基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	地域データ解析特論／Practical Spatial Data Analysis with Open-Source Software
時間割コード ／Course Code	C211000004
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	地域共創科学研究科／
曜日コマ ／Day, Period	火　2
開講区分 ／Semester offered	前期／first semester
単位数 ／Credits	1.0
学年 ／Year	1,2
主担当教員 ／Main Instructor	増山 篤／MASUYAMA ATSUSHI
科目区分 ／Course Group	大学院（修士課程）　スキル科目
教室 ／Classroom
必修・選択 ／Required/Elective	必修
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Faculty/Department
増山 篤／MASUYAMA ATSUSHI	人文社会科学部／

難易度（レベル） ／Level	レベル5
対応するＤＰ ／DP	A1,B1,C1
授業としての具体的到達目標 ／Concrete arrival target as the class	・地域の現状理解や将来予測に役立つオープンデータ，オープンソースソフトウェアにはどのようなものがあるかを知り，また，その基本的な扱い方を身に付ける。 ・データ・ソフトウェアを用いて，直観的かつ効果的に地域の様子を理解させる地図を作成できるようになる。 ・データ・ソフトウェアを活用して，地域のどこに課題があるか，客観的に分析できるようになる。 ・データ・ソフトウェアを活用して，地域の中での人の動きや将来人口を予測できるようになる。
授業の概要 ／Summary of the class	地域課題を解決するためには文系・理系の専門的見地から共創することが重要であるが，意見を戦わせ，解決に至る方法を共に考え創りあげていくためには，議論の礎として地域課題をエビデンスに基づいて理解する必要がある。そこで，本講義では，地域に関するオープンデータの種類と入手方法，地域データ解析のオープンソースソフトウェアの利活用を学ぶ。まず，フリーのGIS（地理情報システム）を活用し，地域の社会経済状況や自然環境を効果的に視覚化する方法を学ぶ。次に，地域課題の所在を推測統計学的に確認・検出する分析手法とその実行方法を学ぶ。最後に，地域内の将来人口構成や人の動き・流れを予測する方法とその具体的手順を学ぶ。
授業の内容予定 ／Contents plan of the class	第１回：地域理解に役立つオープンデータを知る　（Teamsによる双方向授業） 　　e-stat，国土数値情報，基盤地図情報，オープンストリートマップ 第２回：地域を理解する地図表現・分析のためのフリーソフト　（Teamsによる双方向授業） 　　QGIS，GeoDA，R maptoolsパッケージ 第３回：地域を俯瞰的に眺める地図の作成法 　（Teamsによる双方向授業） 　　連続・非連続カルトグラム，三次元地形図の作成 第４回：交通による地域のつながりを見える化する　（Teamsによる双方向授業） 　　PythonによるWeb経路探索サービスの利用 第５回：地域のどこかが問題なのか　（Teamsによる双方向授業） 　　点パターン分析（K関数法），空間的自己相関分析（Moran's I） 第６回：地域の中での注目箇所を見つけ出す　（Teamsによる双方向授業） 　　Local Moran's I，Getis-Ord統計量 第７回：地域の中での人の動きを把握する　（Teamsによる双方向授業） 　　ロジットタイプモデル，情報量最小化型モデル 第８回：地域人口の未来を占う　（Teamsによる双方向授業） 　　コーホート分析，地域間流動モデル ※　「Teamsによる双方向授業」とありますが、より正確には「原則として対面で講義を行うが、必要が生じた場合は、Teamsによる双方向授業を行う」という意味です。
成績評価方法及び採点基準 ／A scholastic evaluation method and marking standard	小レポート（4回），最終レポート，平常点の３つを総合して評価する。それぞれのウェイトは，小レポート40%，最終レポート50%，平常点10%である。小レポートでは，各回で扱われたオープンソースソフトウェアやオープンデータに関する基本的な知識や扱い方を理解・修得したかどうかを評価する。最終レポートでは，データ・ソフトウェアを活用して地域の中での人の動きや将来人口を予測できるような実践的スキルが修得されたかどうかを評価する。平常点では，各種データやソフトウェアが地域課題を客観的に分析する上でどのように役立つか，ということについて授業内で積極的な発言や考察を行ったかどうかを評価する。
予習及び復習等の内容 ／Contents such as preparations for lessons and the review	担当者から紹介された文献等に目を通すなどの予習を行うこと（15時間）、また、自分の手を動かしてPCを操作し、復習をきちんと行うこと（45時間）。
教材・教科書 ／The teaching materials, textbook	教科書は特に指定しない。
参考文献 ／bibliography	今木洋大，岡安利治 編著 (2015)『 QGIS入門　第2版』古今書院 Chris Brunsdon，Lex Comber著／湯谷 啓明，工藤 和奏，市川 太祐 訳 (2018) 『 Rによる地理空間データ解析入門』共立出版
留意点・予備知識 ／Point to keep in mind, back ground	高等学校レベルの数学、学部レベルの統計学、パーソナルコンピュータの基本操作を修めていることを前提とする。
授業内容に関する質問・疑義等 ／Question, doubt about class contents	月曜日　１０時２０分から１１時５０分　又は　月曜日　１２時５０分から１４時２０分　 なお，この時間帯以外での面会を希望する場合は，事前に連絡すること。
Eメールアドレス・HPアドレス ／E-mail address, HP address	masuyama(at)hirosaki-u.ac.jp（メール） （(at)を@に置き換える）
学問分野1（主学問分野） ／Discipline 1	C25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野） ／Discipline 2	A04:地理学，文化人類学，民俗学およびその関連分野
学問分野3（副学問分野） ／Discipline 3	該当なし
地域志向科目 ／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法 ／Class form, class method	講義およびPCを利用した実習
科目ナンバー ／The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について ／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他 ／Others	特にありません。

No.	回（日時） ／Time (date and time)	主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
該当するデータはありません