若くて、優秀であり、積極的な先生が多いこと、そして、異なる分野の先生方が集まったので、縦の序列があまりできていないことが魅力です。特に私にとってほっとすることは、新領域なので、よくわからないことがあっても、あまり怒られないことです。

教育：
１．データをサイエンスの原則（再現性、反証可能性等）に基づいて分析することを学ぶ。
２．ソーシャル・データサイエンスでは、社会科学に関するデータ分析を行う。それによって、個人や企業
に関する膨大かつ詳細なデータの便利さ、大切さを自然に理解し、同時にその作成が多数の個人や企業の多大な努力
によること、そしてそのようなデータの改ざん、隠蔽等による破損が自然科学以上に結果の再現性、反証可能性を決定的に損ねる
ことを学ぶ。
研究：労働者、企業の経済モデルを詳細なデータを使って推定を行う。

■学部ゼミナール紹介
私の学部ゼミナールでは、政策評価というテーマを主に扱います。しかし、具体的なテーマに関しましては、参加する学生の皆様のご意見を重視します。このテーマについて学んでいくうえでは、ミクロ経済学、統計学のような知識が重要です。そのため、私の学部ゼミナールに興味のある方は、学部1・2年次で、ミクロ経済学、統計学の基礎に関係する授業を履修しておくとよいかと思います。