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講義概要前期

文化資源学コース

計量文化解析特論 1

文化に係わる諸事象に関し、データに基づく計量的な観点から研究を遂行できる能力を身につけさせることを目標とする。そのため、源氏物語の文章の計量分析、日蓮遺文の計量分析、絵画の計量分析、古代寺院の計量分析、国民性調査データの計量分析等の具体例を用いて、基本的な計量分析法についてその基本的考え方を説明するとともに、計量分析の有効性、妥当性、課題について論究する。

計量文化解析特論 2

計量的研究の中心となる統計分析の手法について、基本的な考え方から、統計的検定論を包含する不確実性の下での意思決定理論まで紹介する。具体的には、確率、確率分布、ベイズの定理、裁判における確率論の適用、ゲーム理論、統計的意思決定理論等について論及する。また講義では、適切、不適切な分析例を紹介しながら手法適用の際に留意すべき点にも論及する。この講義は、受講生に計量分析に関する幅広い知識と応用力、さらには自立して新たな視点から研究に取り組むことが出来る能力を身につけさせることを目標とする。

数理文献学特論 1

本授業は「数理文献学」であるが、Philologie の意味は広い。いわゆる文章を記した文献にかぎらず、データ化可能な文化事象全てに適応できる文化系統学の講義と実習を通じて、数理的方法による系統推定、データの生成法、解釈等について理解し、研究に適用できる能力を身につけさせることを目標とする。授業では、生活文化としての茶花香道、能楽・連歌などの芸道の伝書は、内容の発展に伴い様々な写本が残され、源氏物語等の古典文芸作品は、転写伝承されて異本を生じていることについて説明する。次いで、これらの変遷の経過は、文献の内部・外部徴証に基づいて諸本の系統を見定めることが重要であることなどについて解説する。なお、文献の処理に関する講義と、高度な解析手法の講義とが半々となるようにおこなう予定である。ただし、受講者のレベルによって、毎年内容は変動する。

数理文献学特論 2

生物系統学で標準的な最節約法、距離法としてNJ法・BNJ法などについて、処理手続きのみではなく、その背景となっている思想が理解でき研究に適用できる能力を身につけさせることを目標とする。授業では、系統分析を行う数理的理論と実際の運用について講義する。さらに、有限距離空間の普遍問題の解としてのtight spanの数学的理論から、Bandelt-Dressの距離分解定理を経て、スプリットグラフ、ネイバーネット等のネットワーク理論を、メディアンネットワークを含めて講義し、また部分系統樹から整合的な系統樹合成についても触れる。春学期と同じく、実際の文献に触れることも重視する。但し、これらについては受講者に依存して変化する。特にこの後期は毎年内容が変化する。

美術情報研究特論 1

美術作品には作者の名が銘記されないものも数多く含まれ、また銘記されていたとしてもその真偽を判定せねばならない。作者や製作時期を推論する際に最も有効な時代様式論を徹底的に血肉化させることが目標である。授業では、その時代様式の把握を強固なものにするため、筆法や賦彩、構図法、署名、印章、材質などの直接的データを、既存の報告のみならず、2回の実習による作品の実施調査をもとに集積させ、演習などによるそれらの比較検討を通じて作品理解を深化させる。

美術情報研究特論 2

修復の意義、実態、今後の課題などを熟知させることが目標である。授業では、日本、とくに京都において、絵画・書跡・彫刻・漆芸や染織などの美術品が数多く現存しているのは、修復作業が幾世代にもわたって施されて来たゆえであり、歴史的事実について解説し、修理工房等と連携して2回の実習を行い、これまでの修理技術を知悉させ、さらに演習などにより、これからの修復技術の可能性を探究させる。

歴史文化情報特論 1

考古学資料を中心にして、これまでおこなわれてきた非文字歴史文化資料の研究方法を客観的に発展させるための、合理的な数量化の手法を修得させることを目標とする。講義では、弥生時代から近世までのさまざまな種類の非文字歴史文化資料が、これまでどのように数量化され、歴史的な説明に転化されてきたかを解説する。実習では、実際にそれらがもっている素材・色・大きさ・形などの諸属性を、自然科学的な方法で測定・数量化し、その有効性を議論する。これらの研究をふまえ、任意の非文字資料について、従来よりおこなわれてきた様々な文化現象を、より客観的かつ合理的に説明するための数量化について考えさせる。

