データサイエンスII（課題の発見と解決）

この世界は，あなたが想うより少し複雑で，データが語るよりずっと奥深い。

私たちの社会には，かつてないほど多くのデータが溢れています。検索すれば即座に答えが見つかり，おすすめ欄は欲しいものを先回りし，あなたの発した意見は数万人からの共感を得る------。まるで，世界がすべて可視化されたかのような感覚を覚えます。しかし，手元のデバイスに映るそのデータは，本当に世界のすべてを「ありのまま」に映し出しているのでしょうか？見えているデータだけを過信し，その背後にある「見えない構造」への想像力を手放したとき，私たちは思わぬ落とし穴に足をとられることになります。

しかし，私たちはこの不完全なデータを頼りに，紛争，貧困，ジェンダー不平等といった現実の複雑な課題に立ち向かわなければなりません。あるいは，組織戦略，マーケティング，商品開発といったビジネス上の重要な意思決定を行わなければなりません。では，どうすれば一部のデータから，社会やビジネスの課題の全体像を正しく捉え，より良い解決策を導き出せるのでしょうか？

そのための統一的かつ汎用的な推論の枠組みが，統計学およびデータサイエンスです。本授業では，現実世界における課題発見とその解決のために，既存の知識と新たなデータから論理的に結論を導く方法として，統計学およびデータサイエンスを学習します。


この授業の目標は，現実世界の課題発見と解決策の評価を，データに基づいて実践するためのリサーチデザインを習得することです。さらに，その分析プロセスと結果を，不確実な状況下での意思決定における「共通言語」として活用する力を養います。具体的には，以下の2つの能力の獲得を目指します。

1. リサーチデザインの習得
現実の社会的課題を，データ分析可能な形に落とし込み，論理的な結論を導くためには，以下の3つのステップを一貫させる必要があります。この授業では，これらを統合的にデザインする力を身につけます。
　　問いのデザイン：抽象的な課題を，データで検証可能な具体的な問いへと翻訳する。
　　データ収集デザイン：問いに答えるために必要なデータを特定し，適切な調査対象や比較対象，データ収集の方法を含めた収集プロセスを設計する。
　　分析デザイン：収集したデータに対し，目的に応じた適切な統計手法を決定し，課題の発見や解決策の効果検証を行うための分析枠組みを決定する。

2. 共通言語としてのデータサイエンスの実践
分析結果を他者との合意形成を図るための根拠として使う力を養います。解釈の前提とその限界（何が言えて，何が言えないか）を理解し，それを他者に提示して説得するスキルを身につけます。