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はてなキーワード: 数理モデルとは
https://www.fttsus.jp/covinfo/numerical-simulation/
https://www.fttsus.jp/covinfo/pref-simulation/#model
佐藤彰洋氏(横浜市立大学)の新型コロナ感染予測シミュレーションに関する疑義について
http://jun-makino.sakura.ne.jp/articles/corona/note001.html
http://jun-makino.sakura.ne.jp/articles/corona/note002.html
https://www.fttsus.jp/covinfo/answers/
https://note.com/ryseto/n/n9eb8989e00cf
これまでの対策はかなり西浦先生の数理モデルに基づいてるように見える。
都や民間が病床の確保に動き出したことからも、かなり頼ってるように見える。
そんでロックダウンは実施しないと思う。理由は首相周辺の元経産官僚が
結局経済を諦めきれないから。国と連動するっつってる小池知事はその意向に
未だにマスク配るぐらいの案を大仰に出してくる国にその決断ができると思えないし、
病床の確保の動きはそれを見越してのことだと思う。
オーバーシュート後はどうだろ。ピークがどこに来るかだと思うな!知らんけど。
おじさん、メールには気持ちがこもっていないとか言っちゃうタイプ？
学校出てから何十年も経ってるのは分かるけどさ、もう老害とか無知とか通り越して反知性主義的だぜ。
>> 人の体質、営み...を削ぎ落とした...モデル...であれば...納得しない <<
数理モデルは所詮モデルだから、その使用に制限があるのは仰る通りだが、制限があるからモデルには従いたくない！と言うのはおかしいぜ。モデルが適当かどうかをもっとちゃんと精査しろ！なら、まだスジは通る。
ていうかスーパースプレッダーの話は数理モデルによる知見ではなく、経験則から分かったものじゃなかった？おじさんは刑事ドラマって観たことあるかい。あれと一緒で、専門の人が感染経路を聞き込みしたりして調査し特定するプロセスがずいぶん昔から存在する。
そうやって特定するプロセスを、過去に大規模な感染が起こるたびにやってる内に発見されたのがスーパースプレッダー。数理モデルはむしろ、その知見をもとにコンピュータにスーパースプレッダーがどれだけヤバイか予想させたに過ぎない。ヤバイか否かは予想させてない、ヤバイことはもう人間が突き止めてるから。
数学アレルギーとかテクノロジーアレルギーと似た症状を発症なさってる様だが、テレビに出てくる大抵のシミュレーションってのは努力してデータを見て当てはまるかどうか専門家が検証した結果。数理モデルには人間の心が分からないなんてのは的外れ、なぜなら数理モデルはツールに過ぎなくて、実際にデータと結果を分析してるのは人間だからだ。おじさんには専門家たちの心を信じてほしいな❤︎
素人なのただの思い込みで終わるのは重々承知なので、ここに吐き出す。
クラスターは一人のスーパースプレッダーが居るという過程で成り立っているけれど、果たしてそうなのか。
その人が関わる空間にたまたま別ルートで感染した人が集まっていたということはないのか。
当初の検査体制としては濃厚接触者＆症状化が強い人しか検査しなかった。
2月時点で検査されていない感染源となる陽性患者はそれなりに居たのではないか。
例えば、大阪のライブハウスはたまたまスタッフが出張で行った北海道が検査対象が他都道府県より広かったので、検査につながり陽性判断された。
で、そこからクラスタを追うために症状の有無関係なく調査することで、陽性者の検出ができた。
さて、ここにスーパースプレッダーが一人いてから感染したと考えるのか。もしくは、他の感染源から感染した人が、ライブハウスにたまたま集まり、そこで一緒に仕事したスタッフ同士、一緒に呑みに行ったライブ仲間同士、会話をした物販スタッフと客、それぞれがまた感染したのか、感染してもその人元来の免疫で陽性反応出るほどまで活性しなかったか、そもそもライブに単独参戦、誰とも会話せず帰って発生すらしなかった…など考えるのか。
もちろん、ライブハウスに集まった人がライブハウスにだけ行っている、他は全く他人と接触しないなら単純系に考えても違和感はない。ただ、人の活動を考えると、家族がいる、職場がある、飲食店に出かける、往来の多い場所を通る、様々な感染ポイントを日々通過している。人もそれぞれ体調良い人、悪い人、色んな要素がある。
そこらへんを無視して単純なスーパースプレッダー説で一人に起因するとまとめあげるのは、やっぱり違和感がぬぐえない。
数理モデルと言われてもあんまりピンとこないけど、人の体質、営みという、それぞれが些末とは言えない複数の要素があるのに、それら要素をそぎ落とした単純系な処理で単純モデル化したものであれば、やっぱり納得しない。
もちろんウイルスそのものが飛沫、接触感染するというモデルについては納得している。医療従事者が大変なのも承知しているので自分が感染をひろげないという意識は大切だと思っているし気を付けたい。
でも、今の単純化したシミュレーションに踊らされるのも行動を制限されるのも正直勘弁してほしいし、同意できない。本当にすまない。
その１https://anond.hatelabo.jp/20200327214055
