オーストラリア国立大学の ANU Online Summer School in Political Analysisが昨年に続き１月から２月にかけて開講しました。グローバル大学創成支援事業 実証政治経済学拠点では、ANUオンラインプログラムの開講当初より、受講料補助を通じて本学大学院生に多くの国際的な学びの場を提供しています。今回は政治学研究科と経済学研究科から6名の大学院生が参加して、著名な講師陣によるベイズ統計学、サーベイデザイン、ソーシャルネットワーク分析、批判的言説分析(CDA)などのコースを受講しました。
ANU Online Summer School in Political Analysis 2022 受講実績
Bayesian Statistics for Politics：３名
Introduction to Critical Discourse Analysis：１名
Political Survey Design and Analysis：１名
Introduction to Social Network Analysis：１名
Introduction to Critical Discourse Analysis/ Dr. April Biccum
リ・ペイセン（李佩璇/LI, Peixuan）
政治学研究科 M2
研究分野：現代ジャーナリズム
5日間にわたり、批判的な言説分析（CDA）の方法を学ぶコースを受講しました。この授業では、まず欧米の学術伝統に基づいて、 CDAの方法論的な由来と有用性の説明がありました。そして、 具体例に触れつつ、CDAの具体的な手順を解説しました。最後に、履修者たちが提供したテキストを例として、 CDAを行うときの注意点やorder of discourse, intertextuality, interdiscursivityなどのキーワードを解説しました。先生のレクチャーが授業の大半を占めていました。授業以外、履修者同士間のコミュニケーションはありませんでしたが、授業の中で皆活発に質問しました。先生が話している途中でも、「手を挙げる」ボタンを押して質問できます。とても質問しやすい授業でした。
早稲田でもCDA関連授業を受講しましたが、早稲田の授業では日本語のテキストが分析対象でした。CDAの理論フレームにも触れましたが、 CDAの分析手順の解説を中心にしていました。ANUでの授業は英語テキストを分析しましたので、研究でよりうまく英語テキストを分析できるようになりました。また、ANUの授業では理論フレームをより詳しく説明しましたし、たくさんの英語の先行研究や研究例を紹介してくれました。これによって、論文の先行研究の部分をもっと論理的に書けると思います。
英語テキストの分析方法を学べるので、将来英語テキストを分析したい人にはおすすめします。この授業では解釈学、社会言語学、権力理論など幅広い分野の理論に触れました。専門用語もかなり多かったです。授業の回数が少ないので、これらの理論を詳しく紹介する時間はありませんでした。そのため、これらの理論をある程度勉強した上で受講することをおすすめします。また、毎回の授業にあたって、60ページぐらいの英語論文を読む必要があります。その論文を読まないと、授業の内容を十分に理解できないでしょう。大量な論文を読むのはかなり時間がかかります。自分のスケージュールを考えて受講を決めるといいと思います。
Bayesian Statistics for Politics/ Dr. Shawn Treier
セン・テイテイ（銭婷婷/QIAN, Tingting）
経済学研究科 M2
研究分野：実証経済学
最初はBayesianについて簡単に紹介があり、従来の最小二乗法などの方法との違いについて具代例で比較しました。なぜBayesianが必要か？従来のやり方の欠点などを詳しく説明してくれて、Bayesianの考え方の面白さと大事さを教えてくれました。そのうえで、Bayesianに関するモデルの紹介がありました。
私はデータサイエンティストを目指していて、将来はデータ分析の専門家になりたいです。今回学んだBayesianの考え方はすごく面白く、今までの統計学と違う世界だと思いました。人間の主観的な考え方で、ある事象の確率に事前と事後の二つがあります。この事後確率について、この授業を履修する前に、私は一度も考えたことがなかったです。これから分析する時に、この点を含めて考えたいと思います。
この授業のスペースはすごく早く、毎回100ページのPPTがあります。 このコースは本気で機械学習、データ分析、統計学などを学びたい方におすすめです。ZOOMで顔を出すのは個人の自由ですので、出さなくても大丈夫です。履修すると決めたら、事前にRに慣れておくことと、確率論や統計知識の復習をやっておいた方がいいと思います。また、事前にBayesianに関する本を読めば、自分が関心持っている分野への理解が高まると思います。自分が学びたいことを事前に明確することをお勧めします。
- その他受講生のコースレポート（英語）はこちらからご覧ください。
