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最終更新日:2023年10月20日

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計算社会科学

計算社会科学とは社会現象を計算科学的に解明するアプローチです。近年の大規模なデータが蓄積やそれに伴う数理的な理論な発展が、多様な個人のインタラクションにより生じる社会現象の理解や予測を可能にしつつあります。講義では、集団現象一般に見られる統計的性質、複雑ネットワーク解析を始めとするデータ解析、統計モデリング、シミュレーションなどの基礎的理論に重点を起きつつ、SNS、論文、特許、交通、文化などの大規模なデータ解析の最新の研究を紹介します。また、経済学/社会学/歴史学/心理学/情報学などの学問との接続を議論していきます。

本授業は多岐に渡る計算社会科学のスコープを網羅するわけではありませんが、基礎的かつ汎用的な概念を中心に幅広く紹介します。
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
3792-173
GEN-TM6n59L1
計算社会科学
浅谷 公威
S1 S2
火曜4限
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講義使用言語
日本語
単位
2
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
工学系研究科
授業計画
4/11, 4/18, 4/25, 5/2, 5/9, 5/16, 5/23, 5/30, 6/6, 6/13, 6/20, 7/4, 7/18 ※6/27と7/11は休講 変更しましたがこれで確定です **1. イントロダクション: 計算社会科学のスコープと最先端** 計算社会科学的アプローチと考え方、用語の定義とスコープ、最新の研究事例について幅広く理解する。 **2. 規模の科学:スケーリング則とその生成メカニズム** 社会現象に普遍的に存在するスケーリング則について、その実例と生成メカニズムについて理解する **3. 複雑ネットワーク1:規則的/ランダムなネットワークから複雑ネットワーク** スモールワールド、スケールフリー、コミュニティ、中心性、クラスタリング等の複雑ネットワークの一般に観測される性質について理解する **4. 複雑ネットワーク2 :人間の認知・バイアスとネットワーク** 人間の認知や様々な制約が現実のネットワークの構造を形作る。その例としてダンバー数、現実のソーシャルグラフ、ネットワーク上での成功について紹介する **5. 複雑ネットワーク3 : ネットワークの行列表現と情報抽出** 複雑ネットワークは隣接行列の演算や表現学習による情報抽出について理解する **6. コミュニケーション(SNSデータの解析: バースト、分極化からフェイクニュース、計算言語学)** SNSにおけるバースト、エコーチャンバー、フィルターバブル、fake newsなどの現象について解説する。また言語的表現から人間の認知や行動を読み取る研究を紹介する。 **7. 社会シミュレーションの基礎モデル: 離散系モデルによる現実世界の構成的記述** 現実世界の現象を理解するための非線形の離散系モデルのシミュレーションの代表例を紹介する。 **8. 移動データ解析と都市:移動のパターンと都市の機能** 人間の移動パターンとその生成メカニズム、都市の機能や人間のインタラクションについて紹介する **9. サイエンスオブサイエンス:アウトプットの計測・評価と情報抽出** 大量の学術論文からの情報抽出、人や組織を評価する手法について理解する **10. ゲスト講師(インディアナ大学 宮崎邦洋先生)** (仮)ソーシャルメディア解析の最前線 **11. サイエンスオブサイエンス:クリエィティビティが生まれるプロセス** クリエィティビティが生まれるプロセスについて、チーム、組織、個人の観点から解明する **12. ゲスト講師(同志社大学 阿部真人先生、東京大学 姫岡優介先生)** ミクロとマクロからみる生物のネットワーク **13. 論文輪読発表**  12回の講義に関連する論文を1本〜、1人3分程度(時間は調整)で発表する
成績評価方法
レポート(2回ほど)、出席、最終回の発表 (一人2分ほどです)
履修上の注意
指示しない