12 Dr. Hiroshi Nishiura is one of the few professionals of mathematical models of infectious diseases in Japan, and it is well known that his ability is outstanding. However, many people don't understand mathematical models themselves (I must confess that I can't say that I understand all of the findings because I'm not a professional of mathematical models either), so his findings and comments are easily deified. Because the contents of the mathematical model are a complete black box to many people, it makes it seem like the oracle is coming out like a shrine's oracle. Much of Japan's infection control policy relies on the Nishiura theory. So there is nothing wrong with that, but one of the problems in Japan is that there is no plan B in case plan A goes bust. Dr. Nishiura is an excellent scholar. It is not God. Hence the need to have that Plan B with the possibility of making a mistake. I am greatly concerned that bureaucrats and politicians who are prone to infallibilism will mistake science for an oracle. It is only when falsifiability is assured that science can continue to be scientific.
感想：おみくじと神託が同じoracleだったので変な文章になったが直していない。
13 数理モデルは演繹法の活用産物である。演繹法は帰納法やアブダクションで補完するのが、学問の基本であり、臨床医学の常識である。演繹法的にどんなに正しく見えても実はそれは違っていた、ということはこの業界ではよくあることなのだ。ヘーゲルやマルクスのような巨大な知性でも演繹法オンリーでは間違うのである。
Mathematical models are the product of deductive methods. The deductive method is complemented by the inductive or abduction method, which is the basis of scholarship and the common sense of clinical medicine. It's a common occurrence in this industry that no matter how deducibly correct it may seem, it's actually not true. Even a huge intellect like Hegel or Marx can make a mistake by deduction alone.
感想：「蓋を開けてみれば」を「実はそれは」に変更した。
14 モデルを使うな、といっているのでは決してない。ぼく自身、モデルを用いて論文を書く。しかし、モデルは無謬ではなく、そこには前提である仮定があり、仮定はしばしば間違っている。グラム染色を活用するとは、グラム染色にできないこと、分からないことを知悉していることであり、グラム染色万能論者にグラム染色は使えない。同じことだ。英国でも数理モデルは活用されているが、だからこそ英国人はその結語には非常に懐疑的で、常に反論、異論が起きている。健全で科学的な態度である。
I'm not saying don't use the model at all. I myself write a paper using a model. However, the model is not infallible, there are assumptions that are assumptions, and the assumptions are often wrong. Making use of Gram's stain means having full knowledge of what Gram's stain cannot do and does not understand, and Gram's stain cannot be used by Gram's stain universalists. It's the same thing. Mathematical models are also utilized in the UK, which is why Brits are very sceptical of their conclusions, and there are always counter-arguments and objections. It is a sound and scientific attitude.
感想：「前提たる仮定」がうまく訳せていなかったので「前提である仮定」にしたが、assumptions that are assumptionsになってしまった。
「英国人は」がないと主語がIになってしまったので追加した。しかしBritsじゃ意味違うよ。もっと正しく訳してくれない？
15 Japan's "now" is a well-controlled state of infection, which is much better than Wuhan at its worst, or Italy, Spain, France, England, or New York at the present time. The problem is that it doesn't guarantee that it will "always work".