歴史文化情報特論 2

デジタル技術の進化により、地域活性化のための新たな社会資源として注目される歴史文化遺産を、デジタル環境を駆使してより広くかつ積極的に地域社会に還元し、活用するための理論と方法を身につけさせることを目標とする。講義では、とくに戦国時代の洛中洛外図屏風を中心に、各分野でおこなわれているバーチャル展示やフィールド博物館などの試みについて、それぞれの歴史文化遺産の説明をふまえた研究成果の活かし方に視点をおいて解説する。また高精細デジタルアーカイブの見学や博物館などを訪れ、その問題点と可能性を学ばせる。これらの研究調査をふまえ、各自の研究成果をデジタルデータを活用した資料研究のについて考えさせる。

文化資源化学分析法特論 1

文化資源とは、現在も含めて、ある時代の社会と文化を知るための手がかりとなる貴重な資料の総体である。今日、芸術、文化遺産、言語、生命、自然科学を含めて、人類自身の営みすべてを「文化資源」としてとらえる考え方が重要視されている。このような現代社会では、適切な情報を収集・分析し、その「文化資源を」を解析する方法を学ぶ必要性が指摘されており、文化資源化学分析法特論1では、化学分析的手法に立った「文化資源」の実用的手法を理解することを目標とする。授業では、文化遺産、刑事捜査、遺伝情報処理などにおいて現在実用されている分析の手法について講義する。特に、文化遺産の年代測定、使用材質の定性、刑事捜査における血痕等の物的証拠に関する分析、遺伝子情報における塩基配列の決定法など具体的な実用分析の視点も含めながら講義する。

文化資源化学分析法特論 2

文化資源とは、現在も含めて、ある時代の社会と文化を知るための手がかりとなる貴重な資料の総体である。今日、芸術、文化遺産、言語、生命、自然科学を含めて、人類自身の営みすべてを「文化資源」としてとらえる考え方が重要視されている。このような現代社会では、適切な情報を収集・分析し、その「文化資源を」を解析する方法を学ぶ必要性が指摘されており、文化資源化学分析法特論2では、化学分析的手法の基本的原理を理解することを目標とする。授業では、自然科学的手法に立った「文化資源」の分析法について広い視点と立場から講義する。特に、化学分析の原点、すなわち基本的原理と社会的役割を歴史的視点も含めながら講義する。

日本古典文学情報特論 1

日本古典文学作品(和歌)を対象に、コンピュータを用いて、異本を含む諸本テキストを校合し、本文系統をめぐるさまざまな文献学的問題点を見出し、文学的意味づけを試みる。

日本古典文学情報特論 2

日本古典文学作品(物語)を対象に、コンピュータを用いて、異本を含む諸本テキストを校合し、本文系統をめぐるさまざまな文献学的問題点を見出し、文学的意味づけを試みる。今年度は、『源氏物語』を採り上げる。

人類生態・時空間情報特論 1

人類が関わる文化や社会などの現象は、ある時代や地域という時空間座標系において把握できる。この講義では、こうした時空間現象を扱う現象科学の考え方、実際に情報を処理・解析するシステム、具体的な事例研究を通じて、時空間情報システムの構築・運用と現象評価の実践を行う。対象は実際の歴史・地理空間における現象だけでなく、写真や絵画・グラフィックなども時空間情報を伴った対象といえ、歌や物語も同様である。受講者の専門性を重視し、各研究テーマに合わせた実際のデータ作成、解析、評価と現象モデルの構築までの実習をおこなう。学生は、各自の専門性に基づいた様々な現象や対象について、その構造論的な深い意味を考察するだけでなく、具体的な解析技術としてGISや関連手法について習得する。

人類生態・時空間情報特論 2

時空間現象の解析では、そのデータの構造化によって現象そのもののモデル化が可能となる。また現象解析には時系列解析・空間統計解析などの数理解析技術、ピクセル・ベクトル情報の幾何演算、ネットワーク分析、時空間相関分析、サーフェース形状モデル、時空間自己相関分析、時空間シミュレーションなどが不可欠であり、これらの解析手法を習得する。また具体的な事例演習では、各受講生の専門性を重視する。

