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はてなキーワード: 定量とは
例のプール付き公営公園で"健全"や"卑猥"という指針が出され、この指針に定数も定量も無いなぁと感じたのだけれど、それよりも気になったのが「18歳未満のグラビア撮影を禁止にしたらどうか？」という試み的な提言をされている方が結構居るのが気になった。
ざっくりわかりやすくいうと、人物をメインの被写体として撮影することをポートレート撮影と言うのだけれど「18歳未満のグラビア撮影を禁止にしたらどうか？」を試み的に提言している人はグラビア撮影とポートレート撮影をどうやって線引きするんだろうか？
個人的におそらくは無理だと思われる。
何故ならグラビア撮影はポートレート撮影という大きなジャンルに含まれる小ジャンルであり、ポートレート撮影の近接用語は景色を撮影する風景撮影や、香水瓶や人形やガジェットなどを撮る小物撮りなどであり、ポートレート撮影というのははてな界隈で言うところの主語デカ問題だからだ。
グラビア撮影はご存知の通り、別に水着や下着、肌面積の多い女性だけを撮るというものではなく、少年青年漫画雑誌の表紙もグラビア撮影だし、露出とは真逆にライダースーツを着込んでバイクにまたがっている人物を撮影するのもバイク雑誌ではグラビア撮影である(バイク界隈のグラビア撮影には峰不二子的な方向性もあるけれど全体で言えば少数派だ。何故なら峰不二子に比肩できる女性はそう居ないから)。
いや撮り鉄のように特定の被写体が好きな連中も居るけれど、実際のところ撮り鉄が列車ばかり撮ってるのか？と言われると大半の撮り鉄は主な被写体が列車なだけで、奴らは列車の無い風景も撮っているだろうし旅先のメシも撮っているはずだ。
カメコとしてイメージしやすいアイドルの追っかけだってそうだろう。何なら筆者には妻も子も居るし、筆者の主な被写体は妻と子である。妻と子で培った撮影経験をアイドルの撮影に応用していると言っても過言ではないだろう。それくらい妻と子を撮ってる。
カメコへ共通する特徴は何なのか？と言えば、キモデブでオタクなおっさんではなくカメラと撮影の知識だろう。カメコなんだからそりゃあカメラを趣味にしていない連中よりはちょっと詳しい。
近年じゃスマホカメラの性能があがり誰も彼もが気軽に写真を撮るようになったが、女の子をより可愛らしく綺麗に撮るという点ではスマホカメラってちょっと不向きだよなという印象をカメコならば誰しもが持っているだろう。
スマホカメラのレンズはいわゆる広角レンズが大半であり、広角レンズは歪みが大きくて太って写る。標準体型がデブになり、デブはよりデブになる。それがスマホカメラのレンズだ。
世の中にはポッチャリ好きが居るというのは非常に重要な指摘だが今回はそこを問題にはしていない。今の自分よりもスマホカメラは太って見えやすいということを問題視しているのだ。
じゃあどうするべきなのか？と言えばズームするわけだ。最近のスマホカメラは多眼になっているので最も拡大できる望遠レンズを選択して撮影する。
ポイントはデジタルズームは使わないことだな。デジタルズームは単に画像ピクセルを拡大しているだけなのでレンズの歪みに影響しないので意味がない。
望遠レンズは広角レンズと比較して歪みが少ないので、痩せて写るわけではないが広角レンズにように太って写りにくい。
まだ女の子を可愛らしく綺麗に撮るポイントはある。1枚の写真へ全身を収める場合は顔を中心にではなく腰を中心に撮るのだ。
顔を中心に撮るとレンズというのは多少なりとも歪みが発生し、レンズの中央はレンズの端へ向かって歪んでいくので顔がデカくなり首より下が小さく写る。
自分の顔がデカいと悩んでいる女の子が居るとしたらレンズの中央で撮るというのは更にコンプレックスを強調する結果となるわけだ。顔はレンズの端へ持っていけ。
