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| 平成28年度以降入学者 | 社会学演習1 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 科目名 平成27年度以前入学者  | 
                社会学演習 | ||||
| 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 | 
|---|---|
| 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ある。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る。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ぶ。 | 
| 授業の方法 | 日本語の文献読解は、きちんと理解ができていなくとも、なんとなく分かったつもりになってしまうことがある。そこで英語文献を読むことを通して社会学的な視点の一端を学ぶ。また、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ぶ。並行して、社会調査の作業を行う。データ分析については、進行状況をみながら、用いるソフトウェアを柔軟に選定する。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、決定的に重要である。BlackBoardを用い、予習・受講・復習の際の資料閲覧に、PC(Mac/Windows)やタブレット端末を利用する場合がある。 | 
| 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 | 社会学とメタファー | 
| 3 | 情報とデータの収集/Scratch によるGUIプログラミング | 
| 4 | データの収集作業/Scratch によるGUIプログラミング | 
| 5 | データの収集作業 | 
| 6 | データを整える | 
| 7 | データを集計する/RapidMiner によるデータマイニング | 
| 8 | 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 | 
| 9 | 他のデータと対応させる | 
| 10 | 言葉の分析から何が見えるか | 
| 11 | 言葉の分析:テキストマイニング | 
| 12 | データ分析 | 
| 13 | 学生意識調査の分析 | 
| 14 | 課題学習 | 
| 15 | 総括 | 
| その他 | |
|---|---|
| 参考書 | Anthony Giddens, Philip W. Sutton, Sociology, Polity, 2013, 7 edition 橘木俊詔 『格差社会:何が問題なのか』 岩波書店 2006年 原純輔, 佐藤嘉倫, 大渕憲一 『社会階層と不平等』 放送大学教育振興会 2008年 『世代間格差ってなんだ (PHP新書 678) (高橋亮平・小黒一正・城繁幸)』 PHP研究所 2010年  | 
              
| 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 | 授業終了時。 | 
| 備考 | 資料を適宜配布する。 |