16 懸念されるのは東京だ。感染報告が増えたことだけが問題なのではない。クラスターを形成できない、トレースできない感染者が増えているのが問題である。そして、その陽性患者数に比べて検査数がずっと少ない。47人の感染者を捕捉するために100人未満（陽性者の検査日が不明だが、おそらくこのへんだろう）しか検査していないのは少なすぎる。
It is Tokyo that is of concern. The increase in reports of infection is not the only problem. The problem is that more and more infected people are unable to form clusters and cannot be traced. And the number of tests is much lower than that number of positive cases; it's too little that they only tested less than 100 people (the date of testing for the positives is unknown, but it's probably around here) to capture 47 infected people.
Again, it's not necessary to figure out all the infected people. However, it is troubling that the flow of infection, movement and clusters are out of sight. Therefore, the threshold for testing must be lowered in Tokyo. The threshold for testing varies with the circumstances. That's what I explained with the Korean example. Sticking to the Ministry of Health, Labour and Welfare's "standards" will lead to a misunderstanding of the phenomenon itself. Already in the Kansai region, infected people have been found with taste and smell abnormalities, and clusters have been detected from there. I would like to make more use of the athletic sensibilities of these clinicians. I'm not sure "where" in Tokyo is the barrier to lowering the number of inspections, but that barrier needs to be removed immediately.
感想：「捕捉するのに」を「捕捉するために」に変更した。多分これでいいと思う。思いたい。
アスチュートがathleticになっているのはどう反応したらいいかわからない。
17 This conceptual diagram that everyone is looking at - lowering the peak of the infection and shifting it to the side. This is all a product of deduction, and I don't know if it's really true. As mentioned above, the UK estimates already suggest that this is not enough. It is possible that the damage that was shifted to the side could simply be "extra-long damage".
18 そして、ここが肝心なのだが、ピークを下げるという理念が、「ピークを下げなければいけない」という観念になり、「ピークは下がっているはずだ」という確信になり、「ピークは起きていないんだ」という自己暗示に転じてはいけないということだ。プランAに固執する日本あるあるの失敗のパターンで、ダイヤモンド・プリンセスでは「二次感染が起きてはいけない」が「起きているはずがない」に転じてノーガード下船を許してしまった。「ピークが起きてはいけない」が「ピークなんて見たくない」にならないように現実を見据える必要がある。たとえ、それが我々の見たくない不都合な真実であったとしても。
And this is the key point: the idea of lowering the peak should not become the notion that the peak must be lowered, or the belief that the peak must be lowered, or the self-implication that the peak is not happening. In a pattern of Japanese failure to stick to Plan A, Diamond Princess allowed no-guard disembarkation by changing "secondary infection should not occur" to "it can't have happened". We need to keep our eyes on reality so that "peak shouldn't happen" doesn't become "I don't want to see a peak. Even if it is an inconvenient truth that we don't want to see.
感想：mustが違う文脈で二回出てきている。よくわかるように変更したいものだ。
カギカッコがないとうまく訳せなかったので追加しているが、なぜかカッコ閉じるがいくつか抜けている。この箇所以外にも抜けがある。
19 Repeatedly. It's common knowledge in this industry that deductive methods are complemented by inductive methods. Nevertheless, PCR is often false-negative and has little power to determine the status of infection. That's why "testing everything" is so wrong. However, a serum test measuring immunoglobulin IgM and IgG would provide a more accurate picture of the "status of infection in the population. This, however, is not infallible. It is difficult to use for individual cases because it misses early infection, which is why it misses early HIV infection.Whether antibody testing is useful in individual cases remains to be tested, but it is well suited for epidemiological studies on a population basis. Roughly speaking, we can confirm whether the "infection is rampant" in Tokyo right now, or whether it's just an unfounded fear.
前例としては、ロンドンの血清検査で09年パンデミックインフルエンザが従来予測の10倍起きていたことが血清検査でわかっている。抗体検査はアウトブレイクのあとで事後的に行うことが多いが、慢性的パンデミックになりつつあるCOVID-19については、「今」こそが検証のポイントといって良い。
As a precedent, serology tests in London showed that the 2009 pandemic flu was 10 times more likely than previously predicted. Antibody testing is often performed after an outbreak, but now is a good time to examine COVID-19, which is becoming a chronic pandemic.
