近年の情報コミュニケーション技術の発展により，われわれの社会的世界は劇的な変容を遂げている．また，これらの発展により，社会的世界についてのデジタルデータが急速に蓄積されつつある．デジタルデータを用いて社会現象のリアリティとメカニズムの解明を試みる新しい社会科学のことを

と呼ぶ．本稿ではの現状と課題について，特に社会学との関係を中心に概観する．に対して独自の定義を試みた後，がなぜ社会学にとって特別な意味をもつのかを説明する．また，のデータの新しさがどこにあるのかを明らかにし，の分析手法について解説する．最後に，の課題について述べる．

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とは，ビッグデータをはじめとするコンピュータサイエンスの活用によって新しい視点から考えるデジタル時代の社会科学である．現在の我々はコンピュータの力を借りなければ生活できないほど情報化された社会の中で生きている．そこに残される人間が生み出す膨大な行動の記録だけではなく，社会現象の大規模なシミュレーションや，デジタル技術を活用した実験や調査など，情報化社会で生まれた様々なデジタル技術を駆使し，これまでにない解像度とスケールで定量的に社会を理解していこうとする学際領域である． 本稿は，分野の文献紹介を目的としているが，はその特性上あらゆる社会科学分野の研究と関連し，その範囲は膨大である．そのため，代表的な論文を紹介するというのは難しいが，ここではならではの研究として世界各国における「絵文字の利用」を分析した“Learning from the ubiquitous language: An empirical analysis of emoji usage of smartphone users.”と，2020 年世界中を巻き込んだ新型コロナの対策をどのように行うべきかをネットワークとシミュレーションの観点から提案する“Stay with your community: Bridges between clusters trigger expansion of COVID-19” を紹介する．

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ニュースは人々の報道対象に対する認知に影響を与える。コロナ禍においては感染症対策に関わる公的機関や感染症について報道・議論するメディア、陰謀論のアクターにされがちな国家・製薬企業などである。本研究では各メディアの利用が感染対策に関わるアクターや陰謀論のアクターへの認知にどのように影響したかを調査したのでそれを報告する。

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Most interdisciplinary research has been limited to the fusion of two fields, such as physics and economics, statistics and political science, and etc. In contrast, fusion in the computational social science involves multiple fields. The social system has become more and more complex with globalization, and social issues can only be solved by tackling them in multiple fields. Using the example of economic security in an increasingly complex global shareholding network, we will show that it is difficult to solve social issues without the fusion of economics, political science, and information science. Furthermore, this paper shows the history of the fusion of political science, economics, and information science, and we will discuss how computational social sciences have a significant place in economic security.

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社会心理学において，居住環境に存在する社会資本や文化資本の充実度は人の行動に影響する状況要因のひとつとして重要視されてしかるべきであるが，それをどのように測定するかは悩ましい問題である。本研究では，これらの指標として位置情報ゲームのPOI（Point of Interest）情報を用いるのが妥当かどうかを

的なアプローチで検討した。具体的には，ある地域で位置情報ゲーム「ポケモンGO」のPOI「ポケストップ」がどの程度設置されているかを，その所在地の緯度経度情報に基づいて算出した密度で指標化し，これと当該地域の市民を対象とした社会調査で得られる主観的評価との関連を求めた。2020年度大会では大阪府を対象としたWeb調査データを用いた分析結果を報告したが，今回は兵庫県赤穂市を対象とした郵送調査のデータを用い，回答者の現住所を用いることでより空間解像度を高めて検討した。大阪府データの分析では居住環境に対する満足度との間に有意な相関が認められたが，同様の結果は再現されず，主観的指標との相関は見いだされなかった。

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20世紀後半に始まった「情報社会」は，21世紀に入って，より高度なレベルに達した。現代では，単に高機能のコンピュータおよびそのネットワークによって社会が効率化されるというだけでなく，人工知能（AI）技術や，世界のあらゆるモノが常時相互にネット接続されるIoT （Internet of Things）技術が，すでに深くわれわれの生活に浸透している。

このような状況の中で，いま注目されている学術領域が，社会情報学とも密接に関係する「

（Computational Social Science）」である。とは，張り巡らされたデジタル・ネットワークを介して獲得される大規模社会データを，先端的計算科学によって分析し，これまで不可能であったような複雑な人間行動や社会現象の定量的・理論的分析を可能にしようとするものである。この方法論によって，近年社会問題化している，社会の分断，社会関係資本の弱体化，不寛容化など，個人的感情や社会規範，世論などの形成過程の解明に新たな可能性を切り開くことが期待される。その一方で，社会規範を逸脱する目的にこのような手法が応用されれば，かえって社会監視を密にしたり，情報操作を巧妙化したりする具になり，先に挙げた社会の分断などの問題を再帰的に拡大することも起こりうる。

