Research in Data Science and Simulation /Exercise 1

計算機の高度化と情報処理技術の進化により、大規模なデータの分析とシミュレーションを活用した予期・予測が身近なものになってきている。これらの技術は、社会や都市に存在する諸問題を理解し、解明する手法として重要になりつつある。
本科目では、社会や都市に存在する諸問題を、データ分析およびシミュレーションの技術を用いて解明し、解決案を評価する理論と手法を習得する。対象は、経済、医療、建築、環境など分野を問わない。対象とする問題を理解し、モデルとして捉え、データ分析による現状の理解、シミュレーションによる予期・予測を通じて、問題解決の糸口や解決案の提案、評価に関する研究を深める。

1. 社会・都市に関係する社会問題の本質を理解する力を身につける。
2. 社会問題を理解するためのデータ分析を行い、分析結果を通じて社会問題を説明することができる。
3. 社会問題を解決する方策を検討し、シミュレーションを通じて評価することができる。

Japanese(English accepted)

時事ニュースや新聞記事、書籍などから社会問題を選択し、原因・解決策を議論することで、本質を見抜く力を身につける。同時に、データ分析およびシミュレーションで利用するプログラミング言語Pythonの技術力を磨き、公開されているデータの分析を通じた現状分析に活用する。
社会問題を解決する複数のシナリオをシミュレーションを通じて評価し、受け入れられる対策案を検討する。
問題を見抜く力・データの分析力・シミュレーションによる複数シナリオ評価を通じて研究を進める。

研究成果、研究態度、ゼミでの議論などを総合的に勘案して評価する。

【参考書】
・岡田章『ゲーム理論』（有斐閣）
・増田直紀・今野 紀雄『複雑ネットワーク』（近代科学社）
・人文社会科学系のテキスト

【論文】
以下の各雑誌の論文などを参照
・雑誌『理論と方法』（数理社会学会）
・雑誌『Rationality and Society』
・雑誌『Journal of Mathematical Sociology』

データ分析・シミュレーションを行いたい社会問題に目を向けておく。ネットだけでなく、新聞・雑誌・本なども用いて、自発的におこなっておくことが望ましい。また、Pythonの習得は早ければ早い方が良い。

• メールにてアポイントを取り、個別に相談に応じる。

Regionally-oriented graduation thesis, master's thesis and doctoral dissertation

• Course that cultivates an ability for utilizing knowledge
• Course that cultivates a basic problem-solving skills

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