シラバス参照

履修年度 2022 
担当教員

水谷 正大

連番 13610120003 
曜日・時限・開講期 水曜日 4時限 通年
期間 通年 
授業形態 講義 
分野系列 ■専門講義科目 
学年 1年生 
単位
講義名 経営情報論講義 
開講キャンパス 板橋
備考 https://www.daito.ac.jp/information/open/college/numbering/list.html 
最終更新日 2022-01-05 14:20:32.998



授業の
概要
(Outline
of
course)
マーケットとネットワークとの緊密な関係性に基づいてネットワーク分析のためのさまざまな理論や方法を数理的側面から講義します。

情報伝達経路を複雑ネットワークを主にグラフ理論的な立場で取り扱った上で、伝達された情報に基づいた意思決定をゲーム理論的な立場で考察します。

我々は人と人、人とモノそしてモノとモノとが重層的に関係している多数のネットワークの中で生活しています。これらのネットワークは非常に巨大かつ複雑であり、それを全体として把握することは極めて困難です。しかしながら複雑ネットワークの研究から派生してくる諸概念は、科学ばかりでなく、社会科学からビジネス・経営においてもその意義と有用性が分かってきました。 
授業の
到達目標
(Attainment
targets
of Course)
・全体を把握することが困難なネットワークの全体性を研究する意義を理解する
・どんな巨大ネットワークが分析研究の対象としてとなったかを知る
・ネットワークの特徴を表すさまざまな特性量を理解する
・オークションなどの例を通じてゲーム理論の考え方がネットワークの理解のどのように生かされるかを知る 
授業の
形態
(Course
method)
講義が中心となりますが、ネットワーク分析ツールとその利用の実際の紹介のためにパソコンを利用することがあります。 
授業計画
(Class
schedule)
回数 授業内容 担当教員
第1回(Day 1) 授業計画の説明 問題意識  水谷正大 
第2回(Day 2) ネットワークとグラフ  水谷正大 
第3回(Day 3) ネットワークの表現  水谷正大 
第4回(Day 4) ネットワーク上の距離  水谷正大 
第5回(Day 5) ネットワーク構造を特徴付ける指標  水谷正大 
第6回(Day 6) 中心性(1)  水谷正大 
第7回(Day 7) 中心性(2)  水谷正大 
第8回(Day 8) 中心性(3)  水谷正大 
第9回(Day 9) ネットワーク構造の分析  水谷正大 
第10回(Day 10) 巨大ネットワークとその事例紹介  水谷正大 
第11回(Day 11) スモールワールドネットワークモデル  水谷正大 
第12回(Day 12) スケールフリーネットワークモデル 流行の拡散、炎上現象  水谷正大 
第13回(Day 13) ネットワークの紐帯(tie)、弱い紐帯  水谷正大 
第14回(Day 14) 「類が友を呼ぶ」homophily現象  水谷正大 
第15回(Day 15) 前期のまとめ  水谷正大 
第16回(Day 16) ゲームとは何か、ゲームにおける行動推測  水谷正大 
第17回(Day 17) 最大応答と支配戦略、ナッシュ均衡  水谷正大 
第18回(Day 18) 混合戦略と期待利得  水谷正大 
第19回(Day 19) 繰り返しゲーム  水谷正大 
第20回(Day 20) オークションへの適用、オークションの形態  水谷正大 
第21回(Day 21) ファーストプライスオークションとセカンドプライスオークション  水谷正大 
第22回(Day 22) 勝者の災い  水谷正大 
第23回(Day 23) ゲーム理論のまとめ  水谷正大 
第24回(Day 24) 交換ネットワークのモデ  水谷正大 
第25回(Day 25) マッチングマーケット、二部グラフと完全マッチング  水谷正大 
第26回(Day 26) 市場決済価格集合の構成  水谷正大 
第27回(Day 27) 仲介者のある市場のネットワークモデル、市場の価格設定  水谷正大 
第28回(Day 28) ネットワーク上の取引モデルと均衡点  水谷正大 
第29回(Day 29) 社会ネットワークにおける権力(power)  水谷正大 
第30回(Day 30) 総括と展望  水谷正大 
授業外の
学習
(Way of
self-study)
毎週3時間程度の学習・研究を想定しています。
企業活動などの経営研究においてネットワーク理論の研究手法の活用を考えるようにして学修を深めてください。 
教科書
(Textbooks)
授業資料や課題に必要な資料はmanabaで配布します。 
参考文献など
(Books for
reference)
『社会を読み解く数理トレーニング』, 松原望、東京大学出版(2004)
『Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World』David Easley and Jon Kleinberg, http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/networks-book.pdf
『Mastering Bitcoin』, Andreas M. Antonopoulos https://github.com/bitcoinbook/bitcoinbook 
成績評価の
方法・基準
(Assessment
procedures
and
Standards
for
Academic
results)
評価方法 割合 評価基準
筆記試験   %   なし 
実技評価   %   なし 
レポート評価   50  %   授業で取り上げた話題を調査し報告する 
平常点評価   50  %   授業への参加度と議論への積極性 
その他   %   なし 
履修上の
注意
(Important
notes for
applying
to
the course)
数理的内容ですが、その抽象性が企業や経営分析のあり方にどのような有効性・普遍性を有するかを考えるようにしてください。 
連絡先・
連絡方法
など
(Contact
information/
way to
contact)
授業時に問い合わせるか t045668@st.daito.ac.jp にメールして下さい。
メールの場合には次の条件を満たすようにしてください:
1) 大東文化大学発行の自分のアドレス(s学生番号@st.daito.ac.jp)から送信
2) 件名を付けること
3) 本文に「自分の実名と所属・学生番号」、および「履修している授業科目名」と「曜日と授業時限」を明記 
その他
(Others)
なし 
画像
(image)
添付ファイル
(File)


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