本稿では，

をキーワードとして，ポスト・ヒューマンの時代を射程に入れつつ，社会を解明する具としての科学と，社会の動態とが入れ子状になった今日のAI/IoT社会の規範問題について考察する。

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現在，情報通信技術（ICT）の普及と発展は，われわれの社会そのものを再編成するとともに，これまでとは異なる方法とデータを用いるデジタル社会調査（

）という新たな学問領域を生み出している．デジタル社会調査はこれまでの社会学の方法や理論にいかなるインパクトを与えるだろうか．本稿では，デジタル社会調査が特にインパクトを与えうる社会学の理論的・方法論的課題として次の3 つを挙げる．すなわち①社会ネットワークの構造や関係的メカニズムの解明，②因果の推論と因果メカニズムの解明，③意味世界の探求，である．これら3 つの課題についてデジタル社会調査による貢献の可能性を概説した後，実際の研究事例に即してより具体的に議論を展開する．その際，できるかぎり日本における研究の状況と研究事例も紹介するように努める．

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　With the spread of information and communication technology, various

forms of log data are constantly being accumulated. In this article, the author

examines the use of log data in quantitative media studies.

　　First, in the context of the growing amount of social focus on log data, or

big data, the author offers a general view of computational social science, which

has been proposed as a field of research that uses big data in social science

research. The author also examines the relationship between computational

social science and media studies. Based on this, the author outlines the problem

of how the approach of computational social science alone is insufficient on the

basis of concern regarding media studies. Finally, as a solution to these problems,

the author introduces case studies of a comprehensive analytical approach

that tie together statistical social survey data and log data.

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フェイクニュースや炎上，エコチェンバー現象など，近年は個人による情報発信における負の側面が注目されている．しかし，近年のソーシャルメディア上の情報拡散は大規模かつ複雑な現象となっており，人間が全体像を直観的に理解することが難しい. そこで本稿では，ソーシャルメディア上の情報拡散を直観的に理解可能な形で可視化する手法を提案する．具体的には、ソーシャルメディア上の社会ネットワークにクラスタリングを再帰的に適用し，コミュニティの階層構造を構築する．これらの階層構造を用いて，情報拡散を可視化する．階層構造を用いることで，複雑な現象をより単純な構造へ変換し，それにより人間の直観的な理解を促す．提案手法を実際のTwtiter上の大規模情報拡散事例に適用し，妥当な可視化結果が得られることを確認した．

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　本報告においては，クラウドソーシングを用いた経済ゲーム実験の結果を踏まえて，3つの経済ゲーム実験の差異に着目した分析結果について報告する．クラウドソーシングとは主にインターネットを利用して，広く群衆を対象としてタスクと呼ばれる課題を依頼するものである． 本研究においてはクラウドソーシングを用いた，独裁者ゲーム・最終提案ゲーム・信頼ゲームと呼ばれる3種類の経済ゲーム実験の結果について比較する．その結果，独裁者ゲームに比べて，相手のプレイヤーに拒否権のある最終提案ゲーム，返報可能性のある信頼ゲームにおいて分配額に差異が認められたが，対象が両親条件・友人条件・他人条件においてその分配額に差異が生じることが明らかとなった．この結果は両親・友人・他人を対象とした分配行動の動機が異なることを示唆して いる．

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研究機関は，知識創造と人材育成において重要な役割を担っている。近年，研究者の流動性が高まる中，研究機関間の連携や人材交流を促進するためのツールが求められている。本研究では，科研費データにおける研究者所属情報に基づいた研究機関マップを試作することを目的とする。具体的には，科研費データを収集し，研究課題や研究者の共起に基づいて，研究機関間のネットワークを構築した。研究機関ネットワークは，少数の主要大学が中心的な役割を果たす中央集権的な構造であることが示された。また，地理的な位置に基づいて，ネットワークがいくつかのクラスタに分割されていることも確認された。

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選挙においてどの政党に投票するか，適切に意思決定できることは民主主義の実現にとって重要である．しかしながら，各政党の主義主張を比較し，正しい意思決定を行うのは容易ではない．そのため，近年投票マッチングと呼ばれるサービスが数多く提供されている．これらのサービスでは ，いくつかの質問に答えることで解答者の考えと近い政党を提示してくれる．本研究ではこのような投票マッチングの分析を行った．投票マッチングのデータを利用して有権者の特徴と投票マッチング結果を受けた行動パターンを明らかにした．

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