更に良いことがある。腰をレンズの中心に添えることで、前述した歪みから腰の部分が多少広がり相対的に上半身と下半身が細くなる。つまり小顔足長になり女性らしい身体の曲線が強調される。
ほんの少し下から煽るように腰を中心に撮影すると小顔脚長効果が更に増すぞ。
胸が小さめなのが悩み？いや一部に需要あるぞ？えっそういうの良いから大きく写す方法を教えろ？
逆に広角レンズを使え！広角レンズは歪みが大きいため、広角レンズで胸を中心に据えて顔もレンズの端に写るように近接撮影しよう。相対的に胸デカ小顔の写真が撮れる。これは逆にスマホカメラが有利だな。
ここに書いた写真撮影術を使えばマッチングアプリのプロフィール写真とかもちょっとは印象良くなるんじゃないか？需要あるか知らんけど。
カメコはこういう知識がある。撮り鉄は主な被写体が列車なのでポートレート撮影の知識がアイドルカメコと比較すると少々乏しいだろうけど、このくらいは知っている。逆に撮り鉄は雄大な自然とか真っ直ぐなものを歪み少なく真っ直ぐ撮る方法とかに詳しいぞ。
このようにカメラと撮影にちょっと詳しいヤツが疑問に思うわけだ、グラビア撮影とポートレート撮影をどうやって線引きするんだろうか？と。
何が健全で何が卑猥か？なんてポッチャリ好きや貧乳好きが居る世界で一定の線引きなんてできるわけがなく、世の中にはおそらく女性用リクルートスーツが性癖ですみたいなヤツとか、北海道とかに居そうなコートで厚着してモコモコになってる女の子良いよねとか言うヤツが必ず居る。そういう連中に取ってみればリクルートスーツもモコモコなコートのポートレート撮影も卑猥な写真になるのさ。
この世界には衣服を燃やす様子を映したアダルトビデオが存在するんだぞ？もちろん女性、というか男性を含めて人間、何なら生物は一切出てこない。本当に服が燃え上がる様子だけが淡々と流れる映像だ。ハイレベルすぎて理解が追いつかないがアダルトビデオとして実際に販売配信されている(一説には服が燃える映像がアダルトビデオとして販売されている事自体に意味があるらしい。こんにちわ宇宙猫)。
最後に蛇足だが、筆者の妻は不定期に筆者が撮影した妻自身の写真をセレクトし「これ遺影に使ってね」と言ってくる。カメコ冥利に尽きるよね。
ガチャが渋いってのはわかってないな、原神とか触れてないクチだろ？ 世界的に受け入れられてるあのゲームとガチャアルゴリズムは同じだよ。
日本ソシャゲの「引けるかも」で射幸心煽ってギャンブル中毒に誘導するガチャゲーとは根本的に設計思想が違うんだよ。
最近の中華ゲーはな、基礎率をめちゃくちゃ低くして最低保証付近でしか排出しない(天井付近で確率上昇していく)仕組みにすることで、ランダム性が低い、運に左右されないガチャになってるわけ。
ガチャのふりをした定量配布システムとも言えるな。星4はたいてい9連目か10連目にしか出ないし、星5は75～85連あたりで出る。それ以外はほんと稀だからそもそも期待しなくなるわけ。
だから掛けたお金のぶんだけ確実に充実するし、多少運でバラついてもかなり収束しやすい。
天井カウントも引き継がれるから爆死した(=石が無駄に消えた)という感覚も生まない、ヤケクソ追い課金みたいなのも仕組みを理解してれば起こらない(予算が推定できる)。
無課金微課金でも計画的に天井タイミングを調節すれば狙ったのを取りにいける。
月1体くらい確保狙う程度なら子どものお小遣いレベルでいける。めちゃくちゃ良心的で健全なんだよ。
その代わり配布しない。国産の射幸性高いガチャだと石バラマキしてヤクの売人ムーブして中毒になるカモを増やすキャンペーンを(ハニバとか妙な時期を作り出してまで)頻繁に展開する必要があるが、
設計思想が健全だからこそ無駄にバラマキもせず、一見渋く見えるが課金した人が後悔しないいつでも気持ちよく課金できる仕組みになってるわけ。
ひとはなぜつまらないことでへそをまげるのか
