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はてなキーワード: 人文科学とは
科学とは何か、は科学哲学という分野があるくらい大事だけど、自然科学とは何か、はあまり見解の不一致がないので語られないのだと思う
一方で、人文科学とか社会科学にとってのその疑問はその分野のアイデンティティに関わることだから、色々と語られてるんじゃないですかね
何か勘違いしてると思うけど、社会科学は新参で人文科学は人文ではない。それに自然科学は"natural Science"であって、対象が人工のものではない自然に対してのものだから昔からある伝統的な科学のこと。
順番が違う。
「人文科学」って言い方に対して異議がある人へ……本当にすいません………
科学を自然科学・社会科学・人文科学と3つの分野に分ける事があるけど
自然科学の分野にいる人が「科学とは何か」について語る程には「自然科学とは何か」について語る姿を見かけない
一方で「社会科学とは何か」「人文学とは何か」について語る人達はもっといるのに
んでそれが結局何故なのか考えると
やっぱり自然科学が「科学全体から社会科学と人文科学に分類される部分を除いたもの」
現代において先に社会科学・人文科学の分野を定義せずに自然科学を定義するのが凄いしんどい
でも上記のような差集合として自然科学を定義しても全く問題で無い気がする
自然科学の定義にはとりあえず科学の大雑把な分類をするための必要性しか無い
一方で社会科学や人文学には特有の方法論があり、それぞれについて語られる事があるんだろう
そして自然科学の分野に入る研究者は差集合として定義される言葉には興味を持たず、科学全体について語るようになり
チンパンジーのメスって、100%オスから暴力を受けてるんだって。
DV率100%、凄いよね。日本だと1割強だからもう全然違う。
殴って殴って反抗する気力を奪って子供を作るの。メスを殴ったら殴っただけ子孫が残るんだって。
でも知能はオスよりメスの方がやや高いんだって。
対するボノボ、チンパンジーより後に人と分化した霊長類は、メスが群れで育児するんだって。
すると乱暴なオス個体はメスの群れに嫌われて追い払われるから、温厚なオスがモテてたくさん遺伝子を残して、温厚な子孫を増やすんだって。
執拗に女を殴り続けたい、ってのはもう本能的な次元で一部の男性は持ってるのかもしれず、その上生殖に紐付いてるからその個体が死ぬまで終わらないんじゃないのかな？
攻撃される側が賢いと余計嬉しいだろうね、俺だって本当はアイツくらい賢いはず、だから言い負かせる！って。
女性差別は解消されるべきだと思ってるけど、教育や議論でもって、女を虐げたいという欲求をその手の男性から抜けるか？というのは無理だと思うよ。女にできるのは昔からのやり方。ダメな男の遺伝子は残さない。勿論好みがあるし戦争やら競争やらで攻撃性が高いことが望まれる場面もあるから、全員が温厚な人を選ぶべきとは言わないけどさ。頭が良くて温厚だと、戦略を立てることは出来ても躊躇無く人を殺すことは出来ないからね。
あとは、そういう性質を持って生まれたこと自体は本人には責任は無いにせよ、差別を表に出すこと自体は厳に謹むべき、という風潮はどうしても必要になると思うよ。
人文科学に限らず、基本的に学問って人の暮らしを良くするためのもの、という大前提があるから、そこに女性差別者が混ざると人工の半分を貶めることに快感を抱いてる人の提唱した理論ってことになって波及効果が限定的になるからね。
左の人が言いがちな、経済的成長は幸福をもたらさない、みたいな話にも近いというか、
集団がことなかれ主義に陥って、保守的になってるんだとも思える
つまり、実際の仕事が前進しているかはどうでもよくなっている可能性がある
文章内の攻撃的とか難しい人というのが、本当に仕事を妨害している人なのかは現場を見ないとわからない
だから、そういう抽象的な表現で、そういう人は邪魔だよね、排除した方が生産性が上がるよね、というのが寧ろ攻撃的に思える
個人的に思うのは、感情的な人が仮にいたとしても、寧ろそれに流されない方が良いのではないか、ということだ
感情的な人や攻撃的な人が悪というより、単にその感情的要素は無視すれば良い
そんなことより、仕事が前進してるかどうか、ということだけ考えればいい
そうすれば、相手が感情的であるかどうか、なんてことは、どーでもいいことのはずだ
ログミーの話は抽象的すぎるので置いておくとして、トゥギャッターの話は自分はモヤモヤする
「どうして〜なんですか？」