感想：「前例はあって」を「前例としては」に変えた。「前例はある。なおかつロンドンで〜１０倍起きていた」になってしまったからだ。
20 英国はさらにアグレッシブだ。家庭で抗体検査を行い、「感染者である」とわかればそれを自宅での自己隔離の根拠に使おうというのだ。ロックダウンが起きている中で、検査陰性は「自己隔離不要」を意味しないため、その戦略に欠陥はある。が、考え方としては「感染全体を抑え込みたい」というもので、検討の価値はあると思う。
The UK is even more aggressive. The idea is to test for antibodies at home, and if they are found to be infected, they will use it as a basis for self-isolation at home. That strategy is flawed because with the lockdown in place, a negative test does not mean "no self-sequestration". However, the idea is that we want to control the infection as a whole, and I think it is worth considering.
21 東京でどのくらいの感染が起きているか、帰納法的確認は必要であり、有用だ。その結果がどうなるかは預言者ではないぼくには分からない。が、どんな結果が出てきても、それを受け入れ、場合によっては自説を変えて、プランBに移行することにも躊躇しない態度が科学者には必要だ。科学者は、首尾一貫していないことにかけて、首尾一貫していなければならないのだ。形式においては首尾一貫していなくても、プリンシプルやプロフェッショナリズムにおいて一貫しなければならないのだ。事実に誠意を。
Inductive legal confirmation of how many infections are occurring in Tokyo is necessary and useful. I'm not a prophet, so I don't know what the outcome will be.However, no matter what the outcome, scientists need to accept it and not hesitate to change their thesis and move on to Plan B in some cases. Scientists have to be coherent in their inconsistencies.They may not be coherent in form, but they must be coherent in principles and professionalism. Good faith in the facts.
感想：首尾一貫という言葉を使いすぎて文章をアホっぽくしてしまったが他にいい方法が思いつかない。朝三暮四は理解してくれなかった。「自説を曲げ」は「自説を変えて」に変更した。
文章はもう少し整形できると思うがとりあえずこれで。
https://georgebest1969.typepad.jp/blog/2020/03/事実に誠意を.html
これが原文です。
外国から問い合わせが来ているけれども時間がなくて訳せないということで、DeepLの性能確認ついでにやってみました。
この私訳と岩田健太郎先生は無関係なのでよろしくお願いします。
訳された文章を原文と見比べ、翻訳で文章がおかしくなったところや慣用句は「必ず日本語側の文章をいじることで」できるだけ解消しました。
よって改変した文章だけをこちらに載せ、改変する必要がなかったところは段落番号しか載せていません。元文章は元ブログを当たってください。
英語に詳しいパーソンが精査していただけると幸いです。
1 Most of what I'm about to write is no different from what I've said and done in the past. However, I have been asked the same question repeatedly, so I would like to reiterate it. We have received many inquiries from overseas as well, so we should have prepared the same content in English, but due to time constraints, I'm afraid I'll have to skip it. This article is designed to be read without basic knowledge of infectious diseases and jargon, but it is rather difficult to understand. Please forgive me for that.
感想：「Chromeかなにかでそれぞれ母国語に訳してお読みいただけると幸いです。」がきれいさっぱり消えている。DeepLの自負心だろう。
2 The fact that the number of COVID-19 reports in Japan is very low compared to other countries is attracting attention from home and abroad. Is it true? It has been pointed out that the number of tests is so small that we may be misreading the actual number of infected people.
3 However, this point is wrong at various layers. In the first place, Japan does not aim to capture all the numbers of COVID-19. Whether it's administrative testing or insured care, the state basically has a testing strategy in mind to diagnose, hospitalize, and isolate critically ill patients who need to be hospitalized. It is natural that they "haven't figured it out" and they don't intend to. That's not a bad thing.In fact, the situation is the same in every country, large or small, and no country, whether in the United States, Europe, or Asia, is aiming to "capture the whole number.
