科目の概要
本ゼミでは、質的データ分析とエージェントシミュレーションについて実践を通じて学修する。ただし、本ゼミの目的は、質的データ分析およびエージェントシミュレーションを使えるようになることではなく、そのことを通じて、人間は、どのように社会や世界を見て、社会を認識しているのか、また、この宇宙はどのような構造で成り立っているのかを理解していくことにある。私たちが生活しているこの宇宙、そして、人間の認識について理解が進むと、様々な仕事に応用できるようになる。また、イノベーションを創出したり、新製品の開発などにも役立つ。 具体的には、前半では、インタビューやインターネット上にある文章(質的データ)をもとに、そこで語られている概念を抽出し、モデル図を作成する方法について学修する。後半では、シンプルなルールが、世の中の複雑な現象を生成している様子をシミュレーションを通じて確認する。
科目情報
履修想定年次
3年次
単位数
4単位
開講Q
通期
科目区分
選択
授業の方法
ゼミ
評価方法
レポート50%、発表50%
前提推奨科目
前提必須科目
後継推奨科目
科目コード
INF-3-C4-1234-025
到達目標
本ゼミを通じて、質的データ分析、エージェントシミュレーションの仕組みを理解し、実施できることを目標の一つとしている。なお、学会発表ができる水準を目指す。また、質的データ分析、エージェントシミュレーションを通じた、人間の認識の特徴、社会、宇宙の構造についての概略的な理解の獲得を目標としている。
教科書・参考書
- 山影進『人工社会構築指南(シリーズ人工社会の可能性1)』書籍工房早山、2008年
授業時間外の学修
各回二時間ほど復習を行ってください。また、次回の学修内容についてもあらかじめ不明な単語や前提となる知識をWebで調べるなどして各回三時間ほど予習を行ってください。
特記事項
順次公開予定
授業計画
第1回科学を理解する
第1回
科学を理解する
第2回言葉について
第2回
言葉について
第3回人に考えを言葉で伝える
第3回
人に考えを言葉で伝える
第4回言いたいことは何?
第4回
言いたいことは何?
第5回インタビューと書き起こし
第5回
インタビューと書き起こし
第6回GTA、KJ法
第6回
GTA、KJ法
第7回テキストマイニングの基礎 Ⅰ
第7回
テキストマイニングの基礎 Ⅰ
第8回演習 (Python)
第8回
演習 (Python)
第9回演習 (Python)
第9回
演習 (Python)
第10回演習
第10回
演習
第11回演習 E-R図風の分析
第11回
演習 E-R図風の分析
第12回演習 状態遷移図風の分析
第12回
演習 状態遷移図風の分析
第13回演習 フローチャート風の分析
第13回
演習 フローチャート風の分析
第14回演習2 自転車乗り方マニュアルを作る
第14回
演習2 自転車乗り方マニュアルを作る
第15回まとめ
第15回
まとめ
第16回複雑システム Ⅰ
第16回
複雑システム Ⅰ
第17回複雑システム Ⅱ
第17回
複雑システム Ⅱ
第18回ツールのインストール
第18回
ツールのインストール
第19回基本モデルを動かす 花火モデル
第19回
基本モデルを動かす 花火モデル
第20回立ち止まりモデル
第20回
立ち止まりモデル
第21回セルラーオートマトン
第21回
セルラーオートマトン
第22回セルラーオートマトンの実装
第22回
セルラーオートマトンの実装
第23回シェリングの分居モデル
第23回
シェリングの分居モデル
第24回コンウェイのライフゲームを作る
第24回
コンウェイのライフゲームを作る
第25回羊、狼、草モデルを作る
第25回
羊、狼、草モデルを作る
第26回ボイドアルゴリズムを理解する
第26回
ボイドアルゴリズムを理解する
第27回レイノルズのボイドモデルを作る
第27回
レイノルズのボイドモデルを作る
第28回自分でモデルを作成する 前半
第28回
自分でモデルを作成する 前半
第29回自分でモデルを作成する 後半
第29回
自分でモデルを作成する 後半
第30回まとめ
第30回
まとめ