学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博前
時間割コード
Registration Code		2530041
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名　【日本語】
Course Title		社会情報学演習b
科目名　【英語】
Course Title		Social Informatics b
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI136041J
担当教員　【日本語】
Instructor		秋庭　史典 ○ 新美　倫子 山本　竜大 小川　明子 遠藤　守 久木田　水生 安田　孝美 浦田　真由 戸田山　和久 中村　登志哉 井原　伸浩
担当教員　【英語】
Instructor		AKIBA Fuminori ○ NIIMI Michiko YAMAMOTO Tatsuhiro OGAWA Akiko ENDO Mamoru KUKITA Minao YASUDA Takami URATA Mayu TODAYAMA Kazuhisa NAKAMURA Toshiya IHARA Nobuhiro
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春集中 その他 その他
Intensive(Spring) Other Other
対象学年
Year		１年
1
授業形態
Course style		演習
Seminar
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
Subject
社会情報学専攻
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
本演習は，情報哲学・情報社会設計論・グローバルメディア論のそれぞれの分野について，研究の実施や各種フィールド調査に必要な技術の習得，ならびに研究成果を論文や学会発表として公表するための実践的能力を習得することを目的とする。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
The aim of this course is to help students acquire the following:
(1) Skills for research and field studies in philosophy of information, design of information society, and global media studies
(2) Practical ability to publish research results as academic papers and presentations.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
受講生は，著名な文献に用いられている各種データを批判的に検討するために必要な技術を学び，身につける。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
Students learn and acquire the skills necessary to critically examine various data used in well-known literature.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
社会情報学演習bでは，データ分析能力をあらためて涵養することに重点を置く。
著名な文献に用いられている各種データを批判的に検討するために必要な技術とはどのようなものか，その技術を学び，身につけることに重点を置いて演習を行う。

〔計画〕
1. 統計リテラシー
2. 社会調査の質
3. さまざまなバイアス
4. データ分析手法の比較
5. データマイニング法の検討
6. 可視化とその問題点
7. メディアとデータ
8. データジャーナリズムの事例
Contents:
1. Statistical literacy
2. Quality of social research
3. Biases
4. Comparison of data analysis methods
5. Data mining
6. Visualization and its problem
7. Media and data
8. Cases of data journalism
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
社会情報学演習aを履修していること。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
資料作成課題の評価５０％，期末試験５０％，合計１００点満点で６０点以上を合格とする。
materials and the final exam
教科書・参考書
Textbook/Reference book
データ分析に関する文献で，各分野に適切なものを配布する。
Literatures on data analysis related to each research field are assigned during the class.
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
各回について配布資料の作成を求める。
Students are requested to prepare materials for the class.
授業開講形態等
Lecture format, etc.
演習
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等を利用し，質問やディスカッションを行う機会を設ける。