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2022年度 ソーシャル・コンピューティング (4117)

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科目区分 専門科目 教職科目 情報
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 英語
開講時期 履修登録システム 使用する
履修登録期間 2022/10/07~2022/10/28 履修取消期限 2022/11/14

教育プログラム別の履修区分

プログラム名 IS BS MS DS DGI
履修区分
コア科目
履修方法 ・修士論文研究又は特別課題研究を履修する場合は、序論科目、基盤科目及び専門科目から14単位以上履修すること。
・課題研究を履修する場合は、序論科目、基盤科目及び専門科目から16単位以上履修すること。

授業科目概要

担当責任教員 荒牧 英治
担当教員 荒牧英治、若宮翔子、矢田竣太郎、LIEW, Kong Meng
教育目的/学修到達目標 【教育目的】
今やWebは我々の生活にとってなくてはならないものとなっている。特に、情報科学分野では、研究や開発の重要なプラットフォームであり、多かれ少なかれWebを用いる。本講義では、Webを取り巻く諸技術について学問的側面から体系立てて解説しながら、Webの将来を議論する。

【学修到達目標】
1) Webサービスを研究開発するにあたって必要な情報技術について説明、記述できる。
2) Webサービスのデザインについて整理、議論できる。
3)ソーシャル・コンピューティングについて俯瞰、表現できる。
授業概要/指導方針 【授業概要/指導方針】
Webサービスやソーシャル・コンピューティングに関する種々の技法ならびに応用について解説する。​​
座学を中心に、アクティブ・ラーニングを可能な限り取り入れる。​​

【授業時間外学修(予習・復習等)の目安】
各回毎に授業内で与えられたAssignmentの予習2時間
各回毎に復習2時間程度

クラス情報



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授業計画

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 [時間] 担当教員 テーマ 内容
1 11/7 [4] ソーシャル・コンピュティング概論
ソーシャル・コンピューティングについて、その範囲や方法について紹介する。
2 11/14 [4] Webアプリケーション
ソーシャルメディアを中心としたWebアプリケーションについて紹介する。
3 11/21 [4] 言語とWeb
Web解析を行うための必須の技術である自然言語処理とその基盤となる言語学、中でも会話分析や認知言語学を中核とする応用言語学について初学者向けに概観する。
4 12/5 [4] 図書館情報学とWeb
情報と知識の収集・組織化・流通を広く歴史的に扱ってきた図書館情報学は、Webの誕生と発展を支えてきた.情報行動、情報検索、メタデータ、アーカイヴといった現代のWebにも重要な図書館情報学的観点を紹介する。
5 12/12 [4] データ工学とWeb ビッグデータ、Webサービスやソーシャル・コンピューティングの基盤となるデータ工学に関する技術やアルゴリズム(データベース、推薦、グラフネットワークなど)を概観する。
6 12/19 [4] 社会科学とWeb
計算社会科学(ソーシャル・コンピューティングの手法を社会科学の研究に応用すること),科学的推論の一般的な方法,そしてこれらの方法を用いた研究例(オンラインソーシャルメディアにおけるうつ病の検出やテキストからの文化的進化について議論する。
7 12/26 [4] 創造性とWeb
人間の創造性と技術の関連について、アートや作品を発表する場としてのWebを議論する。
8 1/11 [4] プレゼンテーション
学生による最終発表を行う。

授業日程

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 時間 講義室 備考
1 11/7 4 エーアイ大講義室[L1](IS)
2 11/14 4 エーアイ大講義室[L1](IS)
3 11/21 4 エーアイ大講義室[L1](IS)
4 12/5 4 エーアイ大講義室[L1](IS)
5 12/12 4 エーアイ大講義室[L1](IS)
6 12/19 4 エーアイ大講義室[L1](IS)
7 12/26 4 エーアイ大講義室[L1](IS)
8 1/11 4 エーアイ大講義室[L1](IS)

テキスト・参考書

テキスト 特になし.講義資料はPDFで配布する.


参考書 特になし


その他

履修条件 "課題について
・提出先:
 NAISTレポート提出システム(https://nrss.naist.jp)
 ""自然言語処理学 / NLP [ID:4117] #*
  (*は授業の回数)と名前のついたデータボックスに それぞれの授業のレポートを提出して下さい。
・課題レポート用テンプレート:
https://sociocom.jp/~data/report/2XXXXXX_your_name.docx

・ファイル名:
 「student ID_first name_last name」で統一 (例):123456_taro_naist
・レポート形式:
 WordからPDFに変換して提出"


オフィスアワー Eメールで連絡する.
成績評価の方法と基準 "・5段階(秀・優・良・可・不可)で評価する.
・講義期間中の区切りごとに求めるレポートと最終発表により行う.
・Webサービスの研究開発やソーシャル・コンピューティングに関する基礎技術や応用の知識の習得を基準とする."


関連科目 自然言語処理
関連学位 工学,理学
注意事項

授業関連URL



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配布資料



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