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年度	2025年度	開講部局	人間社会科学研究科博士課程前期人文社会科学専攻ソーシャルデータサイエンスプログラム
講義コード	WMK00500	科目区分	専門的教育科目
授業科目名	計算社会科学
授業科目名 （フリガナ）	ケイサンシャカイカガク
英文授業科目名	Computational Social Science
担当教員名	梶川　祐朗,原田　裕輔,鈴木　喜久
担当教員名 (フリガナ)	カジカワ　ヒロアキ,ハラダ　ユウスケ,スズキ　ヨシヒサ
開講キャンパス	東千田	開設期	1年次生   前期   セメスター（前期）
曜日・時限・講義室	(前) 火11-12：オンライン
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】	対面, オンライン（オンデマンド型）
			講義中心、演習中心、板書多用、ディスカッション、学生の発表、野外実習、作業、薬品使用
単位	2.0	週時間	2	使用言語	J : 日本語
学習の段階	1 : 入門レベル
学問分野（分野）	24 : 社会科学
学問分野（分科）	05 : 社会学
対象学生	1年次生   後期   ３ターム
授業のキーワード	計算社会科学、ビッグデータ分析、デジタル調査、デジタル実験、データ収集、ネットワーク、テキスト分析、機械学習、社会シミュレーション、統計モデリング、社会物理、倫理
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）
授業の目標・概要等	本講義では、社会現象をデータと計算技術を用いて分析・理解する方法を学ぶ。ビッグデータ分析、デジタル調査、計算モデリングなどの手法を通じて、現代社会の複雑な課題に対する新しい解決アプローチを探求していく。 理論的な理解と実践的なスキルの両方を重視し、将来の研究を探求するうえで必要な基礎知識・技能を身に着けると共に、ビジネスでの活用を見据えた総合的な能力の習得を目指す。
授業計画	第1回　ガイダンス：計算社会科学誕生の背景、ビッグデータの特性、関連領域、データ駆動型アプローチ 第2回　Web･SNS調査：社会科学とWeb調査、調査の倫理、調査データの特性と留意点 第3回　デジタル実験：デジタル実験の種類と特性（ブラウザアドオン、スマートフォン、ソーシャルメディア等） 第4回　データ収集・公開データ活用：研究データとは、公開データの種類と実例、活用上の留意点、データの倫理 第5回　ネットワーク分析：ネットワークデータの基礎知識、特徴分析、ノードの特徴分析 第6回　テキスト分析（データとしてのテキスト）：量的テキスト分析の特徴、テキストの前処理、テキスト分析の方法、研究例 第7回　ソーシャルデータ分析のための教師有り機械学習：計算社会科学とl機械学習、教師あり機械学習、教師データ前処理、予測精度" 第8回　社会シミュレーション：概要、歴史、社会シミュレーションモデルの表現と実装、事例 第9回　統計モデリング：統計モデル、行動ビッグデータの性質、行動ビッグデータを用いたモデリング 第10回　社会物理：社内物理学とは、偉人具モデル、オピニオンダイナミクス、社会のシミュレーション 第11回　計算社会科学における倫理：科学研究での倫理、磁性物理学 第12回　計算社会科学の研究：研究者紹介と研究テーマ紹介 第13回　テキスト分析演習①：Pythonを利用したテキスト分解、データ前処理 第14回　テキスト分析演習②：テキスト分解の可視化、テキストマイニング 第15回　まとめ（今後の展開と課題）
教科書・参考書等	計算社会科学入門　編著者：鳥海不二夫
授業で使用する メディア・機器等	テキスト, Microsoft Teams, moodle
	【詳細情報】
授業で取り入れる 学習手法	ディスカッション, 小テスト／ クイズ形式, 授業後レポート
予習・復習への アドバイス	第1～15回： （予習）文献の読み込み （復習）討議ででたコメント並びに関連資料のまとめ
履修上の注意 受講条件等	◎この授業は，社会人学生及び通学が困難な学生に対する特例措置として，オンデマンドで実施する科目であり，以下の条件に該当する場合に限り，履修を認める。 (1) 当該タームにおいて，東広島キャンパス，霞キャンパス及び東千田キャンパス以外で主たる研究を行っている者 (2) 社会人学生であるもの (3) 育児等家庭の事情により，当該ターム中の通学が困難な者 (4) 負傷又は疾病により，当該ターム中の通学が困難な者 (5) 所属する学位プログラムのカリキュラム編成上の理由で，修業年限内の履修が困難な者(当該プログラムの長が認めた場合に限る。) ◎履修を希望する場合は，当該タームの「履修登録期間」及び「履修確認・修正期間」に以下の書類を教育推進グループ（教養教育担当）窓口へ提出すること。 ・「履修登録理由書」 ・条件に該当することが客観的に分かる資料 ◎動画はオンライン学習システム「Moodle」で配信を行う。 ◎受講方法・動画の視聴期間・課題の提出期限等，履修にかかる注意事項については，履修登録完了後に別途指示する。 ◎配信される授業内容について質問がある場合は，授業担当教員（上記のE-mailアドレス）へ直接メールで問い合わせること。
成績評価の基準等	【単位認定の条件】 ◎Moodleで動画を視聴し，指示された課題をすべて期限内に提出すること。 ◎指示に従って最終レポートを提出すること。 ◎課題及びレポートをすべて提出していても，以下の【成績評価】の基準により，単位が認定されない場合もある。 【成績評価】 毎回のレポートに基づいて評価する。
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ
その他	課題の提出がなければその回の成績は零点となります。各回の締め切りと提出方法に注意してください。
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。