反対意見を知れば分かりあえるのか？偏った集団でも正しい決定ができるのか？フェイクニュースほど広まりやすいのか？良好な人間関係はパフォーマンスを向上させるのか？研究者が束になってかかれば、社会的現象を予測できるのか？
こんにちは、Sansan DSOC R&D研究員の前嶋です。普段はつながりに効く、ネットワーク研究小話という連載を書いていますが、今回はここ2,3年の計算社会科学の潮流を紹介したいと思います。
計算社会科学(Computational Social Sciences)は、SNSなどのビッグデータ解析やオンライン上での実験などを用いて社会現象を定量的に分析するという、社会科学と計算機科学の融合分野です。
日本でも最近、マシュー・サルガニックによる概説書”Bit by Bit”が翻訳され、社会科学の研究者のみならず、広くその名前が知れ渡りました。日本には計算社会科学研究会というコミュニティがあります。Sansan DSOCでも、IC2S2やNetSciなど計算社会科学系の国際学会やワークショップで積極的に研究発表を行っています。
さて、2020年4月のAnnual Reviews of Sociologyに、社会学分野での計算社会科学の研究潮流をまとめたレビュー論文が掲載されました(Edelmann et al. 2020)。”Bit by Bit”の原著は約3年前の2017年11月に出版されたものですが、計算社会科学ではこの間にも急速に研究が進んだようです。
そこで今回は、このレビュー論文で紹介されている研究のうち、2017年以降の計算社会科学の研究をいくつかピックアップして、"「ビッグデータ」「実験的アプローチ」「マス・コラボレーション」という3つのテーマに分けて、簡単な紹介を行いたいと思います。
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