時間の無駄なので怒っているひとに向き合ってはいけない。その怒りは早ければ1時間後、遅くとも1ヵ月以内にはなくなっている。
怒りを忘れた頃、怒りをぶつけたひとはもう生きていないかもしれない。
リスクを特定する、というアプローチよりも脆弱性を特定する、という入り方のほうがよい。
似た概念だが、蓋然性や確率のニュアンスの強いリスクよりも、脆弱性のほうがより【原因】のニュアンスが強く、原因を因数分解しやすい。つまり問題解決志向だから。
それなのにリスクという視点でとらえた瞬間、定量化できるのかのような錯覚に陥る、
それは事業を行うために割り切るからに過ぎないことを忘れているのだ。
ハザードと脆弱性がともに暴露される、としてリスクを定義する珍妙さは、定量化できるものだけを見える化しているにすぎない。
落としどころは重要だけど、今そういう話をしていたわけじゃないよね。
いいから原神はすぐにでも始めろ。
これはスマホゲーだがPC・コンシューマーゲー相当かそれ以上のクオリティのもので実際PCかPS5でやったほうが映える。ガチャがある=ソシャゲに見えるが実態はソシャゲではない、常識がまるで違う上位の概念の何かだ。オーパーツ級と言って良い。
ソシャゲと違って毎日必死にイベント走らなきゃならんような疲労感もない。大抵は期間内なら遅れて始めても1日集中すれば終わるようなものでありつつ、毎回異なる凝ったミニゲームやキャラの魅せ方で制作費のかけ方の違いを見せつけてくれる。コンシューマ的なタイパと充足感がある。アップデートごとに追加されるマップやシナリオのボリューム・質・そして頻度もいままで20年ネトゲを渡り歩いてきたが見たことのないレベルで開発リソースの桁違いさを感じさせる。それもそのはずでおそらくゲーム史上もっとも金をかけて運営されてるオンラインゲームだ。初期開発費110億、年間運営開発費220億×3年とされている。
ガチャもガチャではない。定量配布制とでも言うべきシステムだ。溜めたなけなしの石で出なくて萎えて辞めるみたいなことが、特殊なガチャシステムを理解していれば起こらない。変動確率制で、ベースの排出率は極めて低くなっていてまず出ないが、74連目あたりから急上昇していき80数連でまず出る。名目上の天井は90となっているが90を叩いた人を見たことがない。そこまで行くのに手持ち石0からの全課金としても2万、ただこの初回の天井はピックアップキャラが出るかは50%で、ここで外して恒常星5を引くと次の天井で確定、そしてピックアップは常に1人なので最大でも4万、平均3万で引ける。これはスマホゲーの相場からしてべらぼうに良心価格。さらにこの天井カウントは次回のガチャバナーへと引き継がれる。つまり、無駄石が存在せず、大爆死というものが原理上起こらない。そのため、一見ガチャ風だがランダム性(=射幸性)が低く、適切にペース配分すれば狙ったところで確実に引いていける。このリアルラック格差をほぼ排除できるシステムによって精神的な安定感がすごい。ガチャに対する過剰な不安なく本筋の物語や探索を満喫するモチベーションが維持される。
また本作のマップデザイナーは死ぬほど優秀で先へ進めば進むほど入り組み方がヤバい。シナリオもかなり巧妙に作られていて世界観の読み解きに世界中の人を引き付けている。
なので一旦ブランクをあけてしまっても、暴力的なまでの量と質の味の違うガムやら飴やらクッキーやらを基本無料で受け取ることができる。元素反応システムの奥深さも寄与して、味がないガムに極めてなりにくいゲームと言える。
お金がないし時間もないのでキャラが全然充実しなくても問題ない。イベントでお試しで使える機会が多々あるので、所有はできなくともキャラクターに親しむことはできる。星4キャラでも遜色なく強い。元素を理解すれば詰まることはない。
