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私たちは現代の情報社会を生きるなかで、日常的に多くのメディアに囲まれて過ごしています。この授業では、基礎的なメディア理論に基づき、様々なトピックを取り上げながら、メディアが情報を媒介することによって生じる現象や問題を掘り起こし、見過ごされがちな社会の矛盾や課題について考察していきたいと思います。
We are living in contemporary information society, surrounded by a lot of media. This class aims to dig out phenomenon and problems that are caused by media through which information is mediated, based on basic media theories and various topics.
私たちをとりまくメディア環境がめまぐるしく変化していくなかで、メディアを通じたコミュニケーションのあり方において既存の理論や枠組みでは説明しきれない新たな現象や問題が生じている。このようなメディア・コミュニケーションに関する現在進行形の諸問題について考察するためのメディア研究の理論および方法論を紹介しながら、メディア・コミュニケーション論における新たなアプローチの可能性について検討する。
本授業では、理論と方法論、および事例を踏まえたの３つの側面から、(1) 情報社会について社会文化的な側面より考察するためのメディア・コミュニケーション論の 基礎的な思考を獲得する。(2) 情報社会におけるグローバル化とデジタル化という大きな変化のもと、現在のメディア研究に突きつけられている諸問題について明らかにする。(3) 情報社会における文化的問題に取り組むためのメディア・コミュニケーション論の新たな視座について検討する。
ネットワーク科学は、広範な社会現象・自然現象に観測されるネットワークを対象にした学際的な学問領域である。こうしたネットワークには、コミュニティにおける人間関係のネットワーク、企業間関係などの経済ネットワーク、交通網や電力網などのインフラのネットワーク、インターネット、言語の共起ネットワーク、食物連鎖、代謝ネットワーク、神経回路網などの生物学的ネットワークなどがある。本授業では、ネットワーク科学を構成する基礎的な理論について学ぶ。
Network science is an interdisciplinary field that analyzes networks observed in a broad range of social and natural phenomena. They include human-relation networks in communities, economic networks such as BtoB relationships, infrastructure networks such as traffic and power grids, internet, cooccurence networks in languages, biological networks such as food chains, metabolic networks, and neural networks. This course offers the basic theories of network science.
日本で政治改革の要求が高まっています。グロバール社会でも2024年は選挙イヤーです。台湾・アメリカ・ロシア・韓国・インドネシアなどで選挙が行われます。国内・外で政治に関する関心度が高まる中で政治現象の理解とその分析力を身につけることを目標とします。本講義では、デジタル時代における政治の構成・政治過程・権力関係の変化などにも注目し、デジタル時代の政治を読み解く概念・理論・実践的な戦略を身につけることが目標です。
Demand for political reform is increasing in Japan. Even in global society, the year two thousand twenty four is an election year. Elections will be held in Taiwan, the United States, Russia, South Korea, Indonesia, and other countries. As interest in politics increases both domestically and internationally, our goal is to acquire an understanding of political phenomena and the ability to analyze them. In this lecture, we will also focus on changes in the composition of politics, political processes, and power relations in the digital age, and our goal is to acquire concepts, theories, and practical strategies to read and understand politics in the digital age.
第4次産業革命の到来・Digital Transformation(DX)・Artificial Intellence(AI)・Robot技術等が日常化している。技術の進展は働き方、仕事の代替＝失業、政府や自治体行政の自動化、戦争、芸術創作、選挙・政党・政策決定、民主主義、人間と機械の関係、人間の役割にも大きな変化をもたらしている。
本講義では、デジタル時代の政治・経済・社会の変化を理解し、その変化を読み解く概念・理論・実践的な戦略を身につけることが目標です。技術の話しはしない。新しい技術の影響、技術を利活用した政治・社会問題の解決、人間と技術の共存に焦点を当てる。
The advent of the 4th Industrial Revolution, Digital Transformation (DX), Artificial Intellence (AI), and robot technology have become commonplace. Technological progress has brought about major changes in work styles, job substitution = unemployment, automation of government and municipal administration, wars, artistic creation, election, political party and policy making, democracy, the relationship between humans and machines, and the role of humans.
データ科学・AIが活用されている「現場」を目の当たりにすることで、それらの威力と課題を体感してもらう。「現場」とは、まさにデータが生成／観測され、計算され、実世界の課題が解かれていく場を目撃することである。その経験を通して、データ科学・AIの重要性を理解する。
By witnessing the "on-site" where data science and AI are utilized, the students will experience their power and challenges. In the "on-site," the students will see the on-site where data is generated/observed, computed, and utilized to solve real-world problems. Through this experience, the students will understand the importance of data science and AI.
人間社会情報科学専攻に所属する人文・社会科学系の教員が、それぞれの研究分野・専門の立場から、高度情報化社会における問題を論じる。
・Google Classroomを用いて、情報の共有を行う。クラスコードは別途アナウンスされる。
・第１回（4/8）は、8:50～9:40に日本語で授業概要、9:50～10:30に英語で説明を行う。いずれかに必ず参加すること。対面での参加がやむを得ずできない場合は、コーディネーターに連絡すること。連絡先は下記参照。
・第２回以降の授業形態（対面／ハイブリッド／オンデマンド配信等）については、第１回にてアナウンスする。
本講義では、教育工学分野のうち、情報メディアを活用した情報社会における新しい学びについて、理論と実践の観点から情報を提示します。学生は、各授業回におけるグループ活動を通し、情報技術の進化や人工知能の発達が教育にもたらす影響について探求的に学習します。特に、体験的に新しい学習ツールや教授手法の設計に取り組むほか、教育ビッグデータに関するラーニングアナリティクスの手法を含む評価方法について教育的視点に加え情報学的視点において学習します。なお、情報メディア教育等に関する研究的な専門性は問わない。
数値によるデータ分析は、人文社会科学を含めた多くの学問分野で基本的な研究手法の一つです。しかし、たとえば人間の生について、すべてを数値に置き換えることはできません。複雑な背景をもつ個人や社会を大づかみにとらえる際に単純化・抽象化の作業は有効ですが、複雑なものを複雑なままに受け止めることが必要な場合もあります。ライフストーリーもしくはライフヒストリー研究などの質的研究は、数量データとしばしば対置される「物語（ナラティブ）」に主眼をおくもので、量的研究としばしば対比されます。生きられた物語（身の上話、生活史）だけでなく、虚構の物語もまた、私たちの生活において大きなリアリティを持っており、その具体性・個別性・細部こそが質的データであるといえる。とはいえ、数量データと物語とは、単にそれぞれの専門家が別々に取り組むのではなく、両方の手法のメリットと限界を知り、境界線上に立って複雑な社会を見つめる視野を持つことは重要だろう。この授業でははじめに、「エビデンス」をめぐる学界の動向、エビデンス主義への批判や質的研究の課題とされてこと等について講義する。続いて、生活史、戦争、環境問題など具体的なトピックについて、数量データと物語の可能性と限界を考察するため、文献講読を行う。
人文系の学生と理系の学生が共存する情報科学研究科の環境を生かし、ディスカッション形式で学ぶことにも重きをおく。