| 授業の目的 【日本語】 | | | オンライン上の行動やコミュニケーションがデジタルに記録されるようになり，このようなソーシャルデータを分析・モデル化して，オフライン (実世界) の人間行動や社会現象を理解することが可能になった。本講義では，人・モノ・情報の「つながり」と「流れ」の中で生じるソーシャルダイナミクスを理解するための数理的枠組み，データ解析手法，シミュレーション技法を修得する。 |
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| 授業の目的 【英語】 | | | Online behaviors and communications are continuously recorded in digital formats. Analysis and modeling of such digital traces (or social data) enable us to understand human behaviors and social phenomena in offline world (real world). In this course, students learn mathematical frameworks, data analysis techniques, and simulation techniques for understanding social dynamics occurring in the “connections” and “streams” of people, things, and information. |
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| 到達目標 【日本語】 | | 講義終了時に，以下のことができるようになることを講義目的とする。
（1）非線形，創発，適応，不確実性，ネットワーク，共進化などのソーシャルダイナミクスの基本概念を理解し，複雑な社会システムの理解に活用できるようになる。
（2）ソーシャルデータを取得し，分析することができるようになる。
（3）社会現象をモデル化して，シミュレーションを実行し，現象の理解につなげられるようになる。
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| 到達目標 【英語】 | | |
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| 授業の内容や構成 | | 授業内容：
本講義ではまず，情報化社会におけるソーシャルダイナミクスを理解するための数理的枠組みを学ぶ（1, 2, 3）。その後，ブログやSNSなどのソーシャルメディアデータの分析（4, 5），エージェントモデルを用いた社会システムのモデル化とシミュレーション技法を講義と演習を通じて理解する（6, 7）。最後に，ソーシャルダイナミクスに関する総合的な議論を行う（8）。
1. 導入
2. ソーシャルダイナミクスの理論1
3. ソーシャルダイナミクスの理論2
4. ソーシャルメディアデータの分析1
5. ソーシャルメディアデータの分析2
6. エージェントモデルと社会シミュレーション1
7. エージェントモデルと社会シミュレーション2
8. 総括と議論
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| 履修条件・関連する科目 | | |
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| 成績評価の方法と基準 | | | 演習課題60％，ディスカッション40%。合計100点満点で60点以上を合格とする。 | |
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| 教科書・参考書 | | | 講義資料は印刷して配布する。参考文献は講義で紹介する。履修条件は課さないが，複雑系やプログラミングの科目を受講済みであることが望ましい。 | |
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| 課外学習等（授業時間外学習の指示） | | | 講義内容を理解するための演習課題を3回出す（3, 5, 7回目の講義後）。 | |
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| 授業開講形態等 | | |
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| 遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置 | | |
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