第 69 回数理社会学会大会（JAMS69）大会案内
日時：2020 年 3 月 16 日（月）～3 月 17 日（火）会場：慶應義塾大学三田キャンパス

大会委員長：竹ノ下弘久（慶應義塾大学）●第 69 回大会開催校より竹ノ下弘久（慶應義塾大学）
このたび、数理社会学会第 69 回大会を、慶應義塾大学三田キャンパスにて開催させていただくことを大変うれしく思っています。慶應義塾大学での数理社会学会の開催は、2003 年の第 36 回大会（織田輝哉大会委員長）以来、3 回目です。私自身も、織田委員長のもとで、大会運営のお手伝いをさせていただいたことを思い出します。
2003 年の大会の時は、1937 年竣工の第一校舎で行われましたが、今回も同じ校舎での開催となります。三田キャンパスは、羽田空港や新幹線の品川駅からも近く、地方から来られる会員には、大変便利な立地となっています。今回の大会でも、多くの方々にご参加いただき、みなさまのご研究の成果報告や学術交流などに貢献させていただければ、非常にうれしく思います。
これまでに、同僚や数理社会学会の会員諸氏からもご教示いただきましたが、三田キャンパスの周囲には、慶應仲通りを中心に、多くの飲食店がございます。会員の皆様には、大会期間中や大会後の飲食や交流のための多くの魅力的な選択肢を提供することと思います。また私自身は、最近ごぶさたしていますが、慶應の正門を出て右手にラーメン二郎もあります。ご興味がある方は、ぜひ、そちらの味もご堪能ください。
なお、今回の大会は、慶應義塾大学文学部の 7 専攻を中心に組織されている三田哲学会と共催の形で行われます。慶應義塾大学には、文学部に稲葉昭英会員、織田輝哉会員も所属しております。みなさまのご参加を心よりお待ちしております。

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● 第 69 回数理社会学会大会のご案内
第 69 回数理社会学会大会は下記の要領で開催されます（プログラムをウェッブ上で公開中です）．今大会では特別企画として、ワンステップアップ・セミナー「機械学習・自然言語処理入門（講師：高橋和子会員）」、研究活動委員会シンポジウム「社会階層とジェンダー」が開催されます．活発で刺激的な研究交流の場となるよう，みなさまのご参加をお待ちしています．
（研究理事：石田淳）
１．期日：2020 年 3 月 16 日（月）・17 日（火）２．会場：慶應義塾大学三田キャンパス・第一校舎 受付は 2 階です。
東京都港区三田 2-15-45
３．アクセス＜交通アクセス＞
田町駅（JR 山手線／JR 京浜東北線）徒歩 8 分
三田駅（都営地下鉄浅草線／都営地下鉄三田線）徒歩 7 分
赤羽橋駅（都営地下鉄大江戸線）徒歩 8 分

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懇親会会場① 第一校舎大会会場である第一校舎⑤西校舎（懇親会会場：山食） ⑨研究室棟（委員会、理事会等）

三田キャンパスは、下記 URL からもご確認いただけます。
（https://www.keio.ac.jp/ja/maps/mita.html）
４．参加費
一般（会員）3,000 円

学生・院生（会員）1,000 円

一般（非会員）5,000 円

学生・院生（非会員）2,000 円

５．懇親会3 月 16 日（月） 総会終了後 午後 6 時頃を予定
会費：一般 6000 円

院生・学生 2000 円

会場：三田キャンパス西校舎 山食６．宿泊：各自でご予約ください。東京都内は恒常的に宿泊施設が不足しています。お早めにご予約ください。
７．昼食：両日ともキャンパス内の生協食堂（西校舎地下 11 時～14 時）が営業しています。三田キャンパス周辺には飲食店も多くあります。大会事務局によるお弁当の準備は行いません。
８．連絡先：竹ノ下弘久（大会事務局）
住所：〒108-8345 東京都港区三田 2－15－45 慶應義塾大学法学部
電話：03-5427-1097
電子メール: jams.meeting69@gmail.com（一般的な問い合わせ）3

