学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報学部
時間割コード
Registration Code
1002250
科目区分
Course Category
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。
科目名 【日本語】
Course Title
計算情報学12
科目名 【英語】
Course Title
Computational Informatics 12
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
SIS-11-3056-J
担当教員 【日本語】
Instructor
笹原 和俊 ○
担当教員 【英語】
Instructor
SASAHARA Kazutoshi ○
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
春1期 月曜日 4時限
Spring1 Mon 4
対象学年
Year
4年
4
授業形態
Course style
講義
Lecture
開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
自然・複雑システム
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
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。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
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.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
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。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
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
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
特になし
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
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。演習に関しては,講義で示した 基本的な概念に関する基本的な理解,及びそれに基づく基本的な分析手法を体得していることを合格の基準と する。
教科書・参考書
Textbook/Reference book
講義資料はNUCTで配布する。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。
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
毎回演習課題を出す。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
オンデマンドとオンライン
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)
Zoomで質問する機会を設ける。