科目ナンバー

GI-IF3-SM04

履修条件・関連科目等

特になし

授業で使用する言語

日本語／英語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

　主にイギリス文学と日本文学を題材とし、作品の読解とデジタルヒューマニティーズの分析技法を学びます。デジタルデータの準備・前処理、可視化、テキスト分析、コード変換、画像分析、ネットワーク分析などの技術を学びつつ、文学研究でそれらの技法を生かす手法を学びます。
　文学研究を主体とするため、テキストを精読することでイギリス文学・日本文学全般への理解と素養を深めることが最も大切となります。その上で、文学のデータ分析に挑戦し、データから得られる知見と読解や関連情報から得られた知見を融合する文学研究の方法を学びます。
　演習では、イギリス文学・日本文学の簡単なテキスト読解と、文学をデータ分析する手法を主に学びます。課題を前もって読んで発表し議論する形式を取ります。データ分析に必要な情報の基礎や情報演習、著作権についても取り上げる予定です。

科目目的

主にイギリス文学と日本文学を題材とし、作品の読解とデジタルヒューマニティーズの分析技法を学びます。デジタルデータの準備・前処理、可視化、テキスト分析、コード変換、画像分析、ネットワーク分析などの技術を学びつつ、文学研究でそれらの技法を生かす手法を学びます。

到達目標

学生は、イギリス文学・日本文学に根差す教養をもとに、情報や法律の知識・方法を活用するなどして、自らの力で物事を考え、他人と交わり、世の中を生きていく力を養うことができます

授業計画と内容

演習Ⅲでは、演習Ⅱに続き、テクスト分析の代表的な手法であるトピックモデリングと感情分析について学びます。毎回の発表により、発表の仕方を身に着けます。
第１回 ： オリエンテーション
第２回 ： トピックモデリング概説・MALLET
第３回 ： 感情分析概説・STM・クラスタリング・ネットワーク図・ワードクラウド
第４回 ： 基礎論文講読（田畑2024）
第５回 ： 基礎論文講読（中村鄭 2025b）
第６回 ： 基礎論文講読（伊東鄭 2025）
第７回 ： データ準備（データ入手）
第８回 ： データ準備（データ整理）テキスト化
第９回 ： データ準備（データ整理）データクリーニング
第10回： データ分析（トピックモデリング）MALLET準備
第11回： データ分析（トピックモデリング）MALLET演習
第12回： データ準備（データ入手）
第13回： データ分析（感情分析）
第14回： 振り返り

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業時間外の学修に必要な時間数／週

毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

グループワーク／プレゼンテーション

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

タブレット端末

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

参考文献
田畑智司「確率論的トピックモデリングによるBritish classic fictionの「遠読」」『英文學研究』支部統合号, vol. 16, 2024, pp. 36-45.
Andrew Kachites McCallum. "MALLET: A Machine Learning for Language Toolkit." http://mallet.cs.umass.edu. 2002.
中村靖子、 鄭弯弯『ことば×データサイエンス』（春風社、2025年）ISBN: 978-4868160274

その他特記事項

参考URL