ゼミナール２

科目名平成27年度以前入学者	ゼミナール２
教員名	菅野　剛
単位数	2	学年	4	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	オープンソースによるデータサイエンス
授業のねらい・到達目標	これまでに学んだ社会調査、データ分析、プログラミングについての基礎的なことがらに加え、自らより発展的なデータ分析を行えるようにします。教わったことをなぞるだけではなく、自分で試してみることが大切です。自分で分析対象を選び、データ化し、分析を行い、形にまとめることを目指します。
授業の方法	可能な場合は社会調査を実施します。諸般の事情により社会調査の実施が出来ない場合は、コンピュータ・インテンシブな手法が可能な環境を整えて、データ分析の比重を増やします。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します。多様な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います。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ます。社会調査に関連する作業や、 R や Python 等のソフトウェアを用いて、より高度なデータ分析を試みます。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、調査の作業プロセスを授業の進行に伴って進めます（社会調査協会の社会調査士G科目）。仮説や分析枠組みの解説と議論から始まり、操作化、質問項目と選択肢の作成、レイアウトへの配慮等の調査票作成、それから宛名ラベルの作成、発送用・返信用封筒の作成、挨拶文、督促兼お礼状の作成、データ回収作業、エディティング、コーディング、データ入力とクリーニング作業、分析とレポート作成といった一連の過程を進めます。データ分析は進行状況を見ながら R や Python 等、利用するソフトウェアを柔軟に選定します。授業計画の内容は進行状況によって前後する可能性がありますが、年間を通して全体の内容をカバーします。また、近年の計量社会科学の発展を反映させ、社会調査データ以外のデータについても取り扱います。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	ガイダンス、データ分析の動向
2	問題関心、課題設定、情報収集、分析法の検討
3	データ処理作業の解説 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
4	データ処理作業の実施
5	データ処理作業の確認
6	データの基礎集計作業
7	データの特徴の抽出
8	言葉の分析
9	データの分類
10	データのマッチング
11	学生意識調査
12	仮説構築とデータ分析 Google Classroomを利用して教材を閲覧・視聴し、R を用いてデータ分析を行い、 Googleドキュメントでレポート課題を提出
13	地域調査のデータ分析
14	仮説構築とデータ分析 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
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	仮説構築とデータ分析 Google Classroomを利用して教材を閲覧・視聴し、R や Python 等を用いてデータ分析を行い、 Googleドキュメントでレポート課題を提出
30	これまでの復習・解説を行い授業の理解を深める

その他
教科書	論文や資料については適宜指示します。
参考書	適宜指示します。
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。
備考	4年生での通年のゼミナール2（旧カリキュラム）です。