教員紹介
白田 由香利 教授

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白田 由香利 (シロタ ユカリ) 教授

経営学科:Webデータの可視化、ソーシャルメディア解析

略歴

  • 学習院女子中等科・高等科卒業
  • 学習院大学理学部物理学科大学院修士課程修了
  • 東京大学理学部情報科学科大学院修士課程修了
  • 東京大学理学部情報科学科大学院博士課程修了 理学博士号取得
  • 企業にて約10年の研究生活の後、
  • 学習院大学経済学部 助教授を経て、
  • 同学部 教授(現在に至る)
    なお、2006年9月~2007年3月、イギリス オックスフォード大学 客員研究員。

連絡先

ホームページ:http://www-cc.gakushuin.ac.jp/~20010570/


研究分野

Webデータの可視化、ソーシャルメディア解析、経営数学及びディープラーニングに関係する数学の視覚的教授法


主要業績

著 書

  • ・Study of Thailand People Reaction on SNS for the East Japan Great Earthquake - Comparison with Japanese People Reaction - (共著), No. 59, Occasional papers of Research Institute for Oriental Cultures Gakushuin University, 2015, ISSN 0919-6536.
  • 「大学生のための役に立つ数学(共著)、共立出版、2014。
  • 「感じて理解する数学入門─身近な事例を動かして学ぶ」(共著)、オライリー・ジャパン、2012(電子書籍)。
  • 「悩める学生のための 経済・経営数学入門(3つの解法テクニックで数学アレルギーを解消!)」、共立出版、2009。

論  文  等

  • “Envisioning SCM 4.0: The view from Japan,” CSCMP's Supply Chain Quarterly, Quarterly 3, 2016, pp. 40-48, 2016,
    http://www.supplychainquarterly.com/
  • "Visual Materials to Teach Gibbs Sampler," International Journal of Knowledge Engineering, Vol. 2, No. 2 & 3, 2016, pp. 92-95.
  • "Visual Explanation of Eigenvalues and Math Process in Latent Semantic Analysis," Information Engineering Express, IIAI Publications, Vol. 2, No. 1, pp. 87-96, 2016, http://www.iaiai.org/journals/index.php/IEE/article/view/70.
  • "Developing a Framework for an Advisory Message Board for Female Victims after Disasters: A Case Study after East Japan Great Earthquake," Digital Scholarship in the Humanities, The Oxford University Press, fqv017, 2015.
  • "Comparison of Reaction in Social Media after the East Japan Great Earthquake between Thailand and Japan", Prof. of ISCIT2013 (International Symposium on Communications and Information Technologies), pp. 781-786, 2013.
  • "Trigger of Economic Reconstruction from the East-Japan Earthquake Disaster", Proc. of IEEE R10-HTC (Humanitarian Technology Conference), pp. 73-78, 2013.
  • "Knowledge Visualization of the Deductive Reasoning for Word Problems in Mathematical Economics," Proc. of the DNIS (Databases in Networked Information Systems) 2013, LNCS 7813, Springer, Heidelberg, pp. 117-131, 2013.
  • 「演繹推論法によるブラック=ショールズ方程式の導出」、学習院大学経済論集, Vol.50, No.3, 2013, pp. 1-13。
  • 「ブラック=ショールズ方程式に関するシミュレーションとグラフィクスによる考察」、学習院大学経済論集、Vol.49, No.4, 2013, pp. 251-260。

学外での活動

所属学会

  • 公益社団法人私立大学情報教育協会、サイバー・キャンパス・コンソーシアム数学グループ運営委員
     会委員
  • 日本経営数学会 研究担当理事
  • 国際会議でのチュートリアル及び招待講演
    ・IEEE DSAA (Data Science and Advanced Analytics) 2017 October: Tutorial titled "Visually Do Statistical Shape
      Analysis!"
    ・iSAI-NLP (International Joint Sumposium Artificial Intelligence and Natural Language Processing ) 2017
     August: Invited Speaker titled "Social Media Analysis - Technique, Application and Globalization"
    ・PRICAI (Pacific Rim International Conf. on Artificial Intelligence) 2016 August: Tutorial titled "Visually See
     Text Mining Math Processes on LSA, SVD, and Gibbs Sampling"
    ・VINCI (International Symposium on Visual Information Communication and Interaction) 2015: Tutorial titled
     “Visually Do Statistics for Business Persons: Visual Materials from Regression to Black-Sholes Model”

