課程簡介
1. 開課動機：資訊時代已經深植每一個人的生活，然政治乃是人民每一天的內容，尤其現代人類已與社群媒體緊密結合，自然地，政治與社群軟體也是合而為一，政治與資訊的課程藉此機會，不僅開啟學生對於政治理論的深化，也能夠將資訊技術帶入政治理論的應用。本課程的開設，試圖降低學生與研究者間巨大的隔閡，即使不是進階的研究人員，也能夠透過資訊技術的學習及運用，進行政治現象的分析，更成為了有「發言權」的存在；同時也為主修社會科學的學生，培訓一技之長，能在數位世界中，穿梭游刃。
2. 課程主題、焦點、內容：重建學生對於政治理論及議會政治的觀念、Python語言的深化與應用，尋找政治理論與社群現象的連結。利用資訊技術的分析能力，達到問題意識的實際建構，並能夠應用到實務系統中，達成政治理論與資訊技術解決當初問題意識的實踐，並能深入議會實際與政治現實，來反思理論，並為實際問題尋求有理論依據的解方。
本課程每學期的資料庫皆會更新為最新版本，社群媒體資料會依需求購入，議事錄部分則會更新為當年度最新版本。另外，Python以及相關套件之版本更新速度相當快速，因此每一年的教學內容會有一定的差異。Qsearch的周世恩技術長也將在此課程首度與高雄市議會合作， 協助議事資料的加值運用。
同時為了增加課程多元性，改善中文NLP過程的完整性，新課程在資料面增加了市議會新聞資料的文本分析；在結構面擴充了NER（Named Entity Recognition）擷取，及以主題模式（Topic Model）訂定文本類別等單元；在中文分詞工具面除原有的Jieba外，也新增了中研院CKIP Tagger的使用和比較。
課程目標
短期目標：
1. 培訓學生實際練習基礎程式語言(Python)之能力
2. 初步應用到(1)social media，如臉書的內容分析；(2)以高雄市議會為產學合作對象，練習分析議會議事錄
長期目標：
1. 希望促進政府資料的開放度以及透明度，強化民主的課責機制
2. 降低產學落差，以及培育解決問題的學生，創新業界與學界新思維
課程特色
應用數位工具/技術：Python
課程進度
CH1 Introduction
CH2 二二八補假
CH3 Information in Political Science & Big Data Analytic
CH4 Python語言自學方案與資料分技巧介紹
CH5 建立基礎視覺化Python語法自學方案
CH6 基礎Python語法自學方案
CH7 清明節放假：在家練習
CH8 使用Python進行臉書資料分析
CH9 文字探勘實作與期中報告預備
CH10 期中報告實作
CH11 ICT as a tool in political analytic – Example discussion 及期中報告繳交
CH12 政治資訊結合對業界的重要性(高雄市議會參訪)
CH13 高雄市議會議事系統介紹及資料擷取
CH14 Named Entity Recognition、議事資料 NER 擷取與中文分詞工具介紹
CH15 議事資料的 Topic 擷取與文本類別產生
CH16 中文詞向量與二元分類實作
CH17 端午節：在家練習
CH18 基於深度學習的議事文本分類實作
CH19 實作及期末成果展示