Week 5
調査協力依頼のEメールを作成してみよう!
Writing an introductory email requesting information:
件名 / Subject Line
フィシングメールと間違いしないように良い件名が大事です。
例:Request for Information on ________________ project.
出だしの挨拶・呼びかけ
いくつかの型がありますので、以下の表現から最も適切のを一つ選んでください。挨拶の後にコンマを忘れないように。
Dear Mr. フルネーム(男), または Dear Ms. フルネーム(女),
担当の名前を知らない場合
Dear Sir or Madam,
以下、本文(Body)の要素をいくつかに分けて、見ていきましょう。
自己紹介・目的
My name is (フルネーム) and am a student of Aichi Institute of Technology, located in the Prefecture of Aichi, central Japan. Our university is a wellI respected educational institution which has previously undertaken key research in various fields of science and engineering. I am part of a team currently undertaking research on ____________________________.
SDGs 、ターゲット番号も追加して。
お願い
After undertaking research on the above topic we found your organization has some innovative ideas which caught our interest. We would like to request some information on _______________________.
または
After undertaking research on the above topic we found your organization has some innovative ideas which caught our interest. We have several questions on this matter that we consider important to our research.
質問1
質問2
質問3
謝辞(心を込めて感謝しましょう。)
I realise you may be very busy, but this information is exceptionally important for our research. A response before (日付)would really help us.
Any assistance or information will be greatly appreciated.
最後の挨拶
I look forward to your reply,
フルネームの記名
連絡先/Contact Info
。。。。@aitech.ac.jp
Aichi Institute of Technology
470-0392 Toyota-city
Yakusa-cho Yachigusa 1247
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Example / Email作成例をテンプレートとして以下に表示しておきます。
Full example version:
件名
Request for Information on Drones Supplying Food Project.
Dear Mr. Joseph Bloggs,
My name is Hanako Ito and am a student of Aichi Institute of Technology, located in the Prefecture of Aichi, central Japan. Our university is a wellI respected educational institution which has previously undertaken key research in various fields of science and engineering. I am part of a team currently undertaking research on solving problems of delivering food and help to remote areas. Our focus is on SDG 2: Zero Hunger, and 11: Sustainable Cities and Communities.
After undertaking research on the above topic we found your organization has some innovative ideas which caught our interest. We have several questions on this matter that we consider important to our research.
How much weight does each drone carry?
If 1 drone can carry 20kg of food for example, how long can it fly to its destination and return?
How is your company promoting the use of these types of drones to other regions and countries?
What problems have you experienced?
Could you share any other information you feel is important?
I realise you may be very busy, but this information is exceptionally important for our research. A response before October 15th would really help us.
Any assistance or information will be greatly appreciated.
I look forward to your reply,
Hanako Ito
s007bond@aitech.ac.jp
Aichi Institute of Technology
470-0392 Toyota-city
Yakusa-cho Yachigusa 1247
***
【重要】まずは学生個々人でメールを作成し、グループメンバーで相互に比較し合い、一番出来の良いものを担当の教員に提出しましょう。
担当教員がそのメールが実際にその特定の会社や企業に送る価値があるメールであるかどうか、審査を行います。
もし許可が出たら実際に送付してみましょう。
【宿題】Week 6のデータ分析に関する説明を読み、ハイパーリンクにある各種グラフの動画による説明(エクセルによるハウツーを含む)を視聴しておくように。
返信がある場合は以下のメールを踏まえて返事しましょう。
件名 / Subject Line
Thank you または Thank you and request further information
出だしの挨拶・呼びかけ
Dear Mr. フルネーム(男), または Dear Ms. フルネーム(女),
I hope this email finds you well.
Thank you for replying to my previous email and for answering the questions I had. Our team very much appreciates it as it is important to our research here.
確認する場合や分からないことがあるなど
We appreciate you may be busy at this time, but if you could answer the following questions it would both help us understand your project further and make our findings robust.
質問1
質問2
質問3
A response before 日付 would really help us as we are in the final stages of our project.
謝辞(心を込めて感謝しましょう。)
Again, many thanks for your previous email. We hope the weather is good in **市.
返事を求める場合
We look forward to your reply.