という疑問に返答しない、寧ろそれに苛立つ、という人の方が寧ろ感情的であり、攻撃的であるといえまいか
返答内容が、そう決まってるからそうなんです、でもいいではないか
サラッとそう流せばいい
相手がそれでも執拗に言ってきたとしても、そう流し続ければいい
どうして、それができないのか？
つまり、受け手側もその質問と同じ疑問、苛立ちを持っているとも考えられる
そういう風にしか思えないことが、仕事であれ日常生活であれよくあるように自分は思う
痛いところを突かれた、図星だ、そこから過剰な防衛反応に移行する
素朴な疑問を呈した人間は難しい人だ、
攻撃的な人、難しい人は生産性を下げるという論文がある（某メンタリストのような権威主義、恣意的な論文引用による正当化
自分が加害者でも被害者でも、そんな推論のハシゴをゆっくりなんてとっくにやってる
ゆっくり登ったって、論理的思考ができない人は圧倒的にできない
「なんで〜を選択したんですか？」
という問いに丹念にゆっくり、その推論のハシゴとかいうのを登ったところで、一番上に到達する前に相手が議論を放棄する
特に上司というか、仕事での権力の関係があれば、それは顕著になる
結論を最初に持ってくれば、それはそれで急ぎすぎだと言いつつ理解しようとしない
じゃあ、ゆっくり議論ができたらどうなのか？とできたとしても、そこには人間の思考としての意味で人種が違うという圧倒的な壁が出現する
あー、これは最初から会話にならないのに、自分は頑張ってたんだな、という徒労感だけが残る
仲良しクラブは成り立たないし、グーグルが心理的安全がどうこう言おうがクソ食らえだ
理不尽であれ、そんな丁寧な議論は、上から一蹴されるだけで終わる話なのだ
オチを考えずにだらだら書いてみたが、やはり思うのは、結局議論の意味なんてなくなるのである
これはマキャベリズムとして正しいし、意外とマキャベリズムは正しいことが多いのが現実である
ログミーなんか読むより、君主論読んだ方がいいのではないだろうか
理想的な、みんなが理解し合えるチームワークなんて絶対成り立たないことは、バカな自分でも長い人生経験で分かってる
単に目下の素朴な疑問を持つ人は、攻撃的だ、難しい人だ、で集団が追い出せばいい
いわゆる、イジメ、虐待の構図だが、それは集団社会では仕方がない面もある
しかし、これが上司、権力構造的に階層が上の方向に向けるなら話は別だ
これは日本でなくても、他の国でも変わらないように思う
端的に言えば、上司が難しい人、攻撃的、それが気に入らないなら辞めるしかない
不愉快な時間で人生を消耗するのもイヤだろうし、それが金銭的利益より優先されることもある
があって、まず3は避けたい、というのがあったように思う
それに対して、君主である自分は分からない、側近に相談しても側近も分からない、
これは当然避けるべきである
例えば、上司がその新しい技術を理解できない、これはまあいい、理解できないのは当たり前だが、
理解できる側近に騙されるのではないか、寝首をかかれるのではないか、
そういったことを考えているのだな、と思える上司、君主は非常に多いように思っている
マキャベリは、君主として自分が理解できないことがあり、側近には理解できることで側近に騙される、
そういったことに対して直感的ともいえる、側近のウソを正しく見抜く力、
そういう力がない君主は単に駄目なだけのように書いていた気がする
仮に側近が善意で行動したことでさえ、君主には理解されず粛清されることもよくある話だからである
側近を信じ切るような君主もバカであるが、疑いすぎる君主もバカであるし、
自分が理解できないことを側近が理解できることを恐れるばかりの君主は、いつしか敵に打ち負かされるであろう
自分より劣った側近を周囲に置いていないと安心しないからである
あー、書いてて思ったんで再度書くけど、
Googleがこう言ってる、
〜という論文がある、
とか、まあ、参考程度するのはいいけど、それが正しいという前提で話すとか、最近の「頭でっかち」の風潮が非常に不愉快なんだけど…
そもそも、人文科学というか、社会科学というか、研究や統計調査だって理系のものとは大分違うものだということを理解してほしい
特に「脳科学」の研究だの、そういう研究をしている、していたからって、
痴話喧嘩だの人生相談だののレベルに偉そうに口出しする女性とかがメディアに出ていたりするが、
まあ、まともに研究している人ならそんなことはしないわけで、
ソーシャルメディアというか、いわゆる「単なる目立ちたがり屋さん」に自分の人生を振り回されるの、馬鹿馬鹿しいと思うんだよなぁ…
