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最終更新日:2024年4月22日

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計算社会学の理論と方法

計算社会学の理論と方法
現在、社会学に限らず、社会科学全般において、ビッグデータ・人工知能・機械学習・自然言語処理・デジタル実験などの従来とは全く異なるデータ・手法が導入され、いわゆる計算社会科学へ向かう大きな流れが生じつつある。社会学もまた、この計算社会科学の潮流に棹さしながら、従来のこの学問のあり方の根本的な問い直しと自己変革を迫られている。このような状況を鑑みて、本演習では、上記の計算的手法を用いて社会学理論の再構築と経験的知見の蓄積を試みる社会学的研究を「計算社会学」と名付け、その理論と方法について考えていきたい。とはいえ、「計算社会学」の確立した理論と方法が現状存在するわけではないので、むしろ参加者が協力して、このような新しい社会学の確立のために貢献していく意欲が求められる。具体的な進め方としては、計算社会学に関連する既存研究について批判的に検討し、その結果を報告、参加者で議論をする。また、参加者自らの計算社会学的な研究の計画も報告し、全員で討論をし、研究計画の改善を目指す。今年度は、テキストデータの分析法やテキスト分析基づく社会学理論の構築法について議論する。
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
21244158
GHS-SC6A02S1
計算社会学の理論と方法
瀧川 裕貴
S1 S2 A1 A2
金曜5限
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講義使用言語
日本語
単位
4
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
開講所属
人文社会系研究科
授業計画
計算社会学に関連する量的手法の教科書や書籍を輪読する。または、計算社会学に関連する最新の論文を取り上げ購読する。希望に応じて、参加者の研究計画報告の回も設ける。計算社会学に関連する研究とは例えば、以下のようなものである。 (1) ビッグデータ・デジタルトレースデータを用いた社会学に関連する研究 (2) 機械学習や人工知能を用いた社会学に関連する研究 (3) 自然言語処理やテキスト分析を用いた社会学に関連する研究 (4) デジタルサーベイやデジタル実験を用いた社会学に関連する研究 (5) その他、何らかの意味で従来の社会学とは異なる計算的な手法を用いた社会学的研究 今年度は、とりわけ(3)をテーマとして、テキストデータの分析法やテキスト分析基づく社会学理論の構築法について議論する。
授業の方法
文献発表の場合、参加者は既存研究について概要をまとめ、コメントをする。それに基づいて参加者全員により討論を行う。研究計画報告では、参加者が計算社会学的研究の計画を提案し、それについて参加者全員がコメントや感想、意見を交換する。
成績評価方法
出席50%、文献・研究計画発表50%
教科書
なし
参考書
Salganik, M. J., 2018, Bit by Bit: Social Research in the Digital Age, Princeton: Princeton University Press.(瀧川裕貴・常松淳・阪本拓人・大林真也訳,2019,『ビット・バイ・ビット――デジタル社会調査入門』有斐閣.)
履修上の注意
参加者は最低1回のコメントをするなど討論への積極的な参加が求められる。現時点で研究計画を用意できない参加者は文献発表のみでもよい。