シラバス
※学期中に内容が変更になることがあります。

2020年度


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△社会変動論
Changes of Social Structure
2単位/Unit  秋学期/Fall  京田辺/Kyotanabe  講義/Lecture

  水垣 源太郎

<概要/Course Content Summary>

 社会ネットワーク分析の理論と方法を講義する。社会ネットワークは個人や集団を要素とする要素どうしの関係のあり方を概念化したものである。個人や集団の態度や行動はこうした社会ネットワークのあり方(依存や競争)によって影響を受けるため,こうした関係の網の目に位置づけることによって,個人や集団だけに注目するのでは見えてこないような特性が見えてくるようになる。一つは他者との関係が個人の選択を制約する構造的側面であり,もう一つは他者との関係を通じて他者の資源が社会関係資本として利用可能となる機能的側面である。こうした社会ネットワークのあり方を計量的に解析する手法が社会ネットワーク分析である。 
 本講義では,社会ネットワーク分析の基本概念を解説し,家族やコミュニティにおけるパーソナル・ネットワーク,組織内部でのインフォーマル・ネットワーク,組織間あるいは地域間のネットワーク,オンライン・ネットワークなどの社会現象に関する研究例を紹介し,その応用的意義を確認しつつ,無料データ解析ツールRを用いた社会ネットワーク分析の方法と実際を講義する。

<到達目標/Goals,Aims>

この授業を通して,学生には次の能力を身につけることが求められる。 
・(基本的知識)社会ネットワークの基本概念を理解すること。 
・(応用)こうした諸概念を用いて,現実の社会現象を説明できること。 
・(方法的理解)社会ネットワーク分析の技法を身につけること。

<授業計画/Schedule>

(実施回/
Week)
(内容/
Contents)
(授業時間外の学習/
Assignments)
(実施回/ Week) (内容/ Contents) オリエンテーション  (授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づいて授業のすすめ方,e-classへのアクセスやツール等の操作法を確認する。 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 基礎概念 社会構造の探索  (授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習とe-class課題 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 行列と距離  (授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習とe-class課題 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 家族・友人とパーソナル・ネットワーク:密度・推移性・相互性  (授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習とe-class課題 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 家族・友人とパーソナル・ネットワーク:階層的構造  (授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習とe-class課題 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) コミュニケーション・ネットワーク:中心性・集中度(1)  (授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習とe-class課題 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) コミュニケーション・ネットワーク:中心性・集中度(2)  (授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習とe-class課題 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) ネットワークの構造:サブグループ・クリーク・凝集性 
 
(授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習とe-class課題 
(実施回/ Week) (内容/ Contents) 戦略的社会ネットワーク:構造同値・構造的空隙・拘束性  (授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習とe-class課題 
(実施回/ Week) 10  (内容/ Contents) 地域権力構造:ブロックモデリング 
 
(授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習とe-class課題 
(実施回/ Week) 11  (内容/ Contents) 貿易ネットワークと世界システム:縮約グラフと属性  (授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習とe-class課題 
(実施回/ Week) 12  (内容/ Contents) 流行とネットワーク:拡散・閾値・クリティカルマス  (授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習とe-class課題 
(実施回/ Week) 13  (内容/ Contents) オンライン・ネットワーク:テキスト・マイニング  (授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習 
(実施回/ Week) 14  (内容/ Contents) 複雑ネットワーク(1)  (授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習 
(実施回/ Week) 15  (内容/ Contents) まとめ  (授業時間外の学習/ Assignments) 配布資料に基づく学習 

受講生の理解度に応じて,授業計画を変更する場合がある。 

<成績評価基準/Evaluation Criteria>

平常点(授業内課題およびe-class課題等を含む)  40%  各回の講義内容が理解できているかどうかを評価する. 
期末試験  60%  次の3つの能力を評価する。 
・社会ネットワークに関する基本的理解 
・実際の社会現象の把握能力 
・社会ネットワーク分析の実践的スキル 

<テキスト/Textbook>

鈴木 努  『ネットワーク分析- (Rで学ぶデータサイエンス)-』第2版  (共立出版、2017) ISBN:978-4320113152  使い方については,授業時およびe-classで説明する。 

 

授業時に資料を配布する。

<参考文献/Reference Book>

ウオウター・デノーイ他(安田雪訳)  『Pajekを活用した社会ネットワーク分析』(東京電機大学出版局、2009)ISBN:978-4501547103 使い方については,授業時およびe-classで説明する。 
 

 

 

その他,授業中に適宜紹介する。

<備考/Remarks>

予習・授業時のコミュニケーション,事前資料配布や授業外課題等にe-classを用いる。 
無料データ解析ツールRの初心者でも受講可能。ただし指示にしたがって自習する必要がある。 

 

お問合せは同志社大学 各学部・研究科事務室まで
 
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