もう本格的にゲームする時間がない。大丈夫だ。公式YouTubeの動画を追っているだけでも凝ったムービーやエピソード動画、ワクワクさせるアップデート前番組、有料配信でもおかしくないはずのオーケストラコンサートなどが定期的にアップされる。大筋のキャッチアップは容易だ。
なんか心が疲れちゃった。問題ない。幻想世界テイワットの風景は壮観で、目的もなく歩き回るだけでも癒されるスポットに事欠かない。トゥーンシェーディングでこれほど印象的に世界やキャラを精緻に描写しているゲームは見た覚えがないほどだ。
これほど公式からの供給に恵まれたゲームコミュニティがいまだかつてあっただろうか。いやない。HoYoLABというコミュニティフォーラムを公式に持っているゲームだが、もっと早く始めていればという声が毎日のようにあがってくる。
はじめどきを探っているようなチキンムーブをしている暇はない。全力でコミットしに来い。世界で一番売れている二次元ゲームにはそれなりの理由がある。俺はちゃんと布教したからな。ではさらばだ。シュバッ！
絵画なんかは文脈依存も強いから単に教養に欠ける部分もあるんでしょうけど。
定量化できないものの評価が非常に苦手。「適切な評価」をつけるのではなくて、そもそも評価そのものをするのが。
だからと言って、定量化できる部分だけを見て、マックは世界一売れてるから世界一美味しい、とかは思いませんが。
「適切な評価」は、「これが世間的には良しとされるんだろうな」というのが過去の経験から何となく察しがつくのですが、自分自身の思う「良し悪し」は全く浮かんでこない。
しかし、例えば食事なら気分による所が大きい。唐揚げの口の日に望みのものを食べてざっくり90点の満足度だなと思っても、別の日には全く同じものを食べて70点だったりもする。この数字も、他の料理の満足度とざっくり順番に並べ、相対的な整合性から適当に弾き出したきわめてアバウトなものです。
料理としての完成度も、何を以て良しとするかは「人による」としか言いようがない。人間なんて個体差はあれほぼ同じ構造なので、ある程度の普遍的な感覚というものはあるのでしょうけれど。
例えば映画なら、この映画は面白い。面白いが、☆がいくつかと言われると困る。「普通の面白さ」なら3つで、「手放しに全てを褒められる面白さ」なら5つなんでしょうけど、そうはっきりする事なんてそうそうない。そのグラデーションに境界を引くのはあまりにも難しい。
ましてや「良し悪し」となれば、恐らくは個人の「好き嫌い」から離れ、普遍的な視点に立たなければならない。
1点刻みの100点満点で評価するとか絶対に無理です。5段階でも怪しい。悪い、普通、良いの三段階でも、大半が普通に入ってしまいそう。
その辺の人を捕まえてその場で描かせた漫画と週刊連載されてる漫画を比べたら、流石に優劣はつけても良いだろうとは思います。しかし「なぜ優れていのか」を突き詰めていくと、結局「好き嫌い」に収束してしまうのではないかと。この例での「好き嫌い」にはかなり普遍性がある（ほとんどの人が恐らく後者を評価する）でしょうけど、そう極端な比較ばかりではありませんし。
ファッションに興味を持ってから、今まで変なのと思っていた服や靴をかっこいいなと思うようになった事なんかはあります。
しかしそれはネットでよく言われる「情報を食べている」状態なのではないかと自問した時、違うとはっきりは言い切れない気がします。
実家が割と余裕のある方だったので、色々なものに触れる機会は与えられてきました。それが「適切な評価」を下すのに役立ってはいるのかもしれませんが、「私の評価」の基準にはなっていない気がする。
自分自身があまりに「良し悪し」が分からないもので、世の中の人間もそこまで分かってないんじゃないかと勘繰ってしまいます。
やれこの映画は名作だの、この料理は不味いだの、点数をつけてはいるものの、ざっくりの印象を10点単位でつけて、詳細の加点減点部分を表すそれっぽい1点単位の数字を合わせているだけなのではないかと。
