社会情報学研究/院)社会情報学研究
北村 智 
単位: 2 開講期: 1期 開講年度: 2022
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【授業表題】
社会情報学研究の方法としての計量テキスト分析
【授業の形態・方法・内容】
社会情報学とは情報学の一分野であり、社会科学と情報学の学際領域である。情報通信技術の発展によりさまざまな社会行動に関するデータ収集が容易になっており、ビッグデータとそれを取り扱うデータサイエンスが社会科学でも重要になってきている。その中でも、ソーシャルメディア上でのコミュニケーションで発信されたテキストデータは、これまでにない研究資源となっている。こうしたテキストデータの分析に用いられるのがテキストマイニング/計量テキスト分析である。本授業では特に日本語によるテキストデータを分析する方法の基礎について学修する。
本授業では、テキストマイニング/計量テキスト分析の考え方や基本的知識、方法を講義した上で、テキストマイニング/計量テキスト分析の実践に取り組む。したがって、本授業は講義形式と演習形式を組み合わせたワークショップ形式で進められる。
なお、本授業は対面授業として行われる予定であるが、感染状況等により大学が遠隔授業に切り替える判断をした場合には、原則としてC型(リアルタイム配信される授業)で遠隔授業を実施する。
【到達目標】
・テキストマイニング/計量テキスト分析の考え方や基本的知識を理解すること
・テキストマイニング/計量テキスト分析の方法を理解し、実践できるようになること
【この授業科目とディプロマポリシーに明示された学修成果との関連】
(学部DP3) コミュニケーションを支えるメディアに関する知識と情報を分析・評価する能力
(学部DP4) コミュニケーションに関わる事柄について、問題の発見・分析・解決をする能力

(院DP1)メディアを通したコミュニケーションについての高度な知識と主体的な研究・分析能力
(院DP2)ネットワーク社会の情報構造や社会現象についての高度な知識と主体的な研究・分析能力
【事前・事後学習】
講義回の前後については授業内容の理解を深めるための資料を配布するので、それらを熟読して、各回の予習・復習を行なうこと。また実習回の前後についてはそれまでの授業内容の復習を行なうとともに、授業で出された課題に取り組む必要がある。いずれも場合も事前学習・事後学習にそれぞれ授業時間の2倍以上の時間を要することになる。
【授業計画】
第1回 テキストマイニング/計量テキスト分析とは何か
第2回 情報化社会におけるテキストデータの活用
第3回 データ分析のための留意事項
第4回 分析手法の基礎知識(1):形態素解析
第5回 分析手法の基礎知識(2):統計分析
第6回 分析手法の基礎知識(3):分析結果の可視化技術
第7回 分析の実践練習(1):分析環境の準備、データの読み込みと前処理
第8回 分析の実践練習(2):分析結果の読み取りの基礎
第9回 分析の実践練習(3):分析結果の可視化とその読み取り
第10回 分析の実践練習(4):分析結果の報告
第11回 分析の実践(1):分析計画の立案
第12回 分析の実践(2):データ収集と分析
第13回 分析の実践(3):分析結果の発表
第14回 分析の実践(4):分析結果にもとづくレポート執筆
第15回 授業のまとめ
第16回
第17回
第18回
第19回
第20回
第21回
第22回
第23回
第24回
第25回
第26回
第27回
第28回
第29回
第30回
【評価方法】
授業参加、課題・提出物によって評価する(100%)。
課題・提出物に対しては個別にフィードバックを行う。
【教科書】
特になし。
【参考文献】
授業中に適時指示する。
【特記事項】
【開講期・曜日時限・ペア・教員名】
開講期・曜日時限が下記の表で示されていますが、履修できる曜日時限は学年・学科等により異なる場合があります。自分の「履修登録」画面に表示される曜日時限のみ履修登録することができます。

開講期 曜日時限 ペア 教員名
1期 月3 北村 智