社会科学におけるデータサイエンス（特別講義）

華山　宣胤

単位：	2	開講期：	２期	開講年度：	2022

【授業表題】

エンターテインメント，サーチエンジン，SNS分野でのデータサイエンスの応用演習

【授業の形態・方法・内容】

この授業では（１）和歌と音楽の印象をデータ化しその分析結果に基づいて「百人一首」にBGMを付ける，（２）検索エンジンのキーワード別検索数の推移の分析結果から時事の関連性を明らかにする，（３）ツイートデータの分析から人々の関心事の変化を明らかにする，という３つのテーマを通じて，データサイエンスの手法と有用性を学習します．（１）どのような和歌を選ぶか，（２）どのようなキーワードに注目するか，（３）どのような内容のツイートに焦点を絞るか，各履修者が自由に選択できます．また，授業の最終段階では，これらの分析演習で身に付けたデータ分析手法が「データ駆動型社会」でどのように役立つか，さらに，データを扱う上での「心得」について学びます．
原則，対面授業で実施しますが，学期途中で遠隔授業に変更となった場合は，リアルタイム配信の双方向で授業（C型）で実施します．

【到達目標】

データサイエンスにおける分析手法として，相関係数，相関係数行列，共起頻度といった内容を学びますが，この授業の目標は，BGMの選択という人間の「センス」に依存する作業や，時事や人々の関心事といった社会での出来事の分析にデータサイエンスが有用であることを理解することにあります．また，３つのテーマで，履修者が調査する内容を自分自身で決めることにより，データといものを身近に感じ，それを分析することの重要性を理解することが目標です．また，実社会でのデータサイエンスの有用性，そして情報倫理・情報セキュリティについての理解を深めることも目標です．

【ディプロマポリシーとの関連】

この科目は，「教養」に関する「基本的な知識と能力」を身につけるための科目です（全学DP2）．

【事前・事後学習】

毎回の授業では，実データの収集方法と分析手順の理解が求められます．各需要の前には，Webページからのデータ収集に備えてコンピュータ操作の予習を行ってください（週２時間程度）．また，毎回授業では収取した実データの分析結果に関する課題が与えられます（週２時間程度）．

【授業計画】

第1回	【授業の目標と進め方】授業の目標と進め方を解説します．
第2回	【百人一首からの歌の選定と百人一首の印象の整理】百人一首から30程度の歌を選定し，その印象の概要を相関図を用いて整理します．
第3回	【百人一首の印象の入力方法と「前奏曲集（ドビュッシー作曲）」の印象の入力】百人一首の印象の入力方法を解説し，百人一首と同じ指標を用いて「前奏曲集（ドビュッシー作曲）」の印象の入力します．
第4回	【分析方法の解説】入力データの分析方法として相関係数を学習します．
第5回	【分析結果の基づくBGMの選定】分析結果に基づいてBGMを選定する手順を解説します．
第6回	【検索エンジンのキーワード検索数データの取得】GoogleTrendを利用してキーワード検索数データの取得する方法を解説します．
第7回	【キーワード検索数の平均とバラツキ】ある期間のキーワード検索数の平均とバラツキの算出方法を解説します．
第8回	【２つのキーワードの検索数の相関】２つのキーワードの検索数の推移について相関係数を算出する方法を解説します．
第9回	【複数のキーワードの検索数の相関】複数のキーワードの検索数の推移について相関係数行列を算出する方法を解説します．
第10回	【複数のキーワードの検索数の相関】複数のキーワードの検索数の推移について相関係数行列を算出する方法を解説します．
第11回	【ツイッターの高度な検索】「ツイッターの高度な検索」の利用方法とデータのダウンロード方法の解説を解説します．
第12回	【ツイートデータの分析】ツイートデータに含まれるキーワードの共起頻度の算出方法を解説します．
第13回	【プレゼンテーション】履修者各自が分析結果とBGM選定結果のプレゼンテーションを行います．
第14回	【実社会でのデータサイエンスの有用性】データサイエンスが「データ駆動型社会」でどのように役立つかについて解説します．
第15回	【情報倫理・情報セキュリティ】データを扱う上での「心得」について解説します．

【評価方法】

授業参加，発表，レポート，課題を総合的に評価します（100％）．

【教科書】

授業中に配布する資料を教科書とします．

【参考文献】

特にありません．

【特記事項】

特にありません．

【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
２期	月１		華山　宣胤