言語データ科学コース

言語データ科学特論 1

データサイエンスのアプローチで、広義の人間の言語行動を扱うことに主眼を置いた研究に必要となるデータ解析の基礎知識を修得させ、関連の研究文献を読みこなす能力を身につけさせることを目標とする。授業では、計量分析の基本となるデータ解析の諸方法、機械学習の技法などについてその主なアルゴリズムについて講義し、言語・文化データを用いて演習を重ねることにより、データサイエンスのプロセスについて理解を深めさせ、そのスキルを身につけさせる。

言語データ科学特論 2

本講義では、テキストを構成する要素、その要素の組み合わせに関する計量方法などに関する基礎知識と技法、計量データの加工と解析方法、研究事例、研究の現状と今後の課題などについて講義を行い、テキストマイニングの基礎理論を理解し、関連の論文を読める知識を身につけることを目的とする。

言語生態研究特論 1

本研究室では、学際的手法で言語生態系を捉えることを基本的コンセプトに、記号連続の解析から、それらの歴史的変化、言語接触による混合などの生態的性質を総合的にとらえることを目指している。具体的にまず、人類の共通する事象構造は如何に異なる言語形式によって示されているのか。この研究では、言語学的手法や計量的手法そして認知科学的手法が必要である。もう一つは、いわゆる標準語の観察によって得られた研究成果は如何に歴史的文献や方言によって裏づけられるのか。この研究では、GIS的手法やテキストマイニングが必要である。

言語生態研究特論 2

本研究室では、学際的手法で言語生態系を捉えることを基本的コンセプトに、記号連続の解析から、それらの歴史的変化、言語接触による混合などの生態的性質を総合的にとらえることを目指している。具体的にまず、人類の共通する事象構造は如何に異なる言語形式によって示されているのか。この研究では、言語学的手法や計量的手法そして認知科学的手法が必要である。もう一つは、いわゆる標準語の観察によって得られた研究成果は如何に歴史的文献や方言によって裏づけられるのか。この研究では、GIS的手法やテキストマイニングが必要である。

コーパス言語学研究特論

用例重視の言語分析法について検討する。授業は講義形式で行うが、質疑応答の時間を十分設け受講者の積極的参加を促す。

言語コミュニケーション特論

言語表現の形と意味の関係について考察する。授業は講義形式で行うが、質疑応答の時間を十分設け受講者の積極的参加を促す。

言語記述研究特論

英語や日本語を対象として、言語記述におけるさまざまなアプローチを紹介する。記述と理論が健全なバランスをとりながら、豊かな言語現象に対して、一番最適な分析法を模索する。言語研究全般を講義によって概観し、テキストに収録された関連論文を批判的に検討する。
【キーワード】言語、記述、理論

計量語法研究特論

英語や日本語を対象として、語法研究におけるさまざまなアプローチを紹介する。記述と理論が健全なバランスをとりながら、豊かな言語現象に対して、一番最適な分析法を模索する。言語研究全般を講義によって概観し、英語語法文法学会、日本比較文化学会、表現学会などの学会誌に収録された関連論文を批判的に検討する。
【キーワード】言語、記述、理論

言語計算システム特論

この講義では、言語理論の1つである「生成文法」を取り上げ、基礎中の基礎から解説をおこなう。生成文法理論の枠組みで研究された論文を理解できるようになり、自ら選んだ言語現象を生成文法の枠組みで分析できるようになることを目指す。講義は全て担当者がおこなうが、受講生はあらかじめ教科書や指定された論文等に目を通しておかなければならない。教科書のデータは日本語が中心であるが、言語研究の対象は全ての「自然言語」であり、日本語だけではなく、様々な言語を扱うことになる。

言語インターフェイス特論

「言語計算システム特論」での講義内容を踏まえ、計算システムで生成された言語表現がインターフェイスにおいてどのように発話され、解釈されるのか議論する。様々な言語の統語現象を扱った論文を取り上げ、担当者が解説をおこなう。

言語運用研究特論

言語運用の研究に重きを置く機能言語学の枠組みを用いて言語分析を行うための方法について学ぶ。毎回、受講生が教科書の担当章のレジュメを用意し、授業中にその内容を報告し、全体で討論する。期末レポートでは、複数の分析指標を使って日本語または英語テクストを分析し、その結果を報告する。