最後の挨拶
Best Regards,
フルネームの記名
Full example reply email:
件名 / Subject Line
Thank you and request further information
内容
Dear Mr. Joseph Bloggs,
I hope this email finds you well.
Thank you for replying to my previous email and for answering the questions I had. Our team very much appreciates it as it is important to our research here.
We appreciate you may be busy at this time, but if you could answer the following questions it would both help us understand your project further and make our findings robust.
Could you possibly tell us how often you check and maintain the drones are?
About how much does each drone costs?
About how much does each drone cost to main or repair each year.
A response before October 25th would really help us as we are in the final stages of our project.
Again, many thanks for your previous email. We hope the weather is good in Oslo.
We look forward to your reply.
Best Regards,
Hanako Ito
Week 6: English Speaking Exercise
ウォーミングアップ: 3, 2, 1
[2分間で以下のテーマについてメモをとりましょう。そして書いたメモをまとめ、2人で3分間話し合いましょう。会話の相手を換えてまた同じ内容について2分で話しましょう。最後にもう一度相手を換えて1分で話しましょう。]
テーマ:Where’s the best place to spend free time on campus?
キャンパス内で自由時間を過ごすような良い場所はありますか?
Useful English Expressions
I like...
I prefer...
I usually...
例:I like the area outside of Amelie Cafe because it has a basketball hoop. I like to play with my friends after I eat.
Week 6 データ収集〜ポスター作成まで
収集したデータは、そのままでは意味を持たず、解釈を通じて初めて有意義な結論を導くことができます。この週では、収集したデータからどのようにポスターを作っていくかについて学びます。次のStep 1 ~ 3を参照にしてポスター作成まで繋げてください。
Step 1. データからポスターやプレゼンテーションまでのステップ
データから結論を導くには、収集した情報を慎重に分析し、その意味を理解する必要があります。これには、以下のステップが含まれます。
データの整理と要約: まず、収集したデータを整理し、要約することが重要です。データの種類や形式に応じて、Step 2のSDGsとどう関連しているか発見しましょう。データの整理と要約は、データ収集後、なるだけ時間をおかずに行なってしまいましょう。
パターンとトレンドの特定: 次に、データの中から繰り返し現れるパターンやトレンドが、もしあれば、それを特定します。
Step 2. データの結果をSDGsと関連付ける
SDGs(持続可能な開発目標)とデータを関連付けて解釈することは、リサーチの成果を広範な社会的文脈に位置づけるために重要です。これには以下のアプローチが有効です。
SDGsの目標とターゲットの理解: まず、Week 2や3で自分のグループがリサーチしてきたSDGsの問題をもう一度理解することが必要です。それぞれの目標が何を目指しているのか、また目標に対して、今回のリサーチで得た情報がどう関連づくのかを考え、グループの皆で共有をします。また自分の担当するSDGsのゴールだけではなく、そのゴールに設けられたターゲットとの関連性を見てみるのも良いでしょう。
データとの連携: Week 2, 3のBasic Research、SDGsのゴール・ターゲットなどを再度理解した上で、リサーチの結果が、どのように自分の担当するSDGsと関連しているか考えてみよう。担当するSDGsに関する問題かもしれませんし、問題に対する解決策(行動)かもしれません。どちらなのかをしっかり見極めた上でデータを整理していきましょう。
Step 3. 説得力のあるポスター(プレゼンテーション)の準備
データから導き出した結論やSDGsとの関連性を効果的に伝えるためには、ポスター(プレゼンテーション)の作り方にも注意が必要です。
