第16回KG-RCSPセミナーを，下記のとおり開催しました．細川先生，どうもありがとうございました．

【日時】2017年10月30日(月)13:30～15:30
【場所】関西学院大学西宮上ケ原キャンパスF310教室
【発表者】細川研知氏(NTTコミュニケーション科学基礎研究所)
【タイトル】オンラインでの知覚実験の刺激制御法

詳しくはこちらをご覧下さい．

第15回KG-RCSPセミナーを,下記の通り開催しました．

【日時】2017年7月7日(金) 15:30～17:30(予定)
【場所】関西学院大学西宮上ケ原キャンパスF201教室
【講演者】小林哲郎氏(香港城市大学・関西学院大学社会心理学研究センター客員研究員)
【タイトル】東アジアではなぜデモ参加者が嫌われるのか？

国際的に見ても低調な日本の政治参加に着目し，なぜ「政治参加する人は嫌われるのか」を，特にその対人認知過程に注目して検討する国際比較研究のデータが紹介されました．投票外政治参加としてデモをとりあげ，これに数回参加したという文言が挿入された対象人物に関するヴィニエットに対しては，それが挿入されていないものや，単に政治に関心を持っている，あるいは社会参加（環境問題に関するイベントへの参加）した経験があるという文言が挿入されているものに対してよりも社会的距離をとるべきと評価する傾向が日本（および中国）において顕著であり，特に日本ではその評価は当該人物を「危険だ」と認知することに媒介されていることが示されました．セミナーではその背景要因や「デモ参加」が含意するものは何か，などについて活発な議論が交わされました．ご参加下さった皆様，どうもありがとうございました．（報告者：三浦麻子）

Osaka.Stan #5

『StanとRでベイズ統計モデリング』読書会

主に「数式に苦手意識あり」「統計モデリング初学者」「でも勉強しとかないとやばい気がする」人向けの,ベイズ統計モデリングに関する読書会の第5回を開催します．今回は著者の松浦健太郎さんにご登壇いただくことができました．著者や発表者を囲んでの懇親会も盛会でした．

#5

日時: 7月1日(土) 13:00~17:00
場所:関西学院大学西宮上ケ原キャンパス　社会学部棟202号室
アクセス:https://www.kwansei.ac.jp/pr/pr_000374.html
阪急今津北線甲東園/仁川駅から徒歩，JR西宮駅からバス

◆今回は9章の発表と、著者の松浦さんにトークをしてもらいます。
9章担当：@kosugitti （山口大学　小杉考司さん）
本に書ききれなかったこと、などなど　（松浦健太郎さん）
Lightning Talkも募集します。アンケートフォームでタイトルを記入してください。
懇親会も開催します（関西学院キャンパス内　参加費5000円）

事前参加申込が必要です．こちら(ATND)からお願いします．

※当日発表資料については，ATNDのページに集約しますので．そちらでご確認下さい．

Osaka.Stan #4

『StanとRでベイズ統計モデリング』読書会

主に「数式に苦手意識あり」「統計モデリング初学者」「でも勉強しとかないとやばい気がする」人向けの,ベイズ統計モデリングに関する読書会の第4回を開催しました．今回も多数のご参加をありがとうございました．

#4

日時: 4月29日(土) 13:00~17:00
場所:関西学院大学大阪梅田キャンパス 1405室
アクセス:https://www.kwansei.ac.jp/kg_hub/access/index.html
(阪急梅田駅茶屋町口から徒歩3分,JR大阪駅から徒歩10分程度)

今回は『StanとRでベイズ統計モデリング』の第7章と第8章の発表でした．資料も公開されています．発表者の皆様楽しく勉強になるコンテンツをありがとうございました．

7章1節～5節担当：大阪大学　武藤拓之さん 　資料　
7章6節～9節担当：大阪大学　紀ノ定保礼さん　資料
8章担当：広島大学　山根嵩史さん　資料

次回Osaka.Stan #5もお楽しみに！

第14回KG-RCSPセミナーを，下記の通り開催いたしました．

【日時】2017年3月31日（金）15:30-17:30
【場所】関西学院大学大阪梅田キャンパス1408室
【講演者】清水裕士・稲増一憲（関西学院大学社会学部）
【タイトル】政治的態度の母集団分布を推定する

今回の研究会では，これまで単項目による政治的イデオロギーの測定によって行われることが多かった政治的態度の計量について，新しい手法を適用する試みが報告されました．具体的には，1.いくつかの政治的争点に対する意見からイデオロギーを展開型項目反応理論で推定する、2.機械学習の手法を援用することで態度得点の事前分布をデータから自動的に学習する、つまり政治的態度の母集団分布の確率密度関数を推定する、3.アンカリングヴィネット(係留寸描)法によって調査対象者の回答傾向を推定・補正し、より純度の高い態度の推定を行う、といった手続きによって，より正確な政治的態度の母集団分布の推定を試みるものです．これまでの測定には大きな問題があると考える根拠，推定に際する前提となる統計的分布に関する解説などが詳しく丁寧になされた後に，データによる検証結果が示されました．これまでの分析が仮定していた正規分布を大きく逸脱した母集団分布が推定されたことは，今後の政治心理学研究に新たな展開をもたらすものと期待されます．（報告・三浦麻子）