言語計算科学特論

言語理論に基づく言語知識、言語運用のモデルの妥当性を計算機上で検証したり、言語研究から得られた知見を計算機上に実装し対話システムや言語教育等に活用するための言語資源の構築および利活用について学ぶ。前半は、学生が関連論文のレジュメを用意して発表し、その内容についてクラス全体で批判的に検討する。 後半は、学生が各自の研究テーマや興味に応じて言語資源の構築・利活用に関するテーマを設定し、演習および発表を行う。

行動データ科学コース

マルティメディア情報環境特論 1

各種の文化情報を、効果的かつ印象的に提供するための表現の手法を修得させることを目標にする。講義では、文化情報を表現する立場で、高臨場感等を提示できる各種のマルティメディア情報環境技術のそれぞれの特性を解説する。また、表現方法の観点に立って、各種の文化情報の特性を比較し、それぞれの文化情報の特性を把握させる。その上で、表現すべき文化情報の特性に適合した、マルティメディア情報環境提示技術を選択する方法を修得させる。

マルティメディア情報環境特論 2

マルティメディア情報環境が、ヒトに与える効果や影響を理解させることを目標にする。講義では、現在、急速に高度化している情報環境提示技術を用いた高臨場感表現などを活用することにより、文化情報を効果的に、印象的な提示が可能になってきている現状と、このようなマルティメディア表現技術の活用には、良い面と悪い面との両面があり、人間に対し大きな心理的影響や生理的影響を与えている問題を説明する。その上で、このような人間に対する心理的・生理的影響や、ヒトの感性や認知等の特性を解説する。

未来学特論 1

Using a comparative cultural methodology, this course aims to have students acquire theoretical tools for analyzing cross-border cultural assimilation and mutual permeation. The lectures will explain the pattern in what appears to be chaotically-driven cultural assimilation, which has been accelerating more rapidly than expected due to the development of intercommunication networks such as the internet, as well as the internationalization of products, services, capital and the labor market. We will discuss cultural assimilation from the points of view of modernity, urbanization and multiculturalism. As a case study, we will use the theories of Kenneth Rexroth, who sought to transcend the problems associated with Western modernization by comparing modern Euro-American cultures with non-Western cultures.

未来学特論 2

This course is a continuation of Advanced Lectures in Foresight and Futures Studies 1. It will provide students a deeper understanding of the structure of cultural assimilation, with the aim of analyzing critically the fine points of intercultural interaction. First, the lectures will explore how the culture of consumption has been transformed from a corporate to a transnational enterprise. Second, we will consider how culture has become organized more globally, with the result that cross-cultural understanding has emerged as a key corporate strategy. Third, we will weigh the conditions under which a given culture gains acceptance in a separate cultural sphere, and the extent to which people can assimilate successfully in alternate environments. Employing a historical perspective, we will compare and contrast Japan with the cultures of Europe and America. To utilize knowledge gained from the lectures, we will conduct experiments to envision new domains of scholarship based on Masao Miyoshi’s concept “Beyond Theory,” as well as using the Masao Miyoshi Bunko (Collection) in the library of Faculty of Culture and Information Science.

グラフィック表現研究法特論 1

グラフィック表現はじめ、様々な視覚表現に対する人間の注意の働きを定量的なデータから推測する方法を学ぶ。とくに、視線計測による方法の利点と限界を理解し、その利用法を実践的に習得する。注意と注視、停留とサッケードの定義、接触型機器と非接触型機器、注視分析と停留分析、生態学的実在性

グラフィック表現研究法特論 2

グラフィック・デザイン、認知心理学、グラフィックス意味論の各分野の代表的な研究事例を概観し、グラフィック表現の認知的・感性的効果を研究する上で特に重要な知見を学ぶ。
【キーワード】図、情報グラフィックス、意味論的特性、図の認知的機能、推論、情報表現

計量社会学特論 1

社会計量学は、数理的・統計的な知識を用いて、社会諸現象を分析する社会科学の一分野である。「社会の現状を見る」こと、「社会問題の存在を解明する」こと、さらに「社会の仕組みを構想する」ことにとって、数理的・統計学的理論及び具体的な計測・分析方法が必要である。本授業では、社会現象の計測・分析の基礎的数理について概説すると同時に、社会統計学理論を中心に、諸々の方法について講述する。なお、社会現象を扱うための社会科学的教養及び計量的な考え方を研究に取り入れようと考える院生を対象としたい。

