計算社会科学 - 工学系研究科 - 東京大学授業カタログ

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