基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	演習ⅠB／Seminar　ⅠB
授業コード ／Class Code	B600021020
ナンバリングコード ／Numbering Code	BACa609/DSCa609
開講キャンパス ／Campus	ﾎﾟｰﾄｱｲﾗﾝﾄﾞ
開講所属 ／Course	経営学部／Business Administration
年度 ／Year	2025年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	後期／AUTUMN
曜日・時限 ／Day, Period	水2(後期)／WED2(AUT.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	山田　耕／YAMADA KO
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
山田　耕／YAMADA KO	経営学部／Business Administration

授業の方法 ／Class Format	対面講義(演習)
授業の目的 ／Class Purpose	朝日新聞「（月刊安心新聞ｐｌｕｓ）遅れた台風被害の把握　「仮想現実」だけ頼る脆弱さ　神里達博」(2019/9/20)に次のような文章があいます：「私たちのほとんどは、現場を見ることなく、メディアを通じて、ものごとを認識する。つまり、メディアが作り出したイメージを、現実として捉えているのだ。(省略)実は社会学者の藤竹暁が、半世紀以上前にすでに、この状況を『擬似環境の環境化』と名付けている。この概念は、当時のマスメディアの分析から得られたものだが、現代のテクノロジーは周知の通り、さらに精緻な『仮想現実化』を推進している。」 上述のように、我々は日々メディア(テレビや新聞だけでなく、SNSに代表されるインターネットも含む)という窓を通して社会の動きを把握しています。基本的に、メディアは自分たちの主義主張に従って情報を取捨選択して報じています(これらの一部は広告やプロパガンダと言われます)。一方で、現代の我々が考えていること、すなわち世論を敏感に感じ取って、それに合わせた報道をすることもあります。このような性質を持つメディアから発信されるメッセージの特徴や傾向を分析することで、情報化社会の在り様を理解することができます。このゼミでは、メディア・ジャーナリズム、もっと言えば情報というものに対するクリティカルな視点を養い、情報を活用するためのリテラシーを獲得することを目指したいと思います。 演習ⅠAで学んだメディアの性質をもう少し勉強して、それを自ら分析していきます。ここで使う手法はテキストマイニングの方法です。この手法は朝日新聞「参院選演説、単語に分割すると　頻出は、与党『物価』野党『消費税』　自然言語処理　記者サロン」(2022/9/19)でも使われています(何がわかったかは記事を図書館で調べて読んでみてください)。ここでは、一つのテーマを複数の受講者が共有し、チームで議論しながら協調的に作業する形で進めていきます。この活動を通じて専門性を深めるだけでなく、目標の共有、問題解決に向けた責任の分担、困難な問題への対処といったチーム作業に関する経験を積んでほしいと思います。この経験は卒業研究だけでなく、社会人として仲間と協調して仕事をする際に役に立ちます。本講義は一部輪読形式で進めます。担当者は報告資料を準備してから参加してください。
到　達　目　標 ／Class Objectives	以下の4つが到達目標となります： ・テキストマイニングで問題を発見するという流れを経験し、そのスキルを習得する。 ・ヒューマン・コーディングとコンピュータ・コーディングによる分析法を習得する。 ・テキストマイニングを使ってなんらかの社会/ビジネスの課題に建設的に言及する。 ・グループ内でコミュニケーションをとりながら分析内容や研究テーマについて発表、討論し、プレゼン資料を作成することができる。
授業のキーワード ／Keywords	内容分析、テキストマイニング、ヒューマンコーディング、メディア研究
授業の進め方 ／Method of Instruction	グループワークまたは個人でのレジュメによる報告を中心に進めていきます。最初に、本の輪読をして、その後、必要に応じてグループワークを行い、その理解を深めていきます。履修者の数や関心に応じて、内容を(どこを重点的に行うかという意味で)柔軟に変更していきます。
履修するにあたって ／Instruction to Students	全講義数の3分の1以上欠席した場合、単位を取得することはできません。また、大学が認めていない事由による遅刻は減点の対象とします。この講義はPCを使いますので、ノートPCを毎回持参してきてもらう予定です。
授業時間外に必要な学修内容・時間 ／Required Work and Hours outside of the Class	授業で取り扱うテーマに関する配布資料以外の文献や、新聞記事やニュース等に目を通し、提示されたテーマに関して事前に論点を把握しておいてください(少なくとも60分)。その際には、インターネットや図書館を活用して、重要なキーワードの意味をまとめ（30分程度）、わからない部分について調べておいてください。また、社会で起こっている様々なことに関心を持ち、視野を広げるようにしてください(少なくとも60分)。授業内で伝えた課題に取り組むことはもちろんだが、それに関連した事項についての学習にも積極的に取り組んでください。
提出課題など ／Quiz,Report,etc
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	講義では、文献・調査の結果あるいはその進捗状況をレポートおよび発表資料にまとめたうえで発表してもらいます。その際の提出物、発表内容、貢献度で評価します(40％)。 授業への参加態度(30％)、課題・分析への取り組み、グループワークへの貢献(30%)をもとに評価します。各自が目的を持ち、主体的・協調的に作業することを重視します。
テキスト ／Required Texts	樋口耕一、社会調査のための計量テキスト分析 第2版、ナカニシヤ出版、2020 上記の資料以外の資料は講義内で必要に応じて指示、もしくはその一部を配布します。参考図書も一部使用する予定です。
参考図書 ／Reference Books	ダニエル・リフ・スティーヴン・レイシー・フレデリク・フィコ・日野愛郎、内容分析の進め方 メディア・メッセージを読み解く、勁草書房、2018 有馬明恵、内容分析の方法［第2版］、ナカニシヤ出版、2021 稲田豊史、映画を早送りで観る人たち　ファスト映画・ネタバレ――コンテンツ消費の現在形、光文社、2022 牛澤賢二・和泉茂一、やってみよう アンケートデータ分析: 選択式回答のテキストマイニング流分析、朝倉書店、2024

No.	回 ／Time	主題と位置付け ／Subjects and position in the whole class	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	第1回	ガイダンス	演習IBの進め方について説明する。
2	第2回	内容分析とは	内容分析からわかること
3	第3回	内容分析について1	ヒューマンコーディングとは何か？
4	第4回	内容分析について2	計量的分析というアプローチ
5	第5回	計量内容分析	テキストマイニングでテキストを分析するねらいについて説明する。
6	第6回	テキストマイニングとは1	テキストマイニングの実装について説明する。
7	第7回	テキストマイニングとは2	テキストマイニングをやってみる。
8	第8回	頻出語分析	テキストデータ内で最も頻繁に出現する単語やフレーズを特定して、何が話されているのかを推測する。
9	第9回	対応分析で特徴を調べる１	対応分析とは何か？
10	第10回	対応分析で特徴を調べる2	実際に分析をしてみる。
11	第11回	共起ネットワークによるテキストの特徴調査1	共起ネットワークとは何か？
12	第12回	共起ネットワークによるテキストの特徴調査2	実際に分析をしてみる。
13	第13回	新聞を分析してみよう1	新聞データアーカイブについて。
14	第14回	新聞を分析してみよう2	新聞分析に関する先行文献を調べて発表してみる。
15	第15回	総合演習	グループワークで何らかのテキストをテキストマイニングして結果を集計してみよう。