計算社会科学の手法を実問題に応用する能力を養成する。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	計算社会科学とは	計算社会科学の歴史、定義、目的、方法論の概要を学ぶ。大規模データと計算手法を用いて社会現象を分析する学際的アプローチについて理解を深める。
第2回	ビッグデータと人間・社会・経済	ビッグデータの特性と分析手法を学び、それらを用いて人間行動、社会現象、経済活動をどのように理解できるかを探求する。データの収集、処理、分析の実践的スキルも習得する。
第3回	社会ネットワーク分析	人々や組織間の関係性と相互作用を分析する手法を学ぶ。ネットワークの構造とダイナミクスが社会や経済に与える影響を理解し、実際のデータを用いた分析演習を行う。
第4回	データとしてのテキスト	自然言語処理および機械学習を用いて大量のテキストデータから有用な情報を抽出する手法を学ぶ。さらに、テキストデータを用いた因果推論や埋め込み表現を用いた分析を習得し、実データを用いた演習を通じて理解を深める。
第5回	バーチャルラボ	オンライン上で行う実験的研究の手法を学び、実際のバーチャル実験の設計・実施方法を習得する。倫理的配慮やデータの質の確保についても議論する。
第6回	サーベイ実験	従来の調査手法に実験的要素を組み込んだサーベイ実験の設計と分析方法を学習する。因果推論の基礎と、サーベイ実験によるその実践方法について理解を深める。
第7回	計算社会科学の最新動向（生成AIなど）	生成AIを活用した社会科学研究の新手法に関する研究成果や事例を紹介し、最新技術の計算社会科学への応用可能性と問題点について議論する。

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

スライドを配布

参考書、講義資料等

- 鳥海不二夫編『計算社会科学入門』丸善，2021
- フィリッポ・メンツァーら（笹原和俊監訳）『ネットワーク科学入門：Pythonで学ぶデータ分析とモデリング』
- マシュー・J・サルガニック著（瀧川裕貴ら訳）『ビット・バイ・ビット：デジタル社会調査入門』有斐閣，2019

成績評価の方法及び基準

授業貢献度10%、グループワーク30%、課題レポート60%

履修の条件・注意事項

履修の条件を設けない