Inter-university Consortium for Political and Social Research は政治・社会調査のための大学協会です。社会科学に関する調査の個票データを世界各国や国際組織から収集、保存する目的でアメリカ・ミシガン大学社会調査研究所により1962年に設立されました。学術目的での二次分析のために、この世界最大級のデータアーカイブを利用することができます。
ICPSRが毎年ミシガン大学で開講するサマープログラム(Summer Program in Quantitative Methods of Social Research)では、社会科学のための研究設計、統計手法、データ分析について基礎的な方法論、技術訓練から特定分野の高度な研究まで、幅広くかつ総合的なカリキュラムが設定されています。2020年度のサマープログラムはオンラインでの開催となり、政治学研究科から二名が参加しました。
ICPSR Summer Program Overview
https://www.icpsr.umich.edu/web/pages/sumprog/
ICPSRサマープログラム（ICPSR国内利用協議会HP）
http://jna-icpsr.jp/icpsr-sp.html
氏名：片山 貴裕
所属：政治学研究科 修士課程２年
受講科目：Network Analysis II
政治学研究科2年の片山貴裕と申します。データを使った安全保障を学びたく、環境が揃っている本研究科に社会人枠で昨年入学しました。この度、7月27日から8月13日の間、開催されたICPSRサマースクールに参加しましたので、その概要について簡単にご紹介したいと思います。なお、ICPSRサマースクールはCOVID-19の影響によりオンライン開催になりました。
志望の動機：修士論文でDCA（防衛協力協定）と同盟の関係についてネットワーク分析を使った論文を執筆する予定です。この中でERGM（指数ランダムグラフモデル）というモデルを使うことから、ERGMについて学べる講義・ワークショップを探していたところ、ICPSRでネットワーク分析、しかもERGMにフォーカスした講義があることを知りました。ICPSRは、昨年参加した人から話を聞く機会があり、ぜひ私も参加してみたいと思っていましたが、家族がいる私には4週間にもわたりミシガン州に行くことは金銭的にも物理的にも厳しく半ば諦めていました。ところが、今年はCOVID-19のため、オンライン開催になるということでそれならば参加できると急いで申し込みました。
講義の紹介：私が受講したのは「Network Analysis II」というコースで、講師はトロント大学のOlga Chyzh准教授でした。講義ではERGMはもちろんのこと、その他にも、TERGM、Ego ERGM、Latent Space Model、Local Structure Graph Modelといったこれまで知らなかった、ERGMの発展型についても学ぶことができ大変有意義でありました。またRを使ったラボにも多くの時間が割かれ、実際に手を動かしながらこれらのモデルの使い方を学べた点も良かったです。授業はzoomで行われ時差の関係で日本の深夜帯でしたが、授業の録画ビデオも提供されることから、日中帯に視たり、あるいは分からなかったところを何回も視られたりして私としてはかえってマイペースで進められて良かったと感じました。
交流：サマースクールの大きな醍醐味である学生や先生との交流は今回はなくそれは残念だったのですが、オンライン交流会のようなものは開かれているようでした。
後進へのアドバイス：ICPSRのサマースクールでは、ネットワークのみならず、その他にも豊富な計量科目が取り揃えられ、しかも気鋭の学者から最先端の内容を学ぶことができます。私は、ネットワーク分析に集中したかったので残念ながら一科目しか取りませんでしたが、他にも取ってみた魅力的な科目が数多くありました。現時点では、来年はどのような開催方式になるかは分からないとのことですが、オンラインであれば、私のように参加を諦めていたような人でも参加ができます。もしシラバスを見て学びたい科目があるようでしたら受講されることを強くおすすめします。
最後に、この場をお借りしてご支援をいただいた実証政治経済学拠点に感謝申し上げます。本ICPSRで学んだことを修士論文をはじめ今後の研究に活かして参ります。
氏名：井奥 崇輔
所属：大学院政治学研究科 修士課程１年
受講科目：Causal Inference in Social Science / Bayesian Statistics in Social Science
受講動機：過去に受講した知人の勧めもあり、実証手法についての自身の知見をアップデートさせる良い機会と考え、受講しました。
コースの魅力：私は因果推論とベイズ推定のコースを受講しました。特に魅力として感じたのは、授業の構成が、単なる教科書的な知識の伝授にとどまらず、受講者がそれぞれの手法を各自の研究にどう応用していくかという点にまで配慮されていた点です。各授業内では、講師やTAの方が自身の経験に基づいた応用のアドバイスを入れ込んでくれることも多く、受講者が各自の研究計画に対してコメントをもらえる機会も用意されていました。こうした実践的な情報は、実際の研究活動において非常に役立つものですが、テキストや通常の入門的な講義からはなかなか得られないものなので、有り難かったです。
他の受講生たちとの交流：今回はオンライン開催ということもあり、授業前後で他の学生と交流する機会はほぼなかった点は残念ではありました。ただ、授業ごとのSlackで学生間でのフランクな会話や宿題についての相談ができたり、授業内でもZoomのブレークアウト・セッションを用いたグループワークがあったりと、受講者間での交流を促進する取り組みはあったので、私自身はこの点で不満は特に抱きませんでした。
オンライン受講のメリット：個人的な1番のメリットは、自宅で受講できることでした。もちろん、現地で参加することに大きな楽しみがあるということもあるとは思いますが、移動や宿泊の手配などを一切要さない気軽さというのも、それはそれで良いことではないかと思います。
後進に向けたメッセージ：オンラインの学習環境への適応度については個人差があるところかとは思いますが、手法に関する基礎的な理解だけでなく応用に関する実践的な知見も得られる貴重な機会なので、（今後も仮にオンライン開催が続くとしても）受講を積極的に検討されることをお勧めします。