計量社会学特論 2

20世紀後半から始まったグローバル化による地球規模での瞬時情報伝達、政治・経済的な激変は、地域を問わず人びとのものの考え方、ライススタイルを大きく変え、価値観に凄まじい衝撃を与えている。本講義は、21世紀の地球規模での社会変動・変化をグローバル化というキーワードに基づいて現代社会のあり方を問い直すと同時に、実際の調査データを用いて東アジアの社会的変容を計量的に分析するための方法論とその応用について講述するものである。

認知システム研究法特論 1

文化情報学と同様に、認知科学は心理学、言語学、人工知能といった様々な学問の集合体である。こうした学際的な研究領域である認知科学について、必要とされる背景的知識を理解し、主だった研究手法を学ぶ。

認知システム研究法特論 2

文化情報学と同様に、認知科学は心理学、言語学、人工知能といった様々な学問の集合体である。こうした学際的な研究領域である認知科学について、必要とされる背景的知識を理解し、主だった研究手法を学ぶ。

身体表現文化研究法特論 1

身体表現文化を解明するための方法論として認知科学や心理学、文化人類学などの学際的アプローチについて最新の研究動向を紹介しながら主たる研究手法とその意義と可能性について学ぶ。身体メディア、多人数インタラクション、無形文化など。

身体表現文化研究法特論 2

身体表現文化を解明するためのデータ抽出法として、主に動作解析、行動解析の手法を実践的に習得し、得られた結果から身体表現文化を考察する方法について学ぶ。実験計画、行動・動作・生体情報の記録と解析およびその考察法など。

認知モデリング特論

認知科学においては実験や調査の結果をモデル化することで、認知や行動の予測や説明を行うことが求められることが多い。構造方程式モデリングを中心に、必要とされる知識および関連した手法を学ぶ。

データ科学基盤コース

数値解析特論

各種の現象を記述する数理モデルについて、数値解析法に基づいた計算機シミュレーションができることを目標とする。この授業では数理モデルの解析手法としての計算機によるシミュレーション方法と数値解析に関する各種の方法を講義し、演習を行う。特に、数理モデルに使われる多変数の微分方程式に関する数値計算法、時間発展を記述する偏微分方程式についての差分解法や2次元空間の場合の交代法、時間に関して離散的な数理モデルを記述する積分差分方程式の初期値・境界値問題の数値解析法などについて講義し、演習により理解を深めさせる。

数理モデル特論

文化現象の解明に必要な数理モデルの構築と解析の基本的知識を習得と理解を目標とする。モデルの解析を通して現象の基本原理の把握の方法を理解する。特にこの授業では、人を含む生物集団のダイナミクスと伝播、学習能力の進化、ゲーム理論と協調文化の進化の話題を中心に、共同社会における協同的振る舞いの発生と協調性の空間的伝播の可能性や、異なる文化を持った共同社会の間の競争と共存およびその安定性、さらに、社会行動や協調性、創造的活動に必要な学習能力の進化について、理論的な説明を与える数理モデルとその解析方法について紹介し、文化現象の数理モデルについての理解を深めさせる。

数理統計学特論

数理統計学の理論について、数学的に教授する。記述統計、推測統計の基礎知識を前提とし、一般化線形モデルを中心に教授する。指数型分布族、十分統計量、最尤法、正規線形モデル、ポアソン線形モデル、ロジスティック回帰モデル、比例ハザードモデル、AICなど。

多変量解析特論

多変量解析の理論について、数学的に教授する。各種多変量解析の手法を数学的に定式化し、その本質の理解を目指す。記述統計・推測統計の知識を前提に多変量記述統計、多変量推測統計を教授する。記述統計では、平均ベクトル、分散教分散行列、変数変換、重回帰分析、主成分分析などを扱い、推測統計では、多変量確率変数、確率ベクトル、確率行列、特性値、多変量正規分布、多変量推測統計、一般化線形モデルなどを扱う。

基礎数理特論

文化情報学で扱う線形の逆問題をはじめ多変量解析などの数学的基礎を与える。線形代数の復習から始め一般化逆行列、特異値分解、スペクトル分解などにいたり、フーリエ解析的な観点から応用を考える。

