【予定】

• ５／３１　ゼミの写真撮影（済）
• ６／２４土　フィールドワーク（相模原・町田）（済）
• １０／１０火　フィールドワーク（ズーラシア）
• • 9:30集合
  • 10:00～　園長説明+ゾウのバックヤードツアー
  • 12:00～　自由行動　ＧＰＳ+写真
  • 15:00-16:00　データ回収
  • 16:00　解散

●フィールドワーク（町田～相模原）で作成した地図（成果物）

• https://drive.google.com/open?id=1zJAsDPJJG11bUOQIHAaOHL50Zms&usp=sharing

●google my mapを試す

• gmailアドレスを持つ
• コンビニ、美容室、歯科医院のデータをデスクトップに置く
• google maps →メニュー（三本線）→マイプレイス→マイマップ→地図を作成→「無題の地図」の名称を変える
• レイヤの追加→インポート→コンビニデータをdrag and drop→アイコンを変える
• 他の２つのデータを追加
• ３つの施設に関する分布の様子の違いをレスポンスカードに書く

●今昔マップでズーラシアは昔何であったのかを調べて下さい

●動物園でどのような地図を作るか？

• 既存の動物園地図をネットで調べて紹介して下さい
• どのようなテーマで地図を作るかを考えてみてください

●コンビニ・歯科医院・美容院の分布の違い

• 170925　３年ゼミ
• • コンビニ、美容院、歯科医院の立地の特徴について、「こうなのではないか」と思うことを箇条書きでいくつか書いて下さい
  • ↓結果

●コンビニ・歯科医院・美容院の分布の違い

• 170920
• • iタウンページ相模原市南区「美容院」175件、「歯科医院」155件を利用
  • 仮説
  • • 美容院の方が駅に近い方に集中している、美容院同士の距離はどちらかというと近い
    • 歯科医は昔の人口に対応した形で分布しているのではないか？
  • 結果
  • • 意外と歯科医と美容院の分布形態は似ていた。ただし、駅から離れたところでは、他の医院よりも一定の距離を取ろうとしている
    • コンビニは他店との距離も考慮した出店をしている
  • 今後
  • • 駅からの距離の計算と度数分布表の作成
    • お互いの店の平均距離の計算
    • 坂が多い横須賀市との対比
    • コンビニ・美容院・歯科医院の地理的分布に関する文章を読破170705
• • まず仮説を立てて分析する

●●コンビニ

• 170628
• • 分布の違いなどを比較してみる
• 170925　
• • テーマの変更
  • • 「コンビニの利便性と将来性」
    • 「コンビニのサービス内容や立地とその将来像」
  • ３大コンビニの比較
  • • セルフレジへの取組み
    • プライベートブランド
    • 都市、田舎の立地戦略
  • 地域の違い（相模原市南区、横須賀）
  • • コンビニの立地
  • 自動販売機コンビニ：オフィスの中など、労働者不足、セルフレジ、公共料金の払い込みなど
  • ⇒将来はどうなる？

●●ＴＤＬ

• 170705　書籍を入手した
• 170925　
• • source = 書籍、ディズニーアカデミーの本、web
  • 比較という方法論を行わない場合には、１つのものに対する異なる考え方を整理するという方法がある。いくつかの論点について、肯定的な意見、否定的な意見などを、整理する形。過去、現在という形で、「見方がどのように変化しているのか」を調べてもよい。古い本と新しい本を比較するなど。

●●化粧品

• 170510
• • 方法１　どの年代がどのような化粧品を使っているのか。スキンケア、その効果などを整理していく。
  • 方法２　２つの化粧品会社の比較（経営戦略など）
  • ※ファッションと化粧の関係等ではない。
• 170925
• • SK-Ⅱと資生堂の比較
  • • いくつかの観点で
    • 対象世代
    • 特徴
    • 販売方法
    • ※SK-Ⅱ：プロクター・アンド・ギャンブル (P&G) の子会社であるP&Gプレステージ合同会社の化粧品ブランド
    • 上位のブランド＝ソフィーナ（花王）、DHC（ディーエイチシー）,ＳＫ-Ⅱ（Ｐ＆Ｇプレステージ）、アーティストリー（アムウェイ）、ニュースキン、ドモホルンリンクル（再春館製薬所）、ファンケル（ファンケル）、エリクシール（資生堂）
    • Ｔ：ということは資生堂もブランド名で行くべき？
    • Ｔ：思った以上にいろいろなブランドがありシェアを獲得している

●●ゲーム

• 170419
• • ソニーと任天堂
  • ソニー：コンピュータのアプリ
  • 任天堂：昔ながらの：マザー２、３、ドンキーコンプ、ヨシワラ　：ファミコン
  • スマホゲームとの関係
  • どのような種類のゲームが流行っているのか＝時代背景との関係
• 170925　
• • 方向性を変える
  • （借題）人々のデジタルゲームへの向き合い方の時代的変化
  • （仮題）デジタルゲームを巡る社会の変化
  • 時間軸を中心に書く
  • 年表を書く：ゲーセン→ファミコン→スマホなどの製品、時代背景、利用率の折れ線グラフ、
  • 章立ては、「危険性の質的変化」、「子どもの成長への影響への考え方」（ゲームに対する人々の考え方やの印象）など、観点を選んでから展開するとよい

