教學大綱 Syllabus

科目名稱:大數據社會分析

Course Name: Social Big Data Analysis

修別:選

Type of Credit: Elective

4.0

學分數

Credit(s)

10

預收人數

Number of Students

課程資料Course Details

課程簡介Course Description

巨量資料或是大數據(big data)的演化進步,導引社會進入「數據經濟時代」(era of data economy)。資料分析學(data analytics)或是資料科學(data science),即將衝擊當代社會,影響我們的生和方式或生活福祉,但是,這樣的衝擊也是一個新的發展契機。本課程透過引介資料分析學,企圖結合社會學智識,運用機器學習、資料採礦等分析技術的威力,掌握社會發展的脈動。除此之外,大數據提供了社會學研究另一個可能性,與此同時,社會學研究仍仰賴調查所蒐集的資料。調查資料的優勢在於可進行母體推論,也能依據社會學研究旨趣蒐集重要的相關變項。此外,部分政府及學術單位所執行的經常性調查,業已累積多年調查資料,對於了解台灣的社會變遷、世代差異或是社會學中重要的因果關係,提供了寶貴豐富的訊息。本課程將著重介紹行政院主計總處執行的「家庭收支調查」及中研院調查研究中心的「華人家庭動態調查」,藉由兩個大型調查資料庫的介紹,讓同學對傳統社會學資料的型態、方法及研究應用潛力有更深入地了解。

核心能力分析圖 Core Competence Analysis Chart

能力項目說明


    課程目標與學習成效Course Objectives & Learning Outcomes

    1. 瞭解大數據或巨量資料的社會影響。

    2. 掌握社會大數據資料分析方法。

    3. 熟悉社會研究的重要資料庫。

    每周課程進度與作業要求 Course Schedule & Requirements

    教學週次Course Week 彈性補充教學週次Flexible Supplemental Instruction Week 彈性補充教學類別Flexible Supplemental Instruction Type

    課程進度視同學學習狀況與需求,適時調整。

     

    日期

    課程內容

    9/15

    數據經濟時代

    9/22

    資料分析學概述

    9/29

    中秋節

    10/6

    資料處理

    10/13

    資料視覺化

    10/20

    集群分析

    10/27

    文本分析

    11/3

    機器學習

    11/10

    機器學習

    11/17

    個案練習:小區域人口估計

    11/24

    個案練習:校係選擇之關連性

    12/1

    資料庫探索:家庭收支調查

    12/8

    資料庫探索:家庭收支調查

    12/15

    資料庫探索:華人家庭動態調查

    12/22

    資料庫探索:華人家庭動態調查

    12/29

    資料庫探索:社會經濟資料服務平台

    1/5

    巨量資料分析數位自主學習

    1/12

    巨量資料分析數位自主學習

     

    授課方式Teaching Approach

    80%

    講述 Lecture

    0%

    討論 Discussion

    0%

    小組活動 Group activity

    20%

    數位學習 E-learning

    0%

    其他: Others:

    評量工具與策略、評分標準成效Evaluation Criteria

    課堂參與

    書面報告

    實做與文獻閱讀

    指定/參考書目Textbook & References

    Alexander, Alexander. 2023. Telling Stories with Data: With Applications in R. Boca Raton, FL: CRC Press.

    Asian Development Bank. 2020. Introduction to Small Area Estimation Techniques: A Practical Guide for National Statistics Offices. Metro Manila, Philippines: Asian Development Bank.

    Foster, Ian, Rayid Ghani, Ron S. Jarmin, Frauke Kreuter and Julia Lane Lane, eds. 2017. Big Data and Social Science: A Practical Guide to Methods and Tools. Boca Raton, FL: CRC Press.

    Foster, Ian, Rayid Ghani, Ron S. Jarmin, Frauke Kreuter and Julia Lane Lane, eds. 2021. Big Data and Social Science: Data Science Methods and Tools for Research and Practice. Boca Raton, FL: CRC Press.

    Grossman, Irina, Kasun Bandara, Tom Wilson and Michael Kirley. 2022. "Can Machine Learning Improve Small Area Population Forecasts? A Forecast Combination Approach." Computers, Environment and Urban Systems 95(101806).

    Jacobucci, Ross, Kevin J. Grimm and Zhiyong Zhang. 2023. Machine Learning for Social and Behavioral Research. New York: The Guilford Press.

    Leventhal, Barry. 2016. Geodemographics for Marketers: Using Location Analysis for Research and Marketing. London: Kogan Page Limited.

    OECD. 2015. Data-Driven Innovation: Big Data for Growth and Well-Being. Paris: OECD Publishing.

    Sasikala, S., D. Renuka Devi and Raghvendra Kumar. 2023. Research Practitioner's Handbook on Big Data Analytics Boca Raton, FL: CRC Press.

    Sedkaoui, Soraya. 2018. Data Analytics and Big Data. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.

    Wilson, Tom, Irina Grossman, Monica Alexander, Phil Rees and Jeromey Temple. 2022. "Methods for Small Area Population Forecasts: StateoftheArt and Research Needs." Population Research and Policy Review 41(3).

     

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