メディア心理分析論 (社会情報・専門科目)

Major Courses

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School of Social Information Science

3Year

KCJBS3MCA1

2.00Credits

Spring semester 2026

(Spring semester)

土方 嘉徳

社会情報科学部

Japanese

3／9／16

講義後に教室、または火曜日5限に教員研究室

hijikata@gsis.u-hyogo.ac.jp

2◎／1〇／3〇

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N/a

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講義目的：
本講義では、ソーシャルメディアにおけるユーザの行動データを用いた社会分析と心理分析について述べる。また、社会分析に必要なネットワーク科学と、心理分析に必要な社会心理学の基礎理論も学ぶ。

到達目標：
・社会ネットワークの性質および生成メカニズムを理解し、それらを基にネットワーク構造を評価・解釈することができる
・ネットワーク科学における代表的な評価指標を計算し、その意味を解釈することができる
・ソーシャルメディアをコミュニケーション媒体として捉え、その構造的特徴と、それが利用者の心理や行動に及ぼす影響を整理し、説明することができる
・ソーシャルメディアの行動データを用いた社会・心理分析の実践例を手がかりに、背後にある特性やメカニズムを一般化して考察することができる
・ソーシャルメディアにおける心理実験の事例を基に、実験結果の意味や限界、そこから示唆される問題点を考察することができる
・ソーシャルメディアの心理分析に関連する社会心理学の基礎的理論を理解し、具体的な現象や事例と結びつけて説明することができる

ソーシャルメディア論、計算社会科学、社会心理学、ネットワーク科学

Ⅰ講義内容
本講義では、ソーシャルメディアを対象に、ネットワーク科学・社会分析・心理分析の三つの視点からメディア心理学を体系的に学ぶ。友人関係や影響力の構造、社会イベントやトレンドの発見方法を理解するとともに、利用動機、感情伝染、パーソナリティ、ウェルビーイングなどの心理的側面を扱う。さらに、オンラインにおける自己呈示や印象形成、恋愛・対人魅力までを取り上げ、データと心理の両面から現代のメディア現象を考察する。

Ⅱ授業計画
「第1章：Webとソーシャルメディア」と「第2章：ソーシャルメディアの歴史と分類」の内容は、「社会データ分析」の科目に移しました。本講義は、「社会データ分析」と同時に履修していただくことで、上記の章と、以下の第3章を同時に学びます。
第３章：ネットワーク科学
　１．友だち（フォロー・フォロワー）のつながり
　２．社会ネットワークの評価指標−インフルエンサーの発見−
　３．複雑ネットワークの生成メカニズム
第４章：ソーシャルメディアによる社会・トレンド分析
　４．実ネットワーク分析とニュースメディアの影響力 −Facebook, X (Twitter), ヤフーニュースを例にして−
　５．社会イベント・トレンドの検出 −自然災害と感染症を例にして−
　６．世界の文化とSNS上の行動との関係
第５章：ソーシャルメディアによる心理分析
　７．ソーシャルメディアの利用動機
　８．ソーシャルメディアにおける感情と情動伝染
　９．パーソナリティ（性格）とソーシャルメディアにおけるユーザ行動
　１０．ソーシャルメディアにおける興味・嗜好とウェルビーイング
第６章：ソーシャルメディアにおける出会い・恋愛・印象形成
　１１．対人魅力と自己呈示・自己開示
　１２．オンラインにおける印象形成と身体的魅力
　１３．ソーシャルメディアにおけるエンゲージメント獲得
　１４．自撮り写真と印象形成
　１５．まとめと発展的話題
定期試験
（各トピックは進行の目安であり多少の前後や話題の変更がありえる。）

In-person

Limited permission for use

生成ＡＩの利用にあたっては『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。
各授業回の後半では演習を行う。演習では、前半で学んだ理論や事例を踏まえ、ソーシャルメディア上の社会現象や社会問題を自分自身の問題として捉え、その背景や要因、さらには生じ得る影響について、自らの思考に基づいて考察することが求められる。これらの取り組みを通じて、主体的に考える力および物事を整理・構造化する力を養うことを目的とする。このような教育目的に鑑み、演習中における生成AIの利用は禁止する。
教員が認める範囲を超えて生成ＡＩを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。

「ソーシャルメディア論: 行動データが解き明かす人間社会と心理」，土方 嘉徳 (著)，サイエンス社，2020年 (ISBN-13: 978-4781914862)

教科書を用いた授業の予習 (10h), 教科書とレジメを用いた授業の復習 (15h), 演習課題の見直し (10h), 試験勉強 (25h)

授業中に出される演習について学生が主体的に取り組む。良いレポート（興味深い事例や考察）を紹介することで、学んだ内容への理解を深め、批判的思考能力を養う。

成績評価の基準：
　到達目標に記載する能力の到達度に基づき、S（90点以上）, Ａ（80 点以上）, B（70 点以上）, C（60 点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。

成績評価の方法：
　授業で出される演習課題 50%, 定期試験 50%
　（演習課題は、授業内で取り組み、授業終了時に提出する。家での取り組みや、授業後の提出は認めない。）

演習課題の結果は、翌週の授業の冒頭でフィードバックする。定期試験の結果は、授業評価アンケートの教員コメント欄に試験結果に関するコメントもあわせて記載する。

・本科目は、演習科目扱いとなる。授業開始時に、出席確認を行う。4回以上欠席した時点で、単位は「不可」となる。
・演習中に、教員により巡回と個別指導を行うため、教室の前方に着席すること。原則、指定範囲以外への着席（すなわち後方への着席）は、認めない。
・本科目は、授業で学んだことを、その場で考察・考究することで、学んだことの理解を深め、問題発見のスキルを高めることを目的としている。そのため、演習課題は授業内で取り組み、授業終了時に提出すること。家での取り組みや、授業後の提出は認めない。
・演習課題は、自分で考察して、自分の言葉で解答を書くこと。生成AIの使用は認めない。
・演習課題の解答で、生成AIの回答を写したとしか思えないもの、Web等の他の情報源から転載したとしか思えないもの、他の学生の解答を写した（写された）としか思えないものが発見されれば、当該演習課題を0点にし、学務課と社会情報科学部教務委員会に報告する。
・講義資料はユニバーサルパスポートにて配布される。事前に、紙に印刷してくるか、タブレット（電子ペンで書けるものに限る）にダウンロードしてくること。講義資料には、学生に書いてもらう空欄が用意してあるので、手書きで追記できる媒体を用いることが望ましい。
・演習課題は、紙に印刷したものを配布する。演習は、自分で考察し、自分の言葉で表現し、鉛筆やペンで記入すること。また、丁寧な字で書くこと。字が読めなかった場合は、当該箇所の設問は0点になる。

該当しない。

当科目は、社会データ分析論の発展的科目になる。同時に履修すると、両方の科目の理解が深まる。