●●テーマ地図を作り公開する

• 170705
• 作品を作る形にする
• 写真、コメント付きの地図を作る
• 例えば、ゴミが捨てられている場所の地図など
• まず世の中にどのような地図が作られているかを調べる
• 調査方法は、epicollect5を利用するか、又は、exif付き写真+メモの形とするか、別途考察する

●マイリトルポニー

• 170419
• ４つの世代がある→顔などが特に変わった
• リカちゃん人形
• • アニメの影響で目が大きいなどの変化が生じた
  • 他の要因は何？　洋服の流行など
• マイリトルポニーは何の要因で変化していくのかをまとめる
• マイリトルポニーが好きな人たちの層はどのように変化してきているのか
• 参考：リカちゃんなど、他に変化しているものの要因が、ポニーにも当てはまるかをチェック

●ネットの管理方法

170705

• 法制度の変化を調べている
• 改正ストーカー規制法（SNSなど）、改正個人情報保護法

170607 情報通信産業論

• 「ネット上の問題投稿に対しどう対応すべきか」（主な意見等）
• • 事業者等の対応
  • 誹謗中傷にはDMで警告を出す／誹謗中傷は削除する／アカウントを凍結させる／拡散する前に素早く削除する／検索できないようにする
  • 表現の自由もあるので判断が難しい（複数）／明確な線引き（例：NGワード）を決めて規制する／炎上しているもの自体を削除する／炎上した記事を表示できなくする
  • 炎上を起こす人をマークする／日ごろから発信者は特定しておく
  • 掲示板で個人識別を可能にする／FaceBookのように本名しか登録できないようにする
  • 投稿規定を必ず読んでもらうようにする／炎上事例を皆に紹介する／テレビCMなどで啓蒙活動を行う
• 国の対応
• • （国には介入して欲しくないが）殺人予告などは国が介入する／罰を重くする
  • 学校教育で法律等について教える（誹謗中傷等を行う結果がどうなるか）／社会人にもネットリテラシー教育を行う
• 個人の対応
• • 発信する前に確認する／炎上しないように気をつけて発言する

170510

• Google formで20件、Questant ２万+1.5万で100件
• 今後は、得られた結果を文にしていく
• ローデータを用いてクロス集権を行う
• google form（若い年齢層中心）とQuestant（高い年齢層中心）の比較
• twitterへの疑似犯罪発生抑止におけるリスト組み合わせ方式の提案
• • 犯しそうな人にラベルをつける
• google formでの回答結果をexcelにＤＬすると文字化けする問題
• • （対応方法１）DLしたcsvファイルをexcelで読む→データ→インポート→ＤＬしたファイルをテキストファイルとして選択→文字コード＝ANSI、区切り＝カンマなどを指定
  • （対応方法２）ＤＬしたcsvファイルを右クリック→プログラムから開く→メモ帳→名前を付けて保存で文字コード＝ANSIで保存し直す→excelで読む
  • ※googleはUTF-8の文字コードを使用、windowsはANSIの文字コードを使用、このため文字化けが起こる。

170419

• アンケート内容の検討
• ネット掲示板等で匿名を禁止してはどうか
• • 数字のIDを割り当てる→悪用されるおそれ
  • T:署名のしくみ
  • IPアドレスは位置情報がわかってしまう＝ストーカー被害などのおそれ
• Twitterは画像の検索ができない（違法画像があることのチェックができない）
• iPhoneは未成年がTWがDLできないようにしている？
• 投稿記事の削除やアカウントの凍結の基準は？

●●研究の第１段階

• 先行研究を調べる（既にどのようなことが言われているのか）

●備考

• 画像を提示しての評価調査ができないものか。

●●アンケートのまとめ方

• 主成分分析で２～３の軸に集約して、それぞれがどの位置にいるのかを明らかにする
• 多変量解析で、関係性を見る
• 方法１：１つの集団に２つの対象を評価してもらう
• 方法２：２つの集団に対象を評価してもらう

●170531

• 炎上に対する方法としてはどのようなものがあるか？
• 投稿者の投稿傾向の開示
• • その投稿者の投稿傾向をソフトウェアでサマリーしてくれる
  • ＩＤをクリックすると過去の投稿一覧が見れる
  • Ｔ：ＡＩにより、投稿者の悪質度などを計算できるのではないか？
• 投稿者のレイティング
• • ｉｄを配布→認証マーク（アマゾンのベストレビューアのようなもの）
  • twitterでは本人確認済みのアイコンには本人確認済みマークがつく（企業、有名人などが対象）