●本授業の目的およびねらい
地理学はとても古くからある学問分野で，それだけに扱ってきた題材にはさまざまなものがあります。この授業では，そんな地理学の幅の広さを皆さんに知ってもらおうと思います。現代はデータがあふれている時代です。多くの学問分野で，それらのデータを有効に活用するにはどうすれば良いのかが検討されてきています。地理学でも，地理的データを活用するための分析方法が考えられています。この授業では，そうした地理的データを分析する考え方について，皆さんに理解してもらうことを目的とします。
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●履修条件あるいは関連する科目等
NUCTを常に確認できるようにしておいてください。また，サテライトラボで（自習）作業できるようにしておいてください。授業内容は，統計学などの他の授業科目と重複するかもしれませんが，それらの科目の履修を前提とするものではありません。
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●授業内容
この授業では，地理的なデータを分析する方法を主題とします。地理的なデータを扱うには，まず，一般的なデータ分析法の基本を学ぶ必要があります。統計学の授業で扱う題材と重複してしまうかもしれませんが，さまざまな学問分野で共通して使われている道具ですので，これを避けて通ることはできません。皆さんには，そうしたデータ分析法の基本を学んでもらった上で，地理的データの分析方法について一緒に考えてもらおうと思います。授業で採りあげる題材には，以下のようなものを考えています。
１．地理空間情報とデータの種類
２．データを見る基本的な考え方
３．地理的データから地域の傾向を見出す
４．データから関係を見る考え方
５．地理的データから地域におけるさまざまな関係を見出す
６．データ収集の実際
７．サンプルデータから言えることを考える
８．地域における関係を表現するモデルを考える
９．地域における関係を表現するモデルを考える－複数データがある場合
１０．モデルの有効性を考える
１１．モデルと実際との比較を通して地域の傾向をとらえる
１２．地域と地域の関係をとらえる考え方
１３．地域のサンプルデータから地域間の関係を見出す考え方
１４．地域間の関係から特徴的な地域を見出す考え方
１５．地理空間情報とその分析方法への期待
皆さんは，高等学校までに学んできた「社会科」や「地理」とまったく違うと感じるでしょう。むしろ，「情報」や「数学」に近い題材を扱っていきますので，「地理好き」の皆さんにはガッカリさせてしまうかもしれません。この授業の履修を選択する皆さんは，そのことを覚悟してください。
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●成績評価の方法
数回の小テストあるいは宿題で評価します。履修取り下げ制度は採用しません。小テストあるいは宿題のすべてのうち，１つでも未受験・未提出の者は，「欠席」とします。
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●教科書
とくにありません。
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●参考書
貞広幸雄ほか(2018)「空間解析入門」，朝倉書店。
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●注意事項
講義内容は「地理好き」の皆さんにはガッカリさせるものかもしれません。この授業の履修を選択する皆さんは，そのことに十分注意してください。
小テストや連絡などにNUCTを利用するつもりです。NUCTを常に確認できるようにしておいてください。また，サテライトラボで（自習）作業できるようにもしておいてください。
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●本授業に関する参照Webページ
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●担当者からの言葉(Webページのみ表示)
連絡はメールで。アドレスは，ｋｅｉ．ｏｋｕｎｕｋｉ ＠ｎａｇｏｙａ－ｕ．ｊｐ です。
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