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、専門性と総合性を併せ持つ研究者と、学識ある高度な専門的職業人を育成することを目的とする。
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博士後期課程は、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
本研究科博士後期課程では、ソーシャル・データサイエンスの研究フロンティアを開拓し、最先端の知識を用いて社会実装を行える、ソーシャル・データサイエンスの研究開発人材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、本研究科博士後期課程は、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（ビジネス・イノベーション及び社会課題解決に関連する分野）とデータサイエンスの高度な知識
（２）ソーシャル・データサイエンスの研究フロンティアを開拓するための思考力
（３）ビジネス・イノベーションや社会課題解決を実現しようとする意欲
（４）グローバルに展開するソーシャル・データサイエンスの研究フロンティアを開拓し、ソーシャル・データサイエンスの最先端の研究成果を社会実装するために必要となる、英語での高度なコミュニケーション能力
２．入学者選抜の基本方針及び多面的・総合的な評価方法
上記の能力を備えた学生を選抜するため、本研究科博士後期課程では、以下のとおり入学者選抜を実施します。
一次選考では、研究計画書等の書類審査による選抜を行います。
二次選考では、一次選考の合格者に対して、研究計画書等の提出書類の内容をふまえた口述試験を実施し、一次選考及び口述試験の結果により選抜を行い、合否を決定します。
選抜にあたっては、専門分野で求められる高度な知識と論理的な思考力に重点をおきつつ、社会実装への意欲や英語での高度なコミュニケーション能力も含めて、総合的に評価します。
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博士後期課程は、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）各自の研究テーマにおいて、適切な課題設定ができるよう、ソーシャル・データサイエンス分野における研究方法を修得させる必修科目「SDS 研究方法論Ⅰ 責任ある科学技術イノベーション」を通じて、「ソーシャル・データサイエンスの最先端の知識を用いて適切な課題設定ができる力」を身につけさせます。
（２）各自の研究テーマにおいて、適切な課題解決ができるよう、ソーシャル・データサイエンス分野での研究開発マネジメントを修得させる必修科目「SDS 研究方法論Ⅱ 研究開発マネジメント論」を通じて、「ソーシャル・データサイエンスの最先端の知識を用いて適切な課題解決ができる力」を身につけさせます。
（３）各自の研究テーマにおいて、最先端の知識を自ら創出できるよう、対話を通じソーシャル・データサイエンスの最先端の知識を深め合う必修科目「SDS アドバンスト・リサーチ・ワークショップⅠ・Ⅱ」と、ソーシャル・データサイエンスの専門家による「SDS 研究指導」を通じて、「ソーシャル・データサイエンスの最先端の知識を自ら創出することができる力」を身につけさせます。
（４）ソーシャル・データサイエンスの最先端の知識を用いた社会実装を行うことができるよう、現実社会におけるビジネス・イノベーションや社会課題解決を行う研究プロジェクトに参加する必修科目「SDS 共同プロジェクト演習Ⅰ・Ⅱ」を通じて、「ソーシャル・データサイエンスの最先端の知識を用いてビジネス・イノベーションや社会課題解決を実現することができる力」を身につけさせます。なお、プロジェクトの遂行過程では、ソーシャル・データサイエンスの専門家による研究指導を通じて、適切な助言を提供します。
（５）博士後期課程を通じて行われる「SDS 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、社会に対する深い理解とデータサイエンスの高度なスキルを併用しながら従来にない方法で組み合わせることで、ソーシャル・データサイエンスを体得し、その成果として博士論文を執筆します。併せて、社会科学とデータサイエンスが融合したソーシャル・データサイエンス分野における適切な研究指導を推進するため、すべての学生に、主指導教員とは専門領域の異なる副指導教員を指定し、研究指導の補助を担当させます。
以上の方針に基づいて編成したカリキュラムについて、ファカルティ・デベロップメント（ＦＤ）等を実施することで、常に教育の質の改善に努めます。
２．学修内容及び学修方法
本研究科博士後期課程では、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、教育課程を通じて、以下の点を重視します。第一に、社会科学とデータサイエンスが融合したソーシャル・データサイエンスの最先端の知識を修得させます。第二に、ソーシャル・データサイエンスの最先端の知識を、自ら創出する方法を修得させます。第三に、ソーシャル・データサイエンスの最先端の研究成果を社会実装できるよう、現実社会におけるビジネス・イノベーションや社会課題解決を行う研究プロジェクトへの参加機会を提供します。第四に、社会科学とデータサイエンスが融合したソーシャル・データサイエンスの博士論文を完成させるため、専門領域の異なる複数の教員による研究指導を行います。
学生が自らの将来計画に基づいて適切な科目履修を行うことができるように、履修モデル並びにすべての科目の授業科目の概要、到達目標、授業内容及び評価方法等を明記したシラバスを示します。また、Web システム等を利用して、授業の事前及び事後の学修の指示や参考文献を示すなどして、学生の学修を支援します。なお、研究活動上の不正行為を防止するため、全学生を対象として、研究倫理教育を実施します。
３．学修成果の評価方法
学修成果の評価について、各科目の学修成果は、科目の特性等に応じた方法で評価することとし、具体的な評価の方法はシラバスにおいて科目ごとに明示します。
また、本研究科博士後期課程における学修成果の集大成となる博士論文については、評価のプロセスや基準等を別途明示します。
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、自らが創出した最先端の知識を活用し、ビジネス・イノベーションや社会課題解決を実現できるソーシャル・データサイエンスの研究開発人材の養成を目指します。
本研究科博士後期課程の修了生には、社会科学とデータサイエンスの融合によって生じたソーシャル・データサイエンスの研究フロンティアを開拓し、ソーシャル・データサイエンスの最先端の研究成果を社会実装できることが求められます。
よって本研究科では、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．に示す水準で修得していることを確認し、卒業の認定を行い、博士（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）ソーシャル・データサイエンスの研究フロンティアを開拓する研究遂行力
①ソーシャル・データサイエンスの最先端の知識を用いて適切な課題設定ができる力
②ソーシャル・データサイエンスの最先端の知識を用いて適切な課題解決ができる力
③ソーシャル・データサイエンスの最先端の知識を自ら創出することができる力
（２）ソーシャル・データサイエンスの最先端の研究成果を社会実装できる実行力
①ソーシャル・データサイエンスの最先端の知識を用いてビジネス・イノベーションや社会課題解決を実現することができる力
２．求められる能力・資質等の水準
（１）「ソーシャル・データサイエンスの研究フロンティアを開拓する研究遂行力」については、個々の専門分野に関連の深い研究分野におけるピアレビューを通じて独力で研究を遂行する能力を認められるとともに、社会科学とデータサイエンスを融合させたソーシャル・データサイエンスの研究を遂行し最先端の知識を自ら創出する能力を本研究科内外の幅広い専門性を持つ研究者から認められる水準であることを求めます。
（２）「ソーシャル・データサイエンスの最先端の知識を用いてビジネス・イノベーションや社会課題解決を実現することができる力」については、個々の専門分野に関連の深い民間企業・公的セクターとの共同プロジェクトを通じて、最先端の知識を用いたビジネス・イノベーションや社会課題解決を実現する能力を民間企業・公的セクターの実務家から認められる水準であることを求めます。