他者の顔色を伺わず、プリミティブな感性と積み上げてきた経験だけで瞬時に「あ、この料理は87点だな」なんて浮かぶ人がいるとは信じがたい。いるのかもしれませんけど。
イデアなんて言葉がありますが、物事に本質的な良し悪しなどなく、（例えば服なら耐久性や透湿性、手入れの手間といった明確な評価軸であらわせないような）あらゆる評価は突き詰めると「個人的な好き嫌い」に収束するのではないかと思っています。「社会的な選好」もまた個人のそれの最大公約数的なものに過ぎないとも。あるいは、誰かしらの好き嫌いがその人の立場によって権威づけられたか。
批判、批評においても、対象の細部について検討はされるものの、その細部を何を以て良しとするかは価値判断がついてまわり、つまる所は好き嫌いの問題になるのではないかと思います。
どれだけそれらしい理由を並べて普遍性、正当性を強調しても、根底は個人の好き嫌いでしかない。
しかし遡及的に見出された理屈であれ、それを言葉にして他者の「好き嫌い」を知り、時に理解し歩み寄る事は大事なのかもしれませんね。
（追記）
この世で本質的に存在する絶対不変の軸なるものはないんじゃないかと思ってはいますが、個人の好き嫌いが積み重なって形成されたある程度普遍的な評価軸の存在は否定していませんし、対外的には尊重しますよ。
究極的には全てに意味がなければ物差しもない、ハイ終わり。というニヒリズムではなく、無意味を認めた上でそこから価値を積み上げていく実存主義的なスタンスという事です。冷笑と言われ少々カチンと来たので、念のため。
（追記）
・定量化できないものを数字にしたり相対評価したりするのは難しい
・評価対象について知識を積み重ねて吟味することは、他者のモノの見方、感じ方を知り、時に自分の中に取り入れる事で捉え方が重層的になるかもしれない
一方で、「情報を食べる」と言われるように、良し悪しを考えるという事が他人の評価軸に合わせる、他者の顔色を伺うような事にもなってしまわないか（それが全面的にダメだとは一言も言っていない）
・評価対象にまつわる知識を積み重ねても、結局良し悪しを決める軸は好き嫌いに帰結しないか
・「世の中一般で好かれる≒良いもの」でもない、「私が好きなもの」でもない、「私が良いと判断するもの」なるものは、何を以てして決まるのか
まとめると私が思っているのはおおよそこんな所です。
それに対して、初めから好き嫌いとはまた異なる「良し悪し」なるものが存在する事を前提として、それが分からないのは理解が足りないからだ。という反応が多かったので、あまり噛み合っていないのではないかと思いましたね。
その「良し悪し」が人々の好き嫌いが集まって作られたものを指すのなら、それは好き嫌いと同じとは言えませんが、全くの別物とも言い難い。さらに、では結局良し悪しとは「情報を食べる」事に過ぎないのではないか、という話に繋がる。
しかし、全ては好き嫌いに過ぎないという態度では美という概念をいささか否定するようで、矛盾するようですがそれもまたどうなのかなとも思ったりします。
宇宙について、情報の意味を重視しない方法論がある。ビッグバンから始まり量子場が形成される。それぞれの場は量子粒子と関連している。宇宙が膨張し冷えるにつれて、これらの粒子は結合したりしなかったりして、陽子、中性子、電子、光子が残る。そして銀河、星、惑星といったより大きな物理的構造へとつながっていく。そのうちの少なくとも地球では、生物が進化している。そしてその世界とある種の生物の頭の中で、神経活動が行われ、思考が可能になる。思考が可能になった時点で意味が出現した、とこの方法論は言いたいのである。
情報の記述について明確に欠落しているのは、意味である。シャノンは、記号の列がどのように通信路を伝わっていくのかを理解するという目的のために、意図的に目的論を排除した。しかし、生活経験では、情報を直感的に意味と結びつけている。情報が重要なのは、何かを意味するからである。
