社会学研究科Graduate School of Sociology
SOC500E1－2206（社会学 / Sociology 500）メディア特殊研究２（データリテラシー）Special Issues in Media and Communications 2
萩原 雅之
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 社会学研究科Graduate School of Sociology |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | X6026 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 木6/Thu.6 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience |
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Outline (in English)
Some news articles dealing with data such as public statistics, surveys, opinion polls have unconsciously or intentionally generated expressions that produce an erroneous interpretation and misunderstanding. The course objectives are: 1) understanding the mechanisms of the media behind it and the current state of journalism, 2) learning skills and literacy to correctly read and understand the data, and 3) thinking about the significance and potential of "data journalism" through examples of news reports on Covid-19 and US presidential election.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
公的統計、アンケート調査、世論調査などのデータを扱った報道の中には、無意識に、あるいは意図的に間違った解釈や誤解を生む表現が見られる。その背景にあるメディアのメカニズムやジャーナリズムの現状を理解し、データを正しく読み解くための視点と技術について学ぶ。さらに新型コロナウィルスや米大統領選挙に関するデータ報道事例を通して「データジャーナリズム」の意義と可能性についても議論する。
到達目標Goal
・データの収集、分析に関する基本知識を習得する。
・報道における誤ったデータ解釈や表現を指摘できる。
・エビデンスデータに基づく考察と議論の重要さを理解する。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP3」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
・第１回の授業は対面とオンラインを併用して実施する。第２回以降は、受講者の希望をとり相談したうえで柔軟に対応する。
・基本知識や事例分析については講義を基本とするが、受講者とのディスカッションも重視する。授業内容の実践・応用を目的とししてデータや統計に基づいて記事やコラムを実際に執筆する演習も組み入れる。
・演習および課題等へのフィードバックは、各回の授業内で行う。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
春学期
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回：イントロダクション
ジャーナリズムとデータリテラシー
第2回：事例分析：世論調査
世論調査を扱った報道の批判的検証
第3回：事例分析：公的統計・社会調査
公的統計・社会調査を扱った報道の批判的検証
第4回：事例分析：パブリシティ調査
パブリシティ調査を扱った報道の批判的検証
第5回：事例分析：新型コロナ関連統計
新型コロナのデータ報道を議論する
第6回 ：事例分析：米大統領選関連調査
米大統領選のデータ報道を議論する
第7回：ハンス・ロスリングの方法論
『ファクトフルネス』を読む
第8回：データ収集の実務
サンプリング、質問文作成、ネットリサーチ
第9回：データ分析の実務
平均と分布、相関と因果、多変量解析、予測
第10回：データサイエンスの活用
ビッグデータ、ソーシャルリスニング、AI技術
第11回：データビジュアライゼーション
グラフ表現技術、ストーリーテリング
第12回：演習１
データを使った記事・コラムの執筆と議論
第13回：演習２
データを使った記事・コラムの執筆と議論
第14回：データジャーナリズムの可能性
まとめとディスカッション
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
・演習で発表する場合は事前にリサーチや資料作成の時間を確保する。
・授業の趣旨に沿って気になる記事やコラムなど収集する習慣をつける。
・授業の準備学習・復習時間は各回2時間を標準とする。
テキスト（教科書）Textbooks
ハンス・ロスリング他『ファクトフルネス』日経BP社、2019年、1944円
その他、各回ともレジュメや資料を事前に配布する。
参考書References
松本健太郎『データサイエンス「超」入門』毎日新聞出版、2018年、1540円
小林直樹『だから数字にダマされる』日経BP社、2016年、1620円
谷岡一郎『社会調査のウソ』文春新書、2000年、745円
成績評価の方法と基準Grading criteria
平常点および議論への参加度 50%
演習での成果物 50%
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
留学生の理解がより深まるよう日本のみならずアジア事例も取り入れる。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
対面演習の場合はPCを持参。
担当教員の専門分野等
＜専門領域＞
世論調査、社会調査、マーケティングリサーチ、データサイエンス
＜現職＞
トランスコスモス・アナリティクス株式会社取締役フェロー、マクロミル総合研究所所長
青山ビジネススクール、早稲田大学ビジネススクール講師（マーケティングリサーチ）
総務省統計局国勢調査企画会議専門委員
＜著書＞
著書『次世代マーケティングリサーチ』（2011）
共著『ブランド戦略全書』田中洋編（2014）