メッセージ

経営学科の皆様へのメッセージ:「高校までの数学と全く違う」数学を勉強しましょう

新入生の皆様、ご入学おめでとうございます。私は、主に数学とコンピュータに関する科目を教えています。
http://www-cc.gakushuin.ac.jp/~20010570/

役に立つ経営数学、統計

数学の楽しさを伝えるため,役に立つ数学,を実践しています.又数学が苦手な人でも一目で経営数学を理解できるよう,コンピュータを使って数式をグラフィクス化するという方法をとっています.日本の学生の数学能力は急落しているようです.それを何とか止めたい,というのが願いです.そして各種の分野で数学を武器に活躍する,分析スキルをもった経営者をどんどん世に送り出せたら,と願っています.そのため,数学は決して難しいものではないことを,コンピュータによる数学の可視化(ビジュアライゼーション)という方法で伝えています.ラグランジェの未定乗法,統計の仮説検定,ブラックショールズモデルなどの難しい定理なども,可視化によって理解できた,と履修者の皆さんに喜んで頂いています.可視化の教材で勉強すると,分かる,分かるから数学が面白くなってきます.日本の第一線で活躍している金融マンの方々も,睡眠時間を削って,大学院の講義に来てくださいます.学部の講義では,数学1 しか学んでいなくて数学は苦手というかたが,経営数学1の試験で満点をとってくださいました.素晴らしい頑張りでした.こうしたミラクルは,かなりの頻度で起こっています.それは,経営数学入門ABCDの少人数の懇切丁寧な指導によるものだと思います.先生や院生TAと,皆で小テスト,期末試験にむけてワイワイガヤガヤ勉強していると,集団のパワーが生まれるのかもしれません.本当に,別人のように数学が面白くなってくる人が現れてきます.外国預金,住宅ローン,外国債券,リボ払いなどの役に立つ数学計算を教える,という点も皆さんのやる気に火をつけるようです.講義では,世の中で,特にお金の計算で,役に立つ数学を教えています.ぜひ,履修しましょう.待っています.

白田ゼミでは、株価分析とテキストマイニングを合わせ技で使います

地震などの自然災害が日本の企業にどのような影響を及ぼすかを分析しています.たとえば,東日本大震災, 2011年のタイの洪水などの災害です.手法は,東証株価からの株価分析と,WEB上のテキストデータ
のマイニング
の2つのアプローチで行います.株価分析は,現在主に,相関行列のSVD(Singular Value Decomposition) を使っています. これは,経済物理学の手法で,「ランダム行列理論とポートフォリオ」分析として知られています.リターン値 の時系列データの相関行列に対して,SVDを行ない,銘柄の相関構造を調べます.同じ固有ベクトルに属する企業グループの中で,予想していなかった企業間の関連を発見することが研究としての面白さです.2017年のゼミでは、SNSでの炎上→株価下落の関係を分析しています。アイマス2の、不買運動になりかけたネット炎上とメーカーの株価下落の関係などです。有価証券報告書の経営
データと合わせてみて「なるほど関係があると言えそうだ」と結論づけます。常日頃は、自然災害の被災者を救済するという人道主義的立場からICTに何ができるのかをテーマに、テキストマイニングを使って分析し
ていますが、ゼミ生のリクエストでこういう柔らかいテーマを分析することもあります。
ゼミの内容に興味をもったかたは,是非,話を聞きにきてください.オフィスアワー,講義終了時などにつかまえてください.
インドネシアが大好きで,インドネシア国立大学には,毎年,数学の講義に行っています.それから、インダストリー4.0に関する日本企業とドイツ企業の取り組みの比較の研究も行っており、日本企業にアンケート調
査をお願いし、その結果をドイツのグループの結果と比較分析、というようなこともしています。

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