今井耕介
政治学部・統計学部教授
政治学部、統計学部教授。Institute for Quantitative Social Science所属。プリンストン大学で15年間教鞭を執った後、2018年にハーバード教授に就任。プリンストン大学ではProgram in Statistics and Machine Learningの講座を開講し、ディレクターを務めた。Society for Political Methodology会長を務め、2017年にはフェローに選任。
1998年東京大学教養学部教養学科卒業後、2002年ハーバード大学統計学部で修士号、2003年に政治学部にて博士号を取得。専門は政治学方法論、一般的には社会科学分野における応用統計学に用いられる。実験・観察データを用いた因果推論の統計手法の開発と応用について研究行う。その他、データ集約型社会科学研究のためのデータソースと計算アルゴリズムも手がける。彼の実質的な応用範囲は、メキシコとインドの国民健康保険プログラムのランダム化評価から、米国の刑事司法制度における公判前公衆安全評価の評価まで多岐にわたる。また、シミュレーション アルゴリズムを適用して、いくつかの注目を集めた立法区画再編事件で専門家証人を務めた。
社会科学者向けの広く使用されている学部生向けの統計入門書 2 冊、『Quantitative Social Science: An Introduction』（Princeton University Press、2017 年）と 『Data Analysis for Social Science: A Friendly and Practical Introduction』（Elena Llaudet との共著、Princeton University Press、2022 年）を執筆している。政治学、統計学、その他の分野で査読付きのジャーナル記事を 80 本以上発表しており、20 を超えるオープンソース ソフトウェア パッケージを執筆していいる。今井氏は、2018年以来、Clarivate Analyticsによって高引用研究者として認められている。
著書に、『Quantitative Social Science: An Introduction』（Princeton University Press、2017年）。５０以上の査読を経た論文を政治学、統計学、その他の学術雑誌で発表。また１０以上のオープンソースソフトウェアパッケージを開発。受賞歴に、the Warren Miller Prize（2008年）、the Pi Sigma Alpha Award（2013年）、the Excellence in Mentoring Award（2021年）。グッゲンハイム・フェローシップ（2024年）など、数々の賞を受賞しており、政治方法論学会の新進学者賞（2011年）の初代受賞者でもある。研究は、アメリカ国立科学財団他、多くの団体より支援されている。