感想：最後の文はなぜか他の文と一緒に入力すると訳してくれなかった。この文一つだけ入力すると訳してくれた。
よく考えると「多かれ少なかれ」は通じないだろうから直した方がよかった。なぜかDeepLに繋がらなくなったのでもう直せない。
WHOもそんなことは求めていない。もっとも、そのわりに日本は帰国者無症状者にPCRをやってみたり、無症状な検査陽性者を入院隔離させてみたり（軽症者は自宅じゃなかったの？）、プリンシプルにおいて首尾一貫していない。だから、「彼らがなにがやりたいか私たちはよくわからない」ので、人々は不安になる。リスコミにおける失敗と言えよう。
The WHO is not asking for such a thing. But instead, Japan gives PCR to asymptomatic returnees and isolates asymptomatic test-positive people in hospital (wasn't it home for people with minor illnesses?). It has not been coherent in its principles. So, people get anxious because "we're not sure what they want to do". It's a failure in the press.
感想：「なにがやりたいかよくわからない」に主語を付与する必要があった。リスコミがpressになった。よくわかったな。
「〜は自宅じゃなかったの？）、」の、が.になっているのがよくわからない。なぜかDeepLに繋がらなくなったのでもう直せない。
4 The difference between Korea and Japan is the "result" and not the "purpose". In South Korea, where the number of infected people had surged in one place, we had to focus on inspections in and around the area. If such a phenomenon (let's call it an overshoot) occurs in Japan, the number of inspections will increase. When the situation is different, arguing only on the basis of the number of tests without observing the situation is like trying to say, "That team made 50 sliding tackles while this team made only one," without watching a football game. In games where you don't have to slide (e.g., when you're in possession the whole time), even 0 times isn't a "mistake," and of course 50 times isn't a mistake.
5 全数把握ができていない疾患など山のようにある。日本ではインフルエンザの「全数」把握はしておらず、定点観測である。疫学上、感染対策上、それで十分な情報が得られているからだ。日本で毎年風邪が何例発生しているか、正確に把握したデータはない。レセプトデータを見ればわかるじゃないか、というのも間違いで、なぜなら多くの風邪患者は（ぼくのように）受診せずに自然に治るまで待っている。医療に限らず、経済学でも政治学でもデータはサンプリングから母数を推定するのがほとんどで、「全数」は非効率的な状態把握法なのだ。
There are many diseases for which the total number of patients is not known. In Japan, we do not have a "total" number of influenza cases, but only a fixed-point observation. Because that's enough information, both epidemiologically and in terms of infection control. There is no accurate data on how many cases of the common cold occur each year in Japan. It's also a mistake to say that you can tell by looking at the receipt data, because many cold patients (like me) don't see a doctor and wait until they are cured naturally. Not only in medicine, but also in economics and political science, data are mostly based on sampling to estimate population numbers, and "whole numbers" is an inefficient way of grasping the situation.
感想：ちょこちょこ変えてある。日本語の文章が多少おかしくなっているのは勘弁してほしい。接続詞を適切に入れると格段に翻訳が正確になる。
6 We have not seen the devastation in Japan as in Italy, Spain or New York City. There is no medical collapse in a critically ill patient, no use of the operating room as an ICU, no piling up of bodies on a skating rink with no place to put them. Even if the "numbers" are not known, it is a fact that the current situation in Japan (including Tokyo) is much better controlled than in other countries.
7 Even so, you may be interested in "Well, what about the actual situation? There are estimates. For example, Dr. Hiroshi Nishiura and his group estimate that the number of mild illnesses in Japan may be twice the reported number. The catch rate is 0.44, with a 95% confidence interval of 0.37-0.50.
8 Although the study was based on data from China, there is no guarantee that the Chinese COVID-19 demographic is the same as the Japanese one. Also, since the original study did not include asymptomatic patients or those with minor illnesses that did not require hospitalization, the number of infected patients estimated on that basis would inevitably be an underestimate. If you are more paranoid, it's not unreasonable to believe that "the Japanese and Chinese viruses are different because of the mutation" (although I don't think so).
9 This does not diminish the value of the paper itself. The model must always use existing parameters, and it is often impossible to prove the external validity of these parameters. If the underlying parameters are not reasonable, the predictions will not be correct. A model assumes a simplified world insofar as it is a model. A model without simplification, which is an adjectival contradiction.
