課程名稱 |
資料科學與社會研究 Data Science and Social Inquiry |
開課學期 |
106-1 |
授課對象 |
社會科學院 經濟學研究所 |
授課教師 |
林明仁 |
課號 |
ECON5154 |
課程識別碼 |
323 U1200 |
班次 |
|
學分 |
2.0 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
選修 |
上課時間 |
星期一3,4(10:20~12:10) |
上課地點 |
社科502 |
備註 |
與謝吉隆合授 限學士班三年級以上 或 限碩士班以上 總人數上限:60人 |
Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1061ECON5154_ |
課程簡介影片 |
|
核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
課程大綱
|
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
|
課程概述 |
“Data science is an emerging discipline that draws upon knowledge in statistical methodology and computer science to create impactful predictions and insights?for a wide range of traditional scholarly fields.”
-Harvard Data Science Initiative
藉由社會科學各領域與資料科學互動密切研究者的分享,讓同學了解社會科學domain knowledge 在大數據研究中所能扮演的角色。並藉由初階的R語言與web crawling實作,帶領學生實際從事如何以資料科學進行對社會的探索。
社會科學家的工作即是描述、解釋、甚至預測社會現象。我們首先建構人類行為的理論,接著觀察社會並收集、分析資料,在理論與實證的不斷互動中 持續修正我們對這個世界的想像與看法。政治學、經濟學與社會學或許有不同的關心議題與切入視角,但是這個過程,一直是社會科學重要的核心方法論之一。
然而過去幾年來,由於資料運算與儲存技術的爆炸性成長,Big Data 的興起從根本上改變了社會科學家看待資料的方式! 我們不再只能依賴傳統的調查問卷, 而可以從網路或其他的資料儲存處,直接抓取人類行為的軌跡加以分析。這個改變,讓我們能觀察到人類更多面向的行為並探究其複雜性。過去幾年來,社會科學家已經在各領域利用Big Data取得不少的研究成果。本門課程邀請國內對大數據研究有心得的社會科學研究者,來跟大家分享,他們的研究,如何跟大數據擦出火花?
|
課程目標 |
一、 課程概述
“Data science is an emerging discipline that draws upon knowledge in statistical methodology and computer science to create impactful predictions and insights for a wide range of traditional scholarly fields.”
-Harvard Data Science Initiative
社會科學家的工作即是描述、解釋、甚至預測社會現象。我們首先建構人類行為的理論,接著觀察社會並收集、分析資料,在理論與實證的不斷互動中 持續修正我們對這個世界的想像與看法。政治學、經濟學與社會學或許有不同的關心議題與切入視角,但是這個過程,一直是社會科學重要的核心方法論之一。
然而過去幾年來,由於資料運算與儲存技術的爆炸性成長,Big Data 的興起從根本上改變了社會科學家看待資料的方式! 我們不再只能依賴傳統的調查問卷, 而可以從網路或其他的資料儲存處,直接抓取人類行為的軌跡加以分析。這個改變,讓我們能觀察到人類更多面向的行為並探究其複雜性。過去幾年來,社會科學家已經在各領域利用Big Data取得不少的研究成果。本門課程邀請國內對大數據研究有心得的社會科學研究者,來跟大家分享,他們的研究,如何跟大數據擦出火花?
二、 教學目標
藉由社會科學各領域與資料科學互動密切研究者的分享,讓同學了解社會科學domain knowledge 在大數據研究中所能扮演的角色。並藉由初階的R語言與web crawling實作,帶領學生實際從事如何以資料科學進行對社會的探索。
三、 每週進度及教學內容簡述
Week 1 (9/11): Class introduction and What is Social Inquiry? 林明仁 (台大經濟系)/謝吉隆 (台大新聞所)
Week 2 (9/18): What is Data Science? 陳昇瑋(中研院資科所)
Week 3 (9/25): R Basics 謝吉隆 (台大新聞所)
Week 4 (10/02): R Basics謝吉隆 (台大新聞所)
Week 5 (10/09): Holiday
Week 6 (10/16): Data Science in Political Science劉正山(中山政治系)
Week 7 (10/23): Data Science in Economics 陳釗而(台大經濟系)
Week 8 (10/30)Getting CSV and JSON plus XML or Accessing Database謝吉隆 (台大新聞所)
Week 9 (11/06)Getting data from Social media, e.g., facebook, twitter, flickr謝吉隆 (台大新聞所)
Week 10 (11/13) Crawling web data, e.g. ptt 謝吉隆 (台大新聞所)
Week 11 (11/20) Crawling web data, online news crawler謝吉隆 (台大新聞所)
Week 12 (11/27) Data Science in Sociology 江彥生 (中研院社會所)
Week 13 (12/04) Data Science in Psychology 黃從仁 (台大心理系)
Week 14 (12/11)Data Science in Geography 溫在弘 (台大地理系)
Week 15 (12/18)Data Science in Humanity 謝舒凱(台大語言所)
Week 16 (12/25)Presentation
Week 17 (1/01) Holiday
Week 18 (1/08) Presentation
Week 19 (1/15) Presentation
|
課程要求 |
評分標準
上課參與:20%(到課率、發問等)
課後作業:20%
期中報告:20% 於各主題擇一,繳交一份1000字以內的報告。報告內容須包含兩部分: 第一部份為演講主題摘要(300字以內),第二部份則選定一個主題,先定義研究問題,簡單描述所需資料變數為何,以及所採取的分析方法跟可能的結果。本份報告不需要實際收集資料與執行分析,比較像是研究主題的發想與初步草圖。
期末報告40%
三-四人一組,組內需涵蓋社科院至少三個系以上成員。報告內容須包括: (1)研究主題的定義與重要性,(2)資料取得、呈現、與分析,以及(3) 結論的可信度。
|
預期每週課後學習時數 |
|
Office Hours |
|
指定閱讀 |
TBA |
參考書目 |
待補 |
評量方式 (僅供參考) |
|
週次 |
日期 |
單元主題 |
第1週 |
9/11 |
Class introduction and What is Social Inquiry? 林明仁 (台大經濟系)/謝吉隆 (台大新聞所) |
第2週 |
9/18 |
What is Data Science? 陳昇瑋(中研院資科所) |
第3週 |
9/25 |
R Basics 謝吉隆 (台大新聞所) |
第4週 |
10/02 |
R Basics謝吉隆 (台大新聞所) |
第5週 |
10/09 |
Holiday |
第6週 |
10/16 |
Data Science in political Science 劉正山(中山政治系) |
第7週 |
10/23 |
Data Science in Economics陳釗而(台大經濟) |
第8週 |
10/30 |
Getting CSV and JSON plus XML or Accessing Database謝吉隆 (台大新聞所) |
第9週 |
11/06 |
Getting data from Social media, e.g., facebook, twitter, flickr謝吉隆 (台大新聞所) |
第10週 |
11/13 |
Crawling web data, e.g. ptt 謝吉隆 (台大新聞所) |
第11週 |
11/20 |
Crawling web data, online news crawler謝吉隆 (台大新聞所) |
第12週 |
11/27 |
Data Science in Sociology 江彥生 (中研院社會所) |
第13週 |
12/04 |
Data Science in Psychology 黃從仁 (台大心理系) |
第14週 |
12/11 |
Data Science in Geography 溫在弘 (台大地理系) |
第15週 |
12/18 |
Data Science in Humanity 謝舒凱(台大語言所) |
第16週 |
12/25 |
智庫驅動 謝宗震執行長 |
第17週 |
1/01 |
Holiday |
第18週 |
期末考周之後(1/15) |
Student Presentation |
|