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ネットワーク論
| 科目名 | ネットワーク論 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 菅野剛 | ||||
| 単位数 | 2 | 学年 | 3･4 | 開講区分 |
文理学部
（他学部生相互履修可） |
| 科目群 | 社会学科 | ||||
| 学期 | 前期 | 履修区分 | 選択 | ||
| 授業概要 | - 社会現象のネットワーク分析の基礎を学びます。 - PC教室で R の演習を行った2018年度と違い、2019年度は通常教室での座学のみです（2019年度は、社会学科では他の教員の授業も含めて R の演習がなくなりましたのでご注意下さい）。 BYOD (Bring your own device) は任意です。 |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | - 事実・データに基づいた論理的な考え方に触れます。 - 第4次産業革命とも言われる現代社会の急激な変化に対応し、新しいことを学び続けることが大切です。 Science（科学）、 Technology（技術）、 Engineering（工学）、Mathematics（数学）、Art（芸術）の統合的な学習 STEAM が重要になってきています。2020年度に小学校でプログラミング教育が必修化、2022年度に高校で統計学が実質必修化となります。大学でも、「数理・データサイエンス教育の全学部学生への展開」が推進されることになりました。しかし、時代の変化の狭間に位置する学生は、学外で、自分で主体的に学ぶ必要があります。 https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai2/siryo1.pdf https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai4/siryo1-1.pdf 【学生の視点から、具体的・現実的・測定可能な表現で記述】 - 根本的な重要事項として、「『反証可能な』形で論旨を展開」する方法に触れる。 - 具体的な社会現象を抽象化し、数値で表現し、アルゴリズムや統計学に基づいて理解する論理展開に触れる。 - 身の回りの社会現象について感覚的に感じていることを、数値や行列で表現し、グラフで可視化し、諸指標の値を計算し、プログラミング言語 R や Python 等を利用する情報処理に触れる。 - 現実の社会現象や具体的な人間関係をノードとエッジで抽象的に表現し、ネットワークのグラフで、マクロな視点から数学やプログラミング言語を用いて見つめる分析手法に触れる。 この科目は文理学部（学士（社会学））のディプロマポリシーDP2及びカリキュラムポリシーCP3に対応しています。 |
| 授業の方法 | https://sites.google.com/a/nihon-u.ac.jp/sugano-lab/home/google-classroom - 授業の内容は、参考書として挙げている 鈴木努 『ネットワーク分析 （Rで学ぶデータサイエンス）』 共立出版 2017年 第2版 に沿って進みます。理解を深め、きちんと学びたい方は、購入をお勧めします。 - 課題、テスト、学習状況・理解度の確認、成績評価のため、日本大学の Gmail アカウント NU-AppsG を用い、初回授業時から2週間以内に Google Classroom のクラスへ登録する必要があります。 - Google Classroom のクラスに登録がない場合、成績評価は出来ません。 - 予習：教科書と Google Classroom の資料の予習を行います。 - 授業：予習を前提として、解説、演習、質疑応答を行います。 - 復習：毎回、 Google Classroom の課題を行います。 - 授業では、スマートフォン等がある方が便利です。予習・復習では Google Classroom を使うため、 PC(Mac/Windows)やタブレット端末が必要です。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。文理学部のPCアカウントのパスワードを忘れてログオン出来ない、日本大学の NU-AppsG アカウントの ID やパスワードを忘れた、等の方は Google Classroom のクラスへの登録が出来ません。 - NU-AppsGのアカウントを、本人以外が使うことは規約に反します。不正利用によりアカウントがロックされた場合は、履修を取り消します。 - 授業の進行は前後することがあります。学んだことを前提に授業が進むため、予習と復習が欠かせません。週に一度、教室で話を受動的に聞くだけで何とかなる類の内容ではありません。すぐには分からなくとも、教科書を何度も読み、学習を繰り返し、地道に続けることが大切です。 - この授業では、授業と関係のない私語は厳禁です。私語に対しては、退室指示や履修取り消しにて対応します。 本授業の事前・事後学習は，各２時間の学習を目安とします。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
【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の説明とクラスへの登録 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 2 |
【授業内容】第1章 ネットワークデータの入力 (1.1-1.3) 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 3 |
【授業内容】第1章 ネットワークデータの入力 (1.4-1.7) 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 4 |
【授業内容】第1章 ネットワークデータの入力 (1.8-1.9) 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 5 |
【授業内容】第2章 最短距離 (2.1) 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 6 |
【授業内容】第2章 最短距離 (2.2) 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 7 |
【授業内容】第2章 最短距離 (2.3-2.7) 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 8 |
【授業内容】第3章 ネットワーク構造の諸指標 (3.1-3.2) 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 9 |
【授業内容】第3章 ネットワーク構造の諸指標 (3.3-3.4) 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 10 |
【授業内容】第3章 ネットワーク構造の諸指標 (3.5-3.7) 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 11 |
【授業内容】第4章 中心性 (4.1-4.2) 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 12 |
【授業内容】第4章 中心性 (4.2-4.4) 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 13 |
【授業内容】第4章 中心性 (4.5-4.6) 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 14 |
【授業内容】第4章 中心性 (4.7-4.12) 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| 15 |
【授業内容】第5章 ネットワーク構造の分析 【事前学習】教科書や資料の該当箇所で予習を行う。 【事後学習】教科書で復習し、 Google Classroom で課題を行う。 |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 使用しない |
| 参考書 | 鈴木努 『ネットワーク分析 （Rで学ぶデータサイエンス）』 共立出版 2017年 第2版 - 参考書が事実上の教科書です。購入をしない限り、単位取得が無理という形態には致しません。しっかり学び、理解を深めたい方は、購入をお勧めします。 |
| 成績評価の方法及び基準 | Google Classroom による様々な課題(100%) - 課題、テスト、学習状況・理解度の確認、成績評価のため、日本大学の Gmail アカウント NU-AppsG を用い、初回授業時から2週間以内に Google Classroom のクラスへ登録する必要があります。 - Google Classroom のクラスに登録がない場合、成績評価は出来ません。 |
| 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 | - 社会学科では、数学、統計学、情報処理を学んだ度合いが、個々人で大きく異なります。数学、統計学、情報処理が苦手な方は、より時間をかけて努力する必要があります。 |