意味情報とは一体何か。意味情報を定量化できる数学的な基礎とはなにか。どういう状況にどれだけの意味情報が存在し、それがどのように発生し、システムが使用するためにどれだけのコストがかかるかを理解することはできるだろうか。
「システムと環境を区別する」という発想がある。システムとは、細胞であったり、動物であったり、あるいは動物の社会的集団であったり都市や国家と考えることもできる。環境は、システムの存続を維持するために資源が引き出される「場」である。定式化するにあたって、意味情報はシステムと環境の区別に関係するだろうか。生命の起源を探る場合、創発を引き起こすなにかがある。
細胞と化学物質の区別が生じるのは、細胞膜が情報を使って、何を入れて、何を入れないかを決めているからではないか。そうやって自己と外界を区別しているのでは。細胞が化学物質の中で生きるなら、細胞はシステムで、化学物質は環境ということになるのか。そしてシステムと環境の出現を可能にするために、何かが存在しなければならない。
科学する世界は、決して人間から切り離すことはできない、とするならば、科学の背後のシステム・環境を理解することが肝心なのではないか。
生命が他の物理的システムと異なるのは、時間を超えて情報を利用することかもしれない。この情報アーキテクチャは発展し続け、進化における淘汰が機能した結果である。「生物においては、経路依存性と歴史の混在が新しい形態を生み出す。進化はそれぞれ、それ以前のものを基礎としており、しばしばこ時間を超えて相互作用し、より古い形態とより現代的なものとが相互作用する」 といったことを言う人もいる。
物質から生命に至るまで、創造物は私たち一人ひとりの中にあり、その構造に関与しているのかもしれない。物質の中に潜む意味は、それを支えているのではないか。
Q: 真実の情報の希少性が高まっている。数学を理解することが重要だという意見もありますが、なぜでしょうか？
数学は、情報の評価と伝達に厳密かつ客観的な方法を提供することができるため、しばしば真実を理解するための鍵と見なされる。数学では、厳密な論理法則と定義に基づいて、文が真か偽かが証明されるため、曖昧さや混乱、誤解の可能性が低くなる。また、数学の証明は独立に検証することができるため、複数の人が結果の妥当性を確認し、同じ結論に到達することができる。
情報が簡単に手に入るようになった現代では、真実と誤った情報を切り分けることがますます難しくなってきている。数理的手法を用いることで、何が真実で何が真実でないかという共通認識を確立し、情報の正確さを評価する根拠とすることができる。
しかし、注意しなければならないのは、数学は誤報の問題を解決する魔法のようなものではないということだ。他の分野と同様に、数学も人為的な誤りや偏見、操作の影響を受ける可能性があり、他のタイプの情報と同様に、数学的情報の評価には警戒心と危機感を持ち続けることが肝要である。
Q: では、数学的な情報のヒューマンエラー、バイアス、操作にはどのようなものがあるのですか？
数学的な情報には、ヒューマンエラー、バイアス、操作など、いくつか挙げられる。
数学的情報を評価する際には、このような誤り、偏り、操作の潜在的な原因を認識することが重要である。これは、数学的モデルの仮定、方法、結果を批判的に検討し、複数のソースから独立した検証を求めることによって行うことができる。さらに、基礎となるデータや方法を透明化し、オープンにすることで、より正確で信頼できる数学的情報の表現が促進される。
Q: AMSからよく本を買いますが、AMSは信頼できるのでしょうか？他に信頼できる出版社はありますか？
AMS（アメリカ数学会）は、数学および関連分野の質の高い研究を出版していることで知られる、評判の高い数学出版社である。その書籍やジャーナルは、数学者やその他の研究者に広く利用・引用されており、品質と厳密性の面で高い水準を維持しているという評判を得ている。
