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社会経済のビッグデータ解析


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  • 講座番号:ga188
  • 受講開始日:2024年1月10日15時
  • 想定される勉強時間/週:2,3時間程度

本講座は対面授業を実施します。
開催日:2024年2月17日(土)14:00~16:00
定員:30名
開催場所:立教大学 池袋キャンパス館
申し込み詳細や講義内容については申込ボタンからご確認ください。 ※Peatix(外部サイト)へ遷移します。
※アプリをご利用の方はwebサイトからお申し込みください。

■gaccoの対面授業とは
オンライン講座の講義動画の視聴や課題等で基本的な内容を学んだ後、直接講師から指導を受けられたりオンラインで学んだことをさらにリアルタイムで深めることができます。また、講師や受講者同士の議論を通じて発展的な内容を学べる、オンラインと対面を組み合わせた学習スタイルです。

講座内容

 私たちの日々の生活からは膨大な情報が収集されており、それらを分析することで社会や経済について新たな発見ができる素晴らしい時代が訪れています。データは21世紀の石油とも言われ、デジタル時代においてビッグデータ解析の重要性と影響力はますます増大しています。

 ビッグデータ解析はあらゆる分野で新しい知識を生み出し、問題解決や意思決定に活用されています。例えば、電話帳データを活用して全国のどこにどれだけの店舗があるのかを調べることで高齢者の生活環境や買い物の利便性を評価したり、人口と店舗数の関係を調べることで都市の持続可能性を推定したり、不動産取引データを解析することで不動産バブルの特徴を見つけ出したり、企業間の取引ネットワークを解析することで個々の企業のつながりの観点から業種の特徴や企業の付加価値を定量化するといったことができるようになっています。

 本講座では、これらの具体的な分析事例を通して、経済・社会物理学、複雑系科学、複雑ネットワーク科学の概念を紹介し、社会経済のビッグデータを解析する手法を解説します。


第1週:社会経済のビッグデータ

  • 社会経済のビッグデータ解析
  • 地理空間ビッグデータを活用した食料品・医療アクセス困難地域の推定
  • 都市のスケーリング則
  • 民間航空機事故の発生間隔の分布

第2週:経済・社会物理学

  • ベキ分布
  • 経済・社会でみられるベキ分布
  • ベキ分布とフラクタル
  • 自己組織化臨界現象
  • ランダム乗算過程
  • 不動産バブルの分析

第3週:ネットワーク科学

  • ネットワーク科学
  • 大きなクラスター係数と小さな距離
  • ランダムネットワークとスケールフリーネットワークの次数分布
  • スケールフリーネットワークを生成するモデル

第4週:ネットワークモチーフとページランク

  • ネットワークモチーフ
  • ネットワークモチーフの role 解析
  • ページランク
  • 企業間取引ネットワークのページランク

講師・スタッフ紹介

講師大西 立顕

大西 立顕(おおにし たかあき)

立教大学大学院人工知能科学研究科教授、経済学部経済学科教授

東京大学大学院新領域創成科学研究科博士課程修了。博士(科学)。同大学院法学政治学研究科助手、同研究科助教、キヤノングローバル戦略研究所研究員、同研究所主任研究員、東京大学大学院情報理工学系研究科准教授を経て2020年より現職。データ科学、機械学習、社会・経済物理学、ネットワーク科学、超並列計算の手法を用いて店舗・施設・人の地理空間情報、金融市場・マウス脳波・人間行動の時系列、TV・ニュース・ウェブのテキストデータ、市場間相関・取引関係・共起関係ネットワークなどのビッグデータを実証科学的に解析することで、価値ある新たな知見の創出を目指した研究を行っている。

前提条件

高校数学(指数・対数、微分・積分)の基礎の知識がある方が望ましい

課題内容

各週選択式の確認テスト

修了条件

得点率60%以上

学習期間

4週間

参考図書・文献

  • 『エコノフィジックス市場に潜む物理法則』 高安 秀樹 (著)、高安 美佐子 (著) /日経BPマーケティング(日本経済新聞出版)、2001
  • 『ネットワーク科学 ―ひと・もの・ことの関係性をデータから解き明かす新しいアプローチ―』Albert-László Barabási 著・ 池田 裕一 監訳・ 井上 寛康 監訳・ 谷澤 俊弘 監訳・ 京都大学ネットワーク社会研究会 訳 /共立出版、2019

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  • 講座番号:ga188
  • 受講開始日:2024年1月10日15時
  • 想定される勉強時間/週:2,3時間程度
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