数理科学特論

多様な文化や複雑な社会に関する各種の現象の中から、金融工学などの現象を取り出し、それらの現象に内在する法則性を微分方程式を用いて解析する。まず簡単な微分方程式を復習することから始める。

情報アクセス技術特論

本講義では、人間が生きていく上では必要となる、大量の情報資源の中から必要な情報を効率的に見つけ出すための技術である情報アクセス技術の基本を講述する。学部講義では最も単純な検索エンジンについて講述しているが、現在の検索エンジンについては触れていない。そのため、世界中の情報科学の学生が情報アクセス技術を学ぶために使用しているテキストを用いてその基礎を学ぶ。

データベースシステム特論

本講義では、あらゆる組織の基幹業務や意思決定に必要不可欠なものとなっているデータベースシステムについてその理論を講述する。学部講義ではデータベースシステムの利用を重点に講述しているが、その理論的背景については触れられていない。そのため、世界中の情報科学の学生がデータベースシステムを学ぶために使用しているテキストを用いて、その基礎を学ぶ。

生物統計学特論

この授業では、生物統計学で理解が必要となる実験と観察の区別と、よく利用されるデータの解析方法に焦点をあてる。Tufte(1997)の"Visual and Statsitical Thinking"は、ロンドンにおけるコレラ流行の阻止とスペースシャトルの墜落という2つの現実に起こった生死にかかわる事件を取り上げ、どのようにデータが解釈され、提示されるべきかを論じたブックレットである。前半はこのブックレットをテキストとして輪読し、クラスディスカッションを行う。後半は生物統計学で広く用いられる考え方とデータ解析のための手法を取り上げる。必要に応じてソフトウエアを用いた演習を行う。

統計コンサルティング特論

この授業では、受講生が統計的データ解析を応用する者から研究計画とデータ解析の相談をされた場合に、統計的な側面からのアドバイスができることを目的としている。前半は、van Bell(2008)の第1章を輪読し、サンプルサイズの設計の考え方を学ぶ。後半は、受講者が何らかの実例を持ち寄り、それらの検討を行う。また、計3回のクラスディスカッションによって相談された際にどのような視点に注意をすべきかを把握する。

時系列解析特論

時点ごとに観測されるデータを時系列データといい、一般に観測値の間に相関関係がある。したがって時系列データ解析には通常の独立性を仮定した統計手法を用いることは不適当であり、新たな手法の開発を必要とする.時系列解析の主な目的は予測にある。時系列解析は様々な社会現象、経済現象や医学・薬学情報、のような複雑な現象を解析するために欠かせない道具である。本講義では時系列解析の基礎理論と解析法について教授する。特に定常な時系列に主眼を置く。予測するためには何か一定な事が必要であろう。内容は、定常時系列モデルである自己回帰モデル、自己回帰移動平均モデルの導入、最小二乗法やスペクトル解析などの解析法の開発とそのモデルに対する推定・予測への応用、トレンドや季節変動の導入と推定と予測への応用、およびパラメータが時間により変動する非線形定常時系列モデルとその推定・予測などである。

信号処理特論

通信や心理実験、感性実験、行動観察などによって得られる音声や画像などのデジタル信号データの解析のための理論的基礎事項について講義する。信号処理にはいろいろな統計手法が用いられているが、その中で、信号とは多くの波の合成であると仮定して周波数に分解するフーリエ解析、フーリエ解析は急変動する信号処理を苦手とするのでそういう場合にも適用できるウェーブレット解析、複数の信号を分離する独立成分分析を取り上げる。さらに、信号処理の前処理、またはそれ自身が信号処理とも言える平滑化の方法論の中で最も多用されているスプライン法、特に自然スプラインおよびB-スプラインについて講義する。また、対象時間・区間で定常ではない信号解析のための工夫の実例を示す。

アルゴリズム特論

ビッグデータのように大規模なデータや複雑な問題を扱う際にはアルゴリズムを工夫することが重要である。代表的な問題とそれらに対するアルゴリズムの例を紹介する。計算モデルと計算の効率、計算量の理論的評価、基本的なデータ構造、データ集合に対する操作、構造データに対する探索などを扱う。

数理計画法特論

数理計画問題の定義、主問題・双対問題、内点法などについて教科書をもとに学習する。最適化問題を解くための汎用ソルバーの利用方法について学習する。数理最適化問題の種類と標準形、線形計画問題、整数計画問題、非線形最適化などについて扱う。

