心理学×データサイエンス

従来の心理学の領域を超えた幅広い学び。
心理学的実証データを有効活用し、ビジネスや産業、研究・開発分野において
活躍できる知識・スキルを身につけます。

心理学部で何を、どう学ぶのか。

製品評価の心理学

製品の魅力や価値を高めるには、製品評価が鍵となります。ですが、その評価方法には、いまだに大きな改善の余地があると考えられています。
そこでこの授業では、従来の評価方法の問題点、評価の基盤となるヒトの視覚の仕組み、評価方法の研究の実例を学びます。これらにより、使う人の感性の仕組みに基づいた製品評価の方法への理解を深めます。

感性工学

例えば、消費者が「シックな腕時計がほしい」と思ったり、デザイナーが「高級感のある家電製品を作りたい」と思ったりします。このときの「シックな」や「高級感」という感性を、色や形などの具体的なデザイン要素に落とし込む技術の学問が感性工学です。
感性工学はまだ新しい学問です。そこでこの授業では、感性工学の基礎となるヒトの視覚特性やその測定方法、感性工学の研究の実例などから感性工学を学びます。これらにより、ヒトの感性に合った物作りへの理解を深めます。

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心理学部で何を、どう学ぶのか。

消費者行動論

消費者が実際に商品を購入する際、どのように商品をリサーチし、どのような情報にもとづいて買う／買わないということを決めるのか、また「どこで」「どのように」購入するのかといった、幅広い「消費者の心理と行動」を学び、消費者に対する深い洞察力を身につけます。
また、その知見が、実際に企業が行う「売れるしくみづくり」をはじめとするマーケティング戦略にどのように生かされているかを理解し、自ら戦略を立てる方法も学びます。

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心理学部で何を、どう学ぶのか。

データサイエンス入門

スマートフォンの普及や計測・通信技術の発展によって、近年では社会に蓄積されるデータは量・種類ともに飛躍的に増大しています。データサイエンスは、それらのデータの処理・分析を行いデータの中から価値のある情報を引き出すことを目的とする学際的な領域です。この授業では、さまざまな領域におけるデータ分析の実際の例を通して、データサイエンスとは何かを学びます。

情報ビジネス心理学演習I

この授業では、統計解析に特化したプログラミング言語Rを学びます。ビッグデータへの注目などから近年ではビジネスシーンでの利用も増えてきており、社会人からも需要が高くなっています。データの処理方法や可視化などの必須の技能を身につけて、データから価値ある情報を引き出す技術を修得することをめざします。

多変量解析

この授業では、統計ソフトの使い方の学習にとどまらず、その方法の土台にある仮定や理論についての初歩的な知識や、具体的なデータ解析の方法を学ぶことで、心理学研究に応用できる統計学の知識を修得します。また将来、個人・属性に関する情報や購買・行動履歴などといった膨大なデータを蓄積、統合、分析および活用し、企業の販売促進をはじめとする多彩なビジネスへ役立てていくためのスキル修得をめざします。

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心理学部で何を、どう学ぶのか。

実験心理学演習I

人の心理的機能を評価するためには、どのように測定をすればよいのでしょうか。この授業ではその方法を修得するために、コンピュータを用いた心理学実験プログラムによるさまざまな測定方法を学びます。人の反応時間や視線の計測など、さまざまな方法の応用可能性を考えていきましょう。

デジタルデザイン演習

近年、バーチャルリアリティや拡張現実の技術が急速に発展し、私たちの世界が広がりつつあります。デジタルデザイン演習では、実際にUnityというゲームエンジンを使って簡単な仮想世界を作成し、新たな世界の広がりへの理解を深めます。

なぜ「心理学×データサイエンス」なのか。

見たり触れたりすることができない人間の心理に迫るために、
心理学ではアンケートやインタビュー、実験・観察といった手法を用います｡
こうして収集したデータを正しく処理・分析し、
得られた情報を根拠（エビデンス）として研究を進めます。
データサイエンスとは、大量のデータの中から意味のある情報を取り出すための科学と技術。
心理学とは切り離せない関係にある学問です。

現代社会のあらゆる分野で
役立つ学び

膨大なデータが流通し蓄積する現代社会。このビッグデータから得られる情報は、心理学研究にとどまらず、ビジネス・行政・医療・教育など社会のあらゆる分野で、意思決定の根拠として重要な役割を果たします。データサイエンスの学びは、どんな分野に進んでも役立てることができます。

心理学×データサイエンスが
あなたの武器に

心理学部では心理学の幅広く専門的な知識を身につけることができます。またコミュニケーションやストレスマネジメントといった対人スキルを養います｡その上で、データサイエンスの知識とスキルを組み合わせられる本学部の学びは、現代社会を生きるあなたの強力な武器となります。

文系の人も無理なく学べる
習熟度別クラス

1年次に全員が学ぶ入門科目「心理学統計法」では、習熟度別の少人数クラス編成を導入します。「数字や数式を扱うのは苦手」という人でも基礎からじっくり学ぶことができ、着実に力をつけることができます。

より高度な専門性を磨く
上級科目も

2年次以降は「データサイエンス入門」「情報ビジネス心理学演習（ビッグデータ分析）」「多変量解析」などの科目群を開講。専門性をさらに高めて、将来はデータサイエンティストとして活躍することも可能です。