視覚的な表現: グラフやチャートを使って、データの結果をなるだけ視覚的に表現します。とってきた写真やインタビュー結果など、視覚的なツールを使うことで、データのパターンやトレンドをより明確に示すことができます。写真であれば、特徴的なものを載せたり、別途参考資料としてどこかにアップロードや掲載ができます。またインタービュー結果であれば、特徴的な部分をまとめて要約したり、インタービューの対象者が言ったことを自分で翻訳して、そのまま引用できます。(そのまま引用する場合は、必ず、" "にいれること。)
ストーリーテリング: 結論を伝える際には、グループ内でデータが語るストーリーを明確にします。Week 2や3で行ったBasic Researchとの関連性を考え、どのような社会的課題が浮かび上がっているのか、それに対してどのような行動(解決策)が求められたり、実際に現場で行われたりしているのかを考察し、発表用の結論へと導き出します。
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人文社会科学・統計学におけるデータ分析
データ分析の意義と基礎
まず最初に質問です。データ分析と聞いて、どんなイメージを持ちますか? パソコンで数字を計算すること、グラフを描くこと、AIやビッグデータなどを思い浮かべる人もいるでしょう。
社会学や人文学では、人間の行動や文化、価値観を理解するためにデータを使います。例えば、国勢調査は人口や家族の変化を知るためのデータですし、SNSの投稿分析は人々の意識や感情を知る手がかりになります。データは、社会を理解するための『鏡』のような存在なのです。」
はじめにデータの基本について確認しましょう。
まず、データには大きく分けて二つの種類があります。定量データと定性データです。定量データとは、数値で表されるデータ。例えば、年齢や収入、学校の成績などです。一方、定性データは、数値にしにくい情報、たとえばインタビューで語られた内容や、小説の文章、歴史的資料などです。
統計学でよく扱うのは定量データです。ここでは、基本的な統計指標を確認します。
平均値は、データを合計して人数で割ったもの。
中央値は、データを小さい順に並べたとき、真ん中にある値。
標準偏差は、データのばらつきを示す指標です。
ここで注意すべきなのは、平均値やグラフが必ずしも『真実』を映しているわけではないということです。データには必ずバイアスが潜んでいます。たとえば、調査対象を都市部の人に偏らせれば、地方の状況は見えなくなります。
さて、定量データを解釈しやすいように、どのようなグラフ作りの選択肢があるか、エクセルでの作り方も含め、学んでおきましょう。
棒グラフ(数値の絶対量の大小を比較する)
円グラフ(全体の中での割合や構成比をみる)
折れ線グラフ(時系列の変化・推移をみる)
帯グラフ(構成比の推移をみる)
積み上げ棒グラフ(全体の合計量と各要素の構成比を同時にみる)
演習
では、実際にデータを扱ってみましょう。
「温暖化について調べてみよう!」ーーー 日本全国の過去の主な気象観測データは,気象庁のホームページ(HP)からダウンロードすることができます。表計算ソフト「エクセル」の基本知識があれば過去の変動をグラフにして温暖化やヒートアイランドなどを明らかにすることができます。
アパレル(衣料品販売)分野における気候リスク評価の実例:
気温と売り上げの関係は?
さまざまなデータ表示の仕方がありましたね。同じデータを使っても、見せ方によって解釈(意味付け)が変わる可能性があることに気づきましたか?
データの可視化と読み解き
データの可視化には、他にもいくつかの代表的な手法があります。
ヒストグラムは、分布の形を知るためのグラフ。
散布図は、2つの変数の関係(相関のあるなし)を表します。
ここで重要なのは、相関と因果を区別することです。たとえば、アイスクリームの売上と熱中症の患者数には相関があります。しかし『アイスを食べたから熱中症になった』わけではなく、背後にあるのは気温という要因です。データを見るときは、因果関係を安易に結論づけないよう注意が必要です。
これまで、データを整理し、可視化することを学んできました。しかし、果たしてデータは本当に客観的なのでしょうか?中立の事実を映し出すものなのでしょうか?
最後に、推測統計の基礎に触れておきましょう。
社会調査は、国民全員を対象にできないため、サンプルを取ります。サンプルから母集団を推測するのが推測統計です。P値や信頼区間は、その推測の確かさを測るための道具です。
同時に、データ分析には倫理の問題も伴います。個人情報の扱い、AIによる差別的バイアスなど、近年は社会的議論が活発になっています。『データは事実』ではなく、『データは人間の選択で作られたもの』だという視点を忘れてはいけません。
クラス内アクティビティ
1. WORKBOOK の91-93ページを見て、以下のワークを行いましょう。
Step 1. データの整理
Step. 2. データの分析
Step. 3. 今までに集めたデータを使って自分のリサーチテーマとの関連性を明確化しつつ、グループあるいは自分でポスター発表のための構成(論理・デザイン)を考えてみましょう。
2. 上記のStep. 3を踏まえ、WORKBOOK 94ページのプレゼンのアウトラインを記入してみましょう。
Assignments
Week 5-6 Project