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社会学演習１
| 平成28年度以降入学者 | 社会学演習１ | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 菅野 剛 | ||||
| 単位数 | 1 | 学年 | 2 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 社会学科 | ||||
| 学期 | 前期 | 履修区分 | 必修 | ||
| 授業テーマ | オープンソースによる、社会現象のデータ分析入門 |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | 社会現象を理解するためには、データを調べて、記述と分析を行うことが重要です。中でも、数値化が行いやすい格差や社会階層に関連することがらは蓄積が豊富であるため、これらの分野の文献の輪読を進めます。社会現象は多岐にわたるので、いくつかの異なる分野についてとりあげ、多様なデータに対する柔軟な分析の一端を学びます。 |
| 授業の方法 | 世代間格差という若者にとって他人事でない事態に目を向けることで、格差や社会階層に関する議論や、方法論としてのデータ分析についての基礎的な事柄を文献の輪読を通して学びます。 進行状況をみながら、 R や Python 等のソフトウェアを柔軟に選定します。分析に用いるソフトウェアがすべてオープンソースであることは、一生活用できる分析環境を整える上で、決定的に重要です。 Google Classroomを用い、予習・受講・復習の資料閲覧や課題学習に、PC(Mac/Windows)やタブレット端末を利用します。ブラウザは Google Chrome か Firefox を使います。Windows 標準のInternet Explorer を使うと不明な理由で作業が出来ない場合がありますので注意して下さい。資料を閲覧し、課題を提出し、教員がフィードバックを行う授業を行う場合もあります（授業進行により時期と内容を調整する場合があります）。 社会調査の実施が可能な場合は、文献を読み進めながら、並行して社会調査に関する様々な作業を行います。 社会調査の実施と作業が出来ない場合は、授業の内容を変更します。社会調査は行わず、大規模データ分析のための高速計算機環境やクラウド環境の利用により、プログラミングとデータ分析を重点的に学びます。 |
| 事前学修・事後学修，授業計画コメント | 日頃からGoogle Classroomにアクセスし、授業連絡の確認、資料の閲覧、課題の学習を行って下さい。毎回の積み重ねが大切ですので、きちんと復習をして下さい。普段から統計学を学び、 R や Python 等に触れ、慣れておかないと授業についていけなくなります。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
事前学習：Google Apps、日本大学の Gmail アカウント NU-AppsG について調べておく、メタファーについて調べる 授業内容：NU-AppsGのアカウント通知、パスワードリマインダー、パスワード設定、Google Classroomの説明とコースへの登録、ブロックによる表現とメタファー 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 2 |
事前学習：社会学について調べる 授業内容：社会学とメタファー 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 3 |
事前学習：Scratchについて調べる 授業内容：情報とデータの収集／Scratch によるGUIプログラミング Google Classroomを利用して教材を閲覧・視聴し、分析を行い、 Googleドキュメントでレポートを提出し、質疑応答及びフィードバックを行う 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 4 |
事前学習：Scratchについて調べる 授業内容：データの収集作業／Scratch によるGUIプログラミング 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 5 |
事前学習：データについて調べる 授業内容：データの収集作業 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 6 |
事前学習：データについて調べる 授業内容：データを整える 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 7 |
事前学習：データ分析について調べる 授業内容：データを集計する／RapidMiner によるデータマイニング 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 8 |
事前学習：データ分析について調べる 授業内容：データで基礎的な分析をする／RapidMiner によるデータマイニング 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 9 |
事前学習：データのハンドリングについて調べる 授業内容：他のデータと対応させる 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 10 |
事前学習：形態素解析について調べる 授業内容：言葉の分析から何が見えるか 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 11 |
事前学習：テキストマイニングについて調べる 授業内容：言葉の分析：テキストマイニング 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 12 |
事前学習：データ分析について調べる 授業内容：データ分析 Google Classroomを利用して教材を閲覧・視聴し、分析を行い、 Googleドキュメントでレポートを提出し、質疑応答及びフィードバックを行う 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 13 |
事前学習：学生意識調査、学生生活実態調査について調べる 授業内容：学生意識調査の分析 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 14 |
事前学習：データ分析について調べる 授業内容： Google Classroomを利用して教材を閲覧・視聴し、分析を行い、 Googleドキュメントでレポートを提出し、質疑応答及びフィードバックを行う 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| 15 |
事前学習：データ分析の例について調べる 授業内容：これまでの復習・解説を行い授業の理解を深める 事後学習：Google Classroomで資料を閲覧し、復習する |
| その他 | |
|---|---|
| 参考書 | Anthony Giddens, Philip W. Sutton 『Sociology』 Polity 2013年 第7版 |
| 成績評価の方法及び基準 | レポート(40%)、授業参画度(60%) |
| オフィスアワー | 授業終了時。Google Classroomでも、可能な範囲で随時質問を受けつけます。 |