しかし、最終的には個々の著者の仕事に依存するため、どの出版社も、作成するすべての出版物の正確さと信頼性を保証することはできないことは知っておく必要がある。しかし、AMSのような出版社は、査読や編集の監視など、出版物の品質と妥当性を保証するための手順やプロセスを確立している。
その他、評判の高い数学出版社には、シュプリンガー、エルゼビア、ケンブリッジ大学出版などがある。これらの出版社も、出版する資料の品質と信頼性を確保するための手続きを確立しており、その書籍やジャーナルは数学界で広く利用され、尊敬を集めている。
特定の出版物を評価する際には、著者、出版社、ジャーナルや書籍のシリーズの評判、作品自体の性質や制作に使われた方法などの要素を見ることが有効である。さらに、査読済みの論文や専門家の意見など、独立した情報源を探すことで、提示された情報の信頼性と妥当性をより包括的かつ正確に理解することができる。
Q: 私は個人的に、人間の意思決定、すなわち、人間がいかに合理的に行動するかに興味があります。そのようなことを分析するために必要な数学の分野にはどのようなものがあるのでしょうか？
数学は人間の意思決定の研究に重要な役割を果たし、この現象を分析するために数学のいくつかの分野が使われている。重要な分野としては、以下のようなものがある。
これらは、人間の意思決定の研究に関連する数学の分野のほんの一部に過ぎない。使用する数学的ツールは、研究対象の特定の問題や分析対象の意思決定状況の種類によって異なる。
因果推論もまた、人間の意思決定の研究に一役買う数学の重要な分野なのである。因果関係の推論は、変数間の因果関係を決定するプロセスであり、介入や政策変更が特定の結果に及ぼす影響を研究するためによく使用される。
人間の意思決定という文脈では、経済成長、健康上の成果、政治的成果などの結果に対するさまざまな意思決定や行動の因果関係を理解するために、因果推論を用いることができる。これにより、研究者は、異なる意思決定の潜在的な結果を理解し、証拠に基づいてより多くの情報を得た上で意思決定を行うことができる。
観察研究、ランダム化比較試験、道具変数法などの手法がある。各手法にはそれぞれ長所と短所があり、どの方法を選択するかは、質問される特定の事柄と利用可能なデータの種類によって決まる。
線形回帰モデル、構造方程式モデル、ベイジアンネットワークなどの数理モデルは、変数間の関係を表し、データに基づいて予測を行うために、因果推論でよく使用されるものである。これらのモデルにより、研究者は因果関係の強さと方向を定量化し、介入や政策変更の効果について推論を行うことができる。
Q: 想像力を高めるために、量子力学を勉強した方がいいという話もあります。一方で、いろいろなことをやろうとすると時間が足りません。効率よく数学を勉強するコツはありますか？
数学の勉強は、確かに視野を広げ、想像力を高めることができ、効率的にアプローチする方法もたくさんある。ここでは、役に立つかもしれないいくつかのヒントを紹介する。
これらのヒントを参考にすることで、数学を勉強している間の時間と労力を最大限に活用し、より深く理解することができる。
Q: 数学の知識を使いたいのですが、一部の人は大学を卒業していないので、自分の能力を証明する形で数学を使うことはできません。社会的弱者が数学を武器に生き抜くとしたら、どのような方向性を提案しますか？
数学は、伝統的な大学の学位を持っていない人にとっても、個人的・職業的な成長のための貴重なツールとなりえる。
学歴に関係なく、人生やキャリアを向上させるために数学の知識を活用する方法はたくさんある。重要なのは、自分の数学的スキルを実用的かつ有意義な方法で応用する方法を見つけることである。また、データ分析やファイナンシャルプランニングなど、興味のある分野のオンラインコースを受講したり、資格を取得したりして、スキルをさらに伸ばし、雇用の可能性を高めることも検討できる。