● 第 69 回大会時のワンステップアップ・セミナーのご案内
第 69 回大会前日に第 19 回ワンステップアップ・セミナーを，下記の要領で開催します．高橋和子会員を講師とし，「機械学習・自然言語処理入門」について紹介していただきます．ふるってご参加ください．
1. 題目：機械学習・自然言語処理入門
2. 講師：高橋和子（敬愛大学）
3. 日時：2020 年 3 月 15 日（日）15:00～17:00
4. 場所：慶應義塾大学三田キャンパス第 1 校舎 102 教室
5. 内容：
機械学習（machine learning）は形式科学と応用科学の両面をもち，さまざまな定義があります
が，古くは，計算機科学者 A. L. Samuel が述べた「明示的にプログラミングすることなく，コンピュータに行動させるようにする科学」（1959 年）のことで，現在の目的は，「数値・文字・画像・音声など多種多様なデータの中から，規則性・パターン・知識を発見し，現状を把握や将来の予測をしたりするのにその知識を役立てること」（「朱鷺の杜 Wiki」神嶌敏弘氏（産業技術総合研究所））という説明がわかりやすいと思います。また，自然言語処理（natural language processing）
は，「人間が読み書きや話しに使う言語で書かれた文書や，文書の集まり(コーパス)をコンピュータで処理すること」（同上）ですが，近年はコーパスの活用により，統計モデルを求めるだけでなく，機械学習を用いることが多くなっています。
本セミナーでは，機械学習と自然言語処理の入門として，その概要について説明します。具体的には，機械学習では基本的な考え方と代表的な手法を解説し，理解を深めるために，一部の手法については，Waikato 大学（ニュージーランド）で開発されたデータマイニング用フリーソフ
ト Weka を利用した実習を行います。Weka は良質のサンプルデータをもち，GUI により容易に操作できます。また，自然言語処理では，基本解析と応用技術について解説します。
6. 目標：
・機械学習の基本的な考え方と代表的な手法を Weka の使用により具体的に理解する・自然言語処理の基本解析と応用技術を理解する
7. 扱う項目：1. 教師あり学習：ナイーブベイス分類器，決定木，サポートベクターマシン
2．教師なし学習：凝集型クラスタリング，K-means 法，パターンマイニング
3．強化学習4. アンサンブル学習：バギング，ランダムフォレスト，ブースティング
5. 基本解析：コーパス，形態素解析，構文解析，意味解析，文脈解析
6．応用技術：機械翻訳，情報検索，文書分類，情報抽出，質問応答，テキストマイニング
7．Weka8. テキスト：特になし（資料配付）
9. 参加費：無料
10. 定員：特になし
411. 参加資格：会員・非会員を問いません．
12. 申し込み：以下の URL に，ワンステップアップ・セミナーの参加登録をお願いします．参加
登録の締め切りは，2020 年 3 月 8 日（日）です．
https://forms.gle/d8knQwbm47NDfP8j8
13. 留意事項
PC の持ち込みを推奨します。Weka は Java が用いられていますので，事前に①Java と②Weka を下記の URL からダウンロードしインストールしておいてください。なお、当日使用予定のサンプルデータは Weka のインストールに付属していますが、念の為インストール先のフォルダ内（Program Files 等）を確認してください。サンプルデータがインストールされていない場合は当日 USB にて配布いたします。
①Java (Windows): https://java.com/ja/download/,(Mac): https://java.com/ja/download/help/mac_install.xml②Weka：https://waikato.github.io/weka-wiki/downloading_weka/ (任意の OS を選択)

● 第 69 回大会研究活動委員会シンポジウム「社会階層とジェンダー」のご案内
このシンポジウムでは、社会階層とジェンダーについての最新の研究についてご報告いただきます。1970 年代ごろまで、階層研究では家族を階層の単位とし、ジェンダーに関心を持ってきませんでした。しかし、この視点は強い批判を受けることになり、欧米でも日本でも見直しが図られます。ただし、男性を前提として作られた従来の理論や実証モデルをそのまま女性に当てはめることは適切ではない場合もあり、家族や女性の就業の変化もふまえながら、ジェンダーを反映した階層研究が模索されています。このシンポジウムでは、家族社会学の研究動向から階層研究の課題を提起いただき（岩間報告）、ライフイベントと職業達成（鹿又報告）、一次元的な職業の地位指標と男女格差（山口報告）、職業威信スコアが受けるジェンダーの影響（脇田報告）についてご報告いただきます。
研究活動委員会シンポジウム「社会階層とジェンダー」
日時：2020 年 3 月 16 日（月）（大会１日目）14:50～16:50
会場：慶應義塾大学三田キャンパス第 1 校舎 121 教室
司会：髙松里江（立命館大学）
報告者：「『家族』の多様化と階層研究の課題――家族社会学の研究動向を手掛かりとして」岩間暁子（立教大学）「女性のライフイベントと職業達成――男性との比較」鹿又伸夫（慶應義塾大学）「一次元的な職業の地位指標が男女格差を的確に反映しない理由について――潜在ロジットモデ
ルによる分析」山口一男（シカゴ大学）「女性の社会的地位の測定と職業威信スコア」脇田彩（首都大学東京）

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