Siデータサイエンス教育プログラム SiDS関連科目
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SiDS関連科目とは
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基礎リテラシーレベルの履修を前提とし て、 各学部教育および全学部教育 においてSiDS関連科目を学ぶことができます。将来的には、文系の学問とデータサイエンスの融合から新しい知の創出を目指します。以下の具体的な例をみるとイメージしやすいでしょう。
（１）タクシー乗降件数に関する統計情報や独自に収集したデータを多角的に分析し、スマートモビリティが支える未来の生活について提言する。
（２）定性分析と定量分析を組み合わせて、飲食店の“雰囲気”の正体を解明する。
（３）オリジナルのPOP広告を使った実験を通じて、シーンごとの有効な広告表現を探究する。
RTDコーヒーは、香りが消費者の商品選択の要因となり、実際の食品の併買行動に関与しているかを検証する。
RTD：Ready To Drink（買ってすぐ飲める）
（１）相馬永胤英文日記を用いたテキスト分析で、相馬留学当時のニューヨークでの生活風景を可視化する。
（２）葬儀業界誌の記事中の英文テキストや画像の計量分析を行い、アメリカ人の生死観の研究に役立てる。
（３）テキスト?データの数量化によって客観的指標と主観的評価の関係を調べ、自動採点手法を開発する。
AIで自分の理想にチャレンジ! 骨格認識AIを使い、スポーツ?Web会議?日常をスマート化する。
＜心理学科＞
（１）ラットから象までさまざまな動物の動きを解析し、動物の心理を明らかにする。
（２）経験サンプリング法を用い、その時その場の状況、思考や感情、そして行動をリアルタイムで計測し、日常に潜む抑うつや不安などの要因を探る。
＜社会学科＞
（１）アンケート調査のデータから、どういう人の結婚時期が遅くなりやすいかを統計的に分析
し、結婚に対する人びとの価値観の多様性を明らかにする。
（２）インタビュー調査をテキストマイニングの方法を用いて分析し、ファンがアイドルに求める要素を明らかにする。
（１） 言葉を大量に集めたビッグデータである「コーパス」の分析によって、過去100年の間に日本語の書き言葉がどのように変化したかを解明する。
（２）言語調査?アンケート調査やコーパスから収集した言語データを統計的に分析し、データが語ることを正確に読み解く「目」を養う。
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開講科目
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