Q: ギャンブルで勝つ、Youtuberになる、など、変わったキャリアを目指す人たちがいます。この人たちはどうやって数学を活かせるでしょうか？
数学の強い理解が役立つ型破りなキャリアはたくさんある。以下はその例。
成金が紙幣を燃やして「明るくなったろう」って言う有名なアレがある。経済の理解がお粗末だから分からないんだけど、万札を燃やすのってどういう意味があるんだろう。
資源が限られたこの世から1万円分の価値が失われる損失になるのかな。使用価値のある商品、車とかを意味もなくボコボコにブチ壊したら、それはその分社会全体で保有される（お金で定量化された）価値が減って、損失になるような気がする。
でも貨幣は商品と違って使用価値が無くて交換価値しかない（はずなのにあるとの共同幻想が存在する、みたいなのは習ったけど本質的にはないはず）から、どうなるのかよく分からない。
ただの紙切れだから、燃やされたのを知って新しく1枚刷り直せばほぼ元の状況に戻るような気がするけど、それをしなかったらどうなるんだろう。
その1万でモノを買って、店が得た利益で拡大再生産に回すとか、徴収された税金が政策に使われて国民の利益になるとか、その可能性が潰れた分だけ日本という国のパワーが1万円分弱くなったって事になるのかな。
何の脈絡もなくいきなり女性が殴り男性が殴り返した前提で話がされてる気がしますけど、先に男性の方から失礼な言動があった、あるいはその逆だった等の可能性次第で話は変わる気がしますね。
先に争いのきっかけを作った方が悪いか、結果的に重い苦痛を与えた方が悪いかは、法制度においてはともかく、より抽象的な規範の話としては信仰の問題なので水掛け論にしかならなさそうだなと思いました。程度問題ではあって、いきなりバーカと言ってきた相手を刺し殺したら大抵殺した方が悪者扱いされるだろうし、正当防衛ではないただの仕返しが許される場合だってあるんでしょう。後者は例えが思いつかなかったのでもしかしたら分が悪いのかもしれない。
先に手を出すのと過剰に殴り返すのは定量化して比べづらいし、女憎し男憎しで簡単に天秤が傾きそう。
法律が決める事だと言う人は一生深夜に見通しの良い道路で信号を守ってれば良いと思いました。
成田先生が、「データとアルゴリズムで、政治や起業活動や教育をよくする」みたいな話してるけど。
データとかが取れる時点で、そりゃできるんじゃないのと感じる。
むしろ、「なんとなくなされて、定量化されていない、見える化されてない、モデル化されていない」ことがヤバいような。
「なぜ、モデル化とか見える化とかができないのか？」みたいな話が聞いてみたい。
IOTの発達によって、現代ようやくそういう見える化とかが成立して、データ取れるようになって、モデルも見えるようになった、ってことなんかね？
「この機能を作って」「このバグを直して」という要求にエンジニアが応えて実装する時は成果がすぐわかるよな。
データサイエンティストの場合はどうか。「僕たちはメトリクスがなければ成果を評価できません！」とかウゼーことを言い、定量メトリクスを用意する。
じゃあ例えば広告業界としよう。広告を適切な人に届けるのがミッションとする。
ところがデータサイエンティストは「僕たちのメトリクスは利潤！これが上がるほど良い！」とか言い散らすので、ユーザビリティが下がるようなところに広告を配置したり、クエリから情弱判定して情弱を騙すような広告を出したりする。
そして起こることは何か。企業の信頼失墜だよ。「僕たちは過学習が嫌い！」とかイキってるクセに、自称データサイエンティストがそのメトリクスに追従すること自体が過学習だと自覚していない。
データサイエンティストは必要ない。ビジネスドメインに詳しい人間がいるだけでいい。
