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データ駆動型価値創造社会において、個人や企業に関する情報を扱う際には、様々な注意が必要となる。また、その利活用が社会に受け入れられるものでなければならない。本講義では、情報に関して守るべきルールについて、扱うデータの種類に応じて解説するとともに、データサイエンティストに求められる見識について考える機会を提供する。
なお、本講義は、総務省統計局等で公的統計の作成等の実務経験を有する教員が、実際の統計調査における倫理等を踏まえた講義を実施する。
研究倫理、インターンシップで求められる情報倫理に関する指導も行う。
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情報の収集、分析、利活用等のための倫理や規範、法律知識等を理解し、自分で何が適切な行為かを考え、行動することができるようになることを目的とする。
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1. オリエンテーション
2. 情報倫理序論
3. 人工知能技術（AI技術）と情報
4. 研究倫理と知的財産
5. 個人情報保護に関する基礎用語
6. インターンシップで求められる情報倫理
7. データサイエンティストとはどういう人か、誰の何のために働くのか
8. 人を対象にした研究とは、なぜインフォームドコンセントが必要か
9. 人体やデータを対象に研究する際に必要なこと
10. リクナビ事例の問題を考える
11. データサイエンティストの行動基準・事例検討
12. データサイエンティストの行動基準をつくろう
13. 情報の人格的価値の法的保護：個人情報・プライバシー・名誉等
14. 情報の財産的価値の法的保護：著作権法・特許法・不正競争防止法等
15. 企業におけるデータ収集・利用の法的な注意点／全体のまとめ
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履修生は、自分や家族の社会生活や経済活動において、情報がどのように取り扱われているのか、日々のニュースや記事に意識的に触れ、場合によっては、関連するウェブサイト（事業者、官庁等）を閲覧すること。併せて、「参考文献」や「参照ウェブサイト」に示した資料などを読むこと。
このような学習により、授業に加えて情報倫理について理解を深め、教員や履修生との間で見解や意見を交わし、授業に能動的に参加すること。
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・各教員が課すレポートを総合することで行う。秀： 90以上、優： 80以上、良： 70以上、可： 60以上、不可： 60未満とする。
・倫理や規範、法律・知識等について（槙田、須永 各25点）
100%：多面的に理解している。
80%：十分理解している。
60%：おおむね理解している
40%：理解が不十分
20%：レポートとして課されていることについて理解が不十分
・データサイエンティストとして何が適切な行為かを考えることについて（佐藤・田中 50点）
100%：多面的に考えをまとめている
80%：十分考えをまとめている
60%：おおむね考えをまとめている
40%：考えがまとまってない
20%：レポートとして課されていることについて考えが不十分
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教科書・参考書は、特に指定しない。必要に応じ適宜授業資料をSUCCESS又はSULMSを通じ配信する。
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あなたを支配し社会を破壊するAI・ビッグデータの罠 キャシー・オニール著 久保尚子訳、インターシフト、2018
他にも、授業中に適宜提示する。
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・原則として授業の出欠確認は取らないが、出席を前提とする。
・レポートの提出は、〆切厳守。ただし、事情がある場合は、必ず事前に担当教員にその旨を申し出ること。
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本授業は、総務省統計局等で公的統計の作成・分析の実務経験を有する教員が、実務における分析等を踏まえた講義を実施する
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