数理モデルのこうした「前提」にイチャモンを付けるのは、例えばAという疾患を対象にランダム化比較試験をしたときに、「Bという疾患については説明できないじゃないか」と文句を言うようなもので、業界の仁義に反する意味のない揚げ足取りである。
To complain about these "assumptions" of the mathematical model is like complaining, for example, "You can't explain disease B," when a randomized controlled trial is conducted for disease A. This is a meaningless tirade against the honor of the industry.
感想；「分からない」を「説明できない」に変えた。多分これでいいと思う。思いたい。
However, it is different for the reader of the paper.
A mathematical model that assumes a certain hypothesis should have internal academic validity, but it is the responsibility of the reader, as a resident of the real world, to appraise it in the real world.
Aという疾患を対象にしたRCTの知見をBという疾患に使ってはならないように、数理モデルの制限を理解し、現実世界にアプライするときに十分注意するのは当然だ。
Just as the RCT findings for disease A should not be used for disease B, it is natural to understand the limitations of the mathematical model and to be careful when applying it to the real world. For example, it would be wrong to read the paper and conclude that the total number of infected people in Tokyo is about 500 as of March 26.
感想；「読み手は別である」を「読み手にとっては別である」に変更し、「制限や限界」は「limitations and limitations」になったので片方削った。
11 People make mistakes. The models are also wrong. Being wrong is not a big deal. The problem is to notice your mistakes and make corrections. Already, a group at Imperial College London has admitted that its original estimate that the peak of the infection should be moderated was "wrong" and has revised its prediction that the ICU will soon fail if it does not fight the virus fairly aggressively.
落とし所としてそれを想定しているってのはわかるんだけど、感染疑いを全部調査ってやってないから、真の感染者数はわからんと思うよ。だから数理モデルは立てられない。
数理モデルは元データが必要。だけど、感染者数がわからないから、元データは感染者数からは取れない。
疑わしい死人は確実に全員コロナ検査をやるから死人ベースで統計を考えるしか無いんじゃないかと思う。
小泉進次郎の話じゃなくて。
本当は沢山の人に感染が広がっているんじゃ？と心配している人も多いようだけど、（日本の現状では）それはそれで悪くない。
というのは、感染して抗体が出来れば感染しにくくなるから。一度感染して抗体が出来て感染しにくくなった人が増えると集団感染が起こりにくくなる。
例えば、感染が進むと1人の感染者から3人の感染者を生む状況から、感染が進むと1人の感染者から2人の感染者を生む状況に変わり、ねずみ算的に感染する集団感染は起こりにくくなる（ライブハウスのようなスーパースプレッダーが生まれる可能性はそれほどかわらないと思うけど、二次感染、三次感染は増えにくくなる）。
流行のピークを遅らせるほど集団感染は起こりにくくなり、医療崩壊も起こりにくくなる。だから感染がゆるやかに広まることは必ずしも悪いことではない。
あと政府が言う正念場はいつまでつづくんだ！と怒ってる人もいるけれど、恐らく国なりWHOは数理モデルを用意して検討しているだろうから、そろそろわかるんじゃない？しらんけど。
