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科目名平成28年度入学者	＊＊＊＊＊＊
科目名平成27年度以前入学者	ゼミナール１
教員名	菅野　剛
単位数	2	学年	3	開講区分	文理学部
科目群	社会学科
学期	通年	履修区分	選択

授業テーマ	フリーソフトによるデータサイエンス入門
授業のねらい・到達目標	社会現象を、データという事実から把握する。その際に統計学と計算処理のためのプログラミングが重要であることを理解する。データ分析は万能ではないが、個人的経験に裏づけされた「僕はこう思う」「私はこう思う」という個別的立場に加え、異なる論理と視点を提供するデータ分析も有効な手掛かりとなり、ゆえに重要なスキルであることを経験する。
授業の方法	いくつかのソフトウェアやプログラミング言語に触れることで、おざなりになりがちな論理や制約を意識する。いくつかの種類のデータを取り上げ、特に、社会学の文脈では社会階層という視点で、現代日本社会について分析を行う。様々な先行研究を学び、自分の視点から実際に各種データを分析することで、データに基づいた見方を心がける。社会調査に関連する作業や、データ解析環境 R などのソフトウェアを用いて、より高度なデータ分析を試みる。分析に用いるソフトウェアがすべてフリーであることは、受講者にとって卒業後も活用できる分析環境を整える上で、決定的に重要である。
事前学修・事後学修，授業計画コメント	積み重ねが大切なので、きちんと復習をすること。

授業計画
1	ガイダンス、ブロックによる表現とメタファー
2	多様なデータ、身近なデータ／Scratch によるGUIプログラミングとアルゴリズム
3	データ処理作業／Scratch によるGUIプログラミングとアルゴリズム
4	データ処理作業／GeoGebra で見える統計学
5	データ処理作業／GeoGebra で見える統計学
6	データの基礎集計作業／RapidMiner によるデータマイニング
7	データの特徴の抽出／RapidMiner によるデータマイニング
8	言葉の分析／KH Coder によるテキストマイニング
9	データの分類／KH Coder によるテキストマイニング
10	データのマッチング／Emacs、Lisp、S式と記号処理
11	学生意識調査／Emacs、Lisp、S式と記号処理
12	仮説構築とデータ分析／統計的コンピュータ処理とグラッフィクスのための R
13	地域調査のデータ分析／統計的コンピュータ処理とグラッフィクスのための R
14	課題学習
15	地域調査の概要
16	調査作業
17	調査作業
18	調査票のエディティング
19	調査票の転記作業
20	データの入力作業
21	データのロジカルチェック
22	郵送調査作業
23	データのクリーニング作業
24	基礎集計
25	データの基礎集計
26	変数と変数の関係
27	多変量解析
28	高度な多変量解析
29	課題学習
30	総括

その他
教科書	論文や資料については適宜指示する。
参考書	佐藤嘉倫・尾嶋史章『現代の階層社会第1巻格差と多様性』東京大学出版会 2011年石田浩・近藤博之・中尾啓子『現代の階層社会第2巻階層と移動の構造』東京大学出版会 2011年斎藤友里子・三隅一人『流動化のなかの社会意識』東京大学出版会 2011年適宜指示する。
成績評価の方法及び基準	平常点(30%)、レポート(30%)、授業参画度(40%)
オフィスアワー	授業終了後。