それより、理系のこととか、法律とか、そういうことは揺らがないわけで、
というか、なんか最近の世の中は急ぎすぎてるんだか、その自分の判断だの悩むところを時間の無駄だと思ってないか？
一生結論なんてでなくていい、結論が出ないまま悩み続ければいいことに、一足飛びに答えを求める
その「単なる目立ちたがり屋さん」のYouTubeとかブログとかTwitterとかテレビとかに答えを求めて、そーだそーだ言ってる
なんか、そういうのって虚しい行為だと思うんだよね
でも、そういう虚しい行為をGoogleなり、キラキラした企業なり、起業家なりがやったり言ったりしてるんで、
それに飛びつきたくなる気持ちは分かる
そこに答えがあるんじゃないか、
いや、もう考えるの面倒だし、それが正解ってことでとりあえずやってけばいいんじゃないか、
みたいな風潮がやっぱりあると思うんだけど、
まあ、馬鹿げてると思うんだよね
人として
若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。
というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。
統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。
一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、
「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」
くらいの理解だった。
で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。
あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。
みんな数学とかプログラミング、とくにPythonの無料講座は無言ブックマークしてるから興味あるっぽいので、参考になれば。
アドバイスとかくれると嬉しい。
いきなり当たりを引いた。
軽妙な語り口で、懇切丁寧。受験の参考書の実況中継シリーズをわかりやすくした感じ。
何者だと思ったら元航空幕僚長。
手を動かさずとも数式を追えるくらいの丁寧な式変形。かゆいところへのフォロー。
前述の「実験計画と分散分析のはなし」よりも易しめの「統計のはなし」「統計解析のはなし」から始まり、「QC数学のはなし」「信頼性工学のはなし」「ORのはなし」「予測のはなし」「論理と集合のはなし」までぶっ通し。
しかし、やっぱり「実験計画と分散分析のはなし」が一番印象に残ってるのは、その後の勉強に役立っていったからだと思う。
余談だけど、最近亡くなったそうだ。ご冥福をお祈り申し上げます。
それと、
本当は、回帰分析編を買うつもりだったんだけど、マーケットプレイスから間違えてこっちが届いた。
大村さんの本はぶっちぎりでわかりやすいんだけど、あと一歩踏み込みたい。
共分散分析、平行線検定法、プロビット法、自分の住む業界で聞いたことがある単語が大村さんの本にはのってない。
そんなわけで頼ったのがこのページ。
統計学入門
http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat.html
t検定くらいならExcelでも一発でp値を出してくれる関数があるけれど、そこから一歩二歩踏み込んでいくと、自分で「あれの平方和を計算して」、「あっちの平方和を計算して」、「サンプルサイズが不揃いだから平均値で代用して自由度で補正して」、ということをExcel上でやらにゃならなかった。
1行に1レコードの形式じゃないとやり難いなぁ。そうじゃないとサンプルサイズが変わるごとに計算列が変わって困る。
と、おぼろげながらtidyデータの概念に気づく手前に来てた。
勉強ブームは2013から2014年くらいまで。そこからしばらくはなんもやってない。
そんななか、2018年ごろ、タグチメソッドの入門書と出会う。
「Excelでできるタグチメソッド解析法入門」広瀬 健一 , 上田 太一郎
これがまた面白い。
有意差があるかどうかじゃなくて、それを使ってどう改良するかか！
ついでに、その中で使ってる手法からコンジョイント分析にも興味が出る。
ははーん、人文科学の世界でも使えるんだね、分散分析と実験計画。と。
（分散分析をコンジョイント分析と呼ぶと怒られるけど、許して）
と読み進む。
この辺から、行列の計算が出てきてExcelでは限界を感じるようになる。
後編に続く