経済統計学特論

本講義では、経済理論の実証や経済データ分析手法を、データサイエンスの視点から学習する。学部レベルの確率統計の知識は前提とする。線形回帰モデルの最小二乗法から出発し、分位点回帰、セミパラメトリック法、ノンパラメトリック法、制限従属変数法、計算機統計学的手法や、部分識別法などの最新の成果まで、理論に加え実データ分析例も交えながら網羅的に学習する。

ベイズ統計学特論

本講義では、ベイズ統計学を理論、計算、応用の3つ側面から学習する.古典的な統計的決定理論の文脈でベイズ推定、ベイズ予測の理論を学習した後に、近年のノンパラメトリックベイズ法の理論についても概説する。事後分布からのサンプリング法であるマルコフ連鎖モンテカルロ法の理論や実装についても学習し、さらに、これらの手法の学習理論や計量経済分析への応用例についても紹介する。

専門社会調査士認定科目

調査法特別演習 Ⅰ

様々な情報が多岐にわたる手段により発信されている今日では、情報の真贋を確かめたり、社会的・文化的現象の本質を解き明かにしたりする能力がますます求められている。本特別演習は、変容する社会の様相や人々の考え方を把握するためのより複雑な社会調査の企画・設計・実施、調査結果の整理・分析などの実践的な知識と技能を習得させる。具体的には、統計的調査方法論に則った「仮説検証型」と「事実発見型」調査の企画と設計、調査方法の決定、調査票の設計、標本抽出の理論と方法、調査データの整理、無回答問題の対応、量的分析と質的分析などを調査実践により理解させると同時に、調査報告書およびデータ解析に基づく学術論文の作成に関する技法を身につけさせる。履修者は、この特別演習で独自に社会調査理論の理解を深めると同時に、調査の企画・実施、調査結果の整理・分析に関するノウハウと実践能力を身につけることができる。

調査法特別演習 Ⅱ

人文社会科学分野では、少数の対象者へのインタビューや典型的事例の観察などを行うことでデータを収集し、その分析を通じて特定の社会現象を明らかにする質的調査法が活用されている。この特別演習は、社会調査法のうち「量的調査法」に対して「質的調査法」と総称されるデータの収集・分析方法について、個別の方法(インタビュー法、参与観察法、ドキュメント分析法など)に関する基本的な理論と技能を習得することを目的とする。それぞれの方法にもとづく優れた既存研究を取り上げ、どのような方法が実際の研究の中でどのように生かされているかを具体的に検討しながら進めていく。

社会調査特別研究指導 Ⅰ

複雑な社会問題や文化現象を正確に理解するためには、社会調査の技法を活用して1次データを収集するためのノウハウを把握するだけではなく、既存のデータに含まれる有用な情報を抽出して理論的考察を行うための技能も不可欠である。本特別研究指導は、社会調査の理論及び応用にかかわる研究論文の執筆方法を実践的に指導することを目的とする。具体的には、複数の担当教員による異なる内容の指導を中心に、社会調査理論、調査設計方法、サンプリング、調査実施方法、各種の調査データ分析などに関連する研究報告・学術論文の執筆技能を習得させる。

社会調査特別研究指導 Ⅱ

複雑な社会問題や文化現象を正確に理解するためには、社会調査の技法を活用して1次データを収集するためのノウハウを把握するだけではなく、既存のデータに含まれる有用な情報を抽出して理論的考察を行うための技能も不可欠である。本特別研究指導は、社会調査の理論及び応用にかかわる研究論文の執筆方法を実践的に指導することを目的とする。具体的には、複数の担当教員による異なる内容の指導を中心に、社会調査理論、調査設計方法、サンプリング、調査実施方法、各種の調査データ分析などに関連する研究報告・学術論文の執筆技能を習得させる。

多変量解析特別演習

数理統計学および多変量解析の基礎を踏まえ、各種統計解析法を統計モデルとして位置づけ、統計モデルの考え方や各解析法の本質を理解する。基本的な統計解析法として取り上げるのは、重回帰分析、分散分析、ロジスティック回帰、ポアソン回帰、対数線形モデル、生存時間分析などである。このうちのいくつかの解析法を用いて実データの解析を行うことにより、データ解析の実施能力を培う。

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