おそらくあると思われる
https://www.google.co.jp/amp/s/news.mynavi.jp/article/sugaku_recipe-35:amp/
https://wired.jp/2019/10/27/slime-mould-the-blob-paris-zoo/
神経細胞も脳もないが記憶をもつと思われ、新しいことも学習できるのだ。
フランス国立科学研究センターの研究者は、毒物があってモジホコリが通常なら避けるような場所に入る方法を教え込んだ。その行動様式は1年後も維持され、知識は異なる細胞でも伝達されていた。
奇妙なのは、記憶の形成に通常なら欠かせない生物学的な要素をもたないにもかかわらず、モジホコリが記憶を獲得しているように思えることだ。進化の過程での学習能力の発展に関する疑問や、「認識」の定義を拡大して人類以外も含めるべきなのかという疑問がもち上がる。
4）何か人類の役に立つ？
数学ができる。モジホコリは、アルゴリズムのテストにしばしば利用されるような複雑な問題を解くために使われてきた。そのタスクは「巡回セールスマン問題」と呼ばれる。都市のリストを見て、各都市を一度だけ訪問するような最短経路を見つけることをコンピューターに求める、古典的な経路最適化の問題だ。
慶應義塾大学の研究チームがモジホコリにその問題を出したところ、都市の数を4から8に増やしても、モジホコリが問題を解く時間は予想よりかなり短かった。新たな解法を試し、視覚的なフィードバックに非常に素早く反応するモジホコリの能力が、さらに高速のコンピューターを開発する助けになると科学界では考えられている。
「普通の男と結婚したいだけなのに全然いない」と言いながら滅多にいない理想的としか思えない男性像を掲げて炎上する事件が後を絶たない。
ネット開闢以来20年以上繰り返された炎上がなぜ今年も絶えなかったのか。
別に彼女たちが世間知らずのバカだからでも気位ばかり高いクズだからでもなく、いわゆるヤリチン分裂現象によってこの心境を合理的に説明することができる。
今22歳の男女が100人ずついるとする。上位5人のハイスペイケメンはこの中から毎月1人と付き合っては別れ、30歳で最後の1人と結婚する。
すると、30歳時点で100人の女性はハイスペイケメン5人と交際歴が有り、うち5人がハイスペと結婚、残り95人が未婚となる。
未婚の95人に「あなたにふさわしい結婚相手は」と尋ねると、全員「元カレ5人の平均なのでこれが普通だと思う」と言いながら上位5%のハイスペイケメンの属性を描写し始める。
しかし彼女たちは全員、残りの95%のロースペグロメンと妥協して結婚するか生涯未婚かを選ばなくてはならず、ブコメは「そんなハイスペはとっくに既婚だ」「ヤスタカに謝れ」と今日も大荒れである。10人のハイスペ夫婦以外全員不幸になってしまった。
おわかりだろうか。恋愛やセックスを数十人、数百人と行う男性も結婚は多くて生涯に数回しかできない。現代人は恋愛の延長が結婚だと思っているが、女性から見て恋愛的に釣り合うと思う男性と結婚できる確率は実際にはとても低いのである。
この関係は
のように定式化できる。
実際にはある特定の独身男性の期待値を正確に知ることは難しいので、結婚回数の期待値を1、交際人数は過去の人数を40歳くらいまで線形に補間したものとして良いだろう。
どのような望みを持つのも自由だし良し悪しも正誤もないが、錯覚に囚われて非合理な選択をすることは誰の幸福にも繋がらない。ぜひ義務教育中に保健体育ですべての女子にこの定理を学んでほしいと思う。
僕は東京でスタートアップで一応CEOをやっている、とは言ってもまだ1年も経営してないが。
スタートアップでまだサービスも開発中でろくな利益も上げられていない、そのような時期があると思う。そうなると基本的にスタートアップはエンジェル投資家やVCなどから投資を受けることになるだろう。
端的に言うと僕はこのVC選びを間違えた。その一部始終を後の人の戒めとして残しておこう。
あ、ちなみにこれは個人のバイアスが掛かりまくった意見だからな！！参考程度にしとけよ！！
去年の9月、僕は起業しようと決意し、いろいろエンジェル投資家を回った。
僕は、僕の知り合いがこのVC調達しており、このVCの内部の人間から出資の提案が会ったため受けようと思った。
ピッチ資料も作った、デモも会った、アイデアも僕は世界を変えれるほど素晴らしいものだとおもっている。一般的なエンジェル投資家やシードメインのVCのへの対策は完璧だ。
「P/Lはどうなの？」
ということだった。
向こうはまだこっちが1ヶ月も経っていないことを、まだP/Lを作る段階にすらいないことを知っているはずで
正直僕はこの時
「何いってんだ…？このハゲは…」
と内心思っていた。
しかし、言われてしまったものは仕方ない。再来週までに作っておいてと言われたので、僕はいくつかの仮定から収益に関する数理モデル(Not 統計)を構築しそれをもとに想定されるP/Lを作った。
そして、再来週のピッチでその想定P/Lをみせ、収益が上げられることや将来性があることを頑張って説明した。
それで言