学部・研究科等ごとの目的
本研究科は社会科学とデータサイエンスが融合するソーシャル・データサイエンスの学問分野において、最先端の知識を自ら活用し、新たな課題を発見し解決に導くことができるソーシャル・データサイエンスのスペシャリストを育成することを目的とします。
入学者受入方針(アドミッション・ポリシー)
一橋大学大学院ソーシャル・データサイエンス研究科修士課程は、豊かな教養と市民的公共性を備えた、構想力ある専門人、理性ある革新者、指導力ある政治経済人を育成するとの理念に基づいて、以下のとおり入学者選抜を実施します。
1.求める学生像
本研究科修士課程では、社会科学とデータサイエンスが融合するソーシャル・データサイエンスの教育を通じて、最先端の知識を自ら活用し、新たな課題を発見し解決に導くことができるソーシャル・データサイエンスのスペシャリストの養成を目指すことを使命としています。
このような人材を社会に送り出すため、本研究科修士課程は、以下のような知識や能力を備えた学生を受け入れたいと考えています。
(1)社会科学とデータサイエンスの基礎知識
(2)グローバルに展開する社会科学やデータサイエンスの研究成果を修得し実践するために必要な日本語及び英語でのコミュニケーション能力
(3)ビジネスの理解・分析・革新や社会課題の理解・分析・解決を実行するための思考力
(4)ビジネスの理解・分析・革新や社会課題の理解・分析・解決を実行しようとする意欲
教育課程編成・実施方針(カリキュラム・ポリシー)
一橋大学大学院ソーシャル・データサイエンス研究科修士課程は、豊かな教養と市民的公共性を備えた、構想力ある専門人、理性ある革新者、指導力ある政治経済人を育成するとの理念に基づいて、ディプロマ・ポリシーに示す能力・資質等を修得させるために、以下のとおりの教育課程編成の考え方、学修内容及び学修方法、学修成果の到達目標、学修成果の評価方法により教育課程を実施します。
1.教育課程編成の考え方
(1)「ソーシャル・データサイエンス基礎科目」では、ソーシャル・データサイエンスの領域の中で特に近年発展している内容を概観するとともに、社会におけるデータサイエンスの倫理的・法的・社会的諸課題への理解を促します。これらの授業科目を必修科目とすることにより、本研究科の修了生全員が修得する必要のある、社会科学の基礎的知識及びデータサイエンスの基礎的知識を修得させるとともに、それらを融合させて解決すべき実践的な課題について理解させます。
(2)「データサイエンス科目」では、データサイエンスの専門知識である統計分析と機械学習の知識の中でも、特にビッグデータに対応した分析手法を修得させます。これらの授業科目を選択必修科目とすることにより、各々の興味・関心に応じたデータサイエンスの基礎的知識を修得させます。
(3)「ソーシャル・データサイエンス発展科目」として配置する、企業経営の課題を洞察しイノベーションを図る「ビジネス・イノベーション分析科目」と、社会課題や政策効果を洞察し解決策や改善策を探る「社会課題解決科目」では、ビジネスの革新や社会課題の解決に対して、社会科学とデータサイエンスの高度な知識を有機的に融合させて取り組む事例に基づく授業を展開します。特に、ビッグデータ分析によって可能となった新しい分析手法について、事例を通じて学びます。これらの授業科目を選択必修科目とすることにより、「ソーシャル・データサイエンス基礎科目」「データサイエンス科目」を通じて修得した社会科学の基礎的知識及びデータサイエンスの基礎的知識を踏まえて、各々の興味・関心に応じた社会科学の発展的知識及びデータサイエンスの発展的知識を修得させるとともに、それらを融合させて解決すべき実践的な課題についての理解を深めます。
(4)リサーチ・ワークショップとして、ソーシャル・データサイエンスおよび関連分野における最先端の研究に学生が触れることができる場を用意します。多様な研究事例の理解を通じ、ソーシャル・データサイエンスの特徴を理解し、常に進展しつづける最先端の研究に触れることで、新しい知識の吸収能力の形成を促します。本授業科目は、大学院博士課程への進学などのため、特に高度な「社会科学の高度な知識とデータサイエンスの高度な知識が有機的に融合した学術領域に貢献できる研究能力」の修得を希望する学生を対象としていることから、選択必修科目として配置します。
(5)カリキュラムの中核である演習では、担当教員や他学生との協働を通じて、ビッグデータに対応した理論や分析手法に基づき、社会科学やデータサイエンスの高度な知識を有機的に融合させて取り組む様々な事例について理解を深めます。本授業科目は1・2年次必修科目とし、本研究科の全修了生に求められる、「社会科学の高度な知識とデータサイエンスの高度な知識を融合させ、ビジネスの理解・分析・革新や社会課題の理解・分析・解決を実行できる能力」及び、「社会科学の高度な知識とデータサイエンスの高度な知識が有機的に融合した学術領域に貢献できる研究能力」を修得させます。
(6)研究指導では、指導教員の個別又はごく少人数による指導により、ビッグデータに対応した理論や分析手法を活用した社会の分析を通じ、ソーシャル・データサイエンスを体得し、その成果として修士論文を執筆します。本授業科目は1・2年次必修科目とし、本研究科の全修了生に求められる、「社会科学の高度な知識とデータサイエンスの高度な知識が有機的に融合した学術領域に貢献できる研究能力」を修得させます。
学位授与方針(ディプロマ・ポリシー)
一橋大学大学院ソーシャル・データサイエンス研究科修士課程は、豊かな教養と市民的公共性を備えた、構想力ある専門人、理性ある革新者、指導力ある政治経済人を育成するとの理念に基づいて、社会科学とデータサイエンスが融合するソーシャル・データサイエンスの学問分野において、最先端の知識を自ら活用し、新たな課題を発見し解決に導くことができるソーシャル・データサイエンスのスペシャリストの養成を目指します。
本研究科修士課程の修了生には、社会科学とデータサイエンスの高度な知識を用いてビジネスの理解・分析・革新や社会課題の理解・分析・解決を実行できることと、社会科学とデータサイエンスの高度な知識が有機的に融合した学術領域に貢献できることが求められます。
よって本研究科修士課程では、以下1.に掲げる能力及び資質等を修得していることを、2.に示す方法で確認し、修了の認定を行い、修士(ソーシャル・データサイエンス)の学位を授与します。
1.修得する能力・資質等
(1)社会科学の高度な知識
(2)データサイエンスの高度な知識
(3)(1)(2)を融合させ、ビジネスの理解・分析・革新や社会課題の理解・分析・解決を実行できる能力
(4)(1)(2)が有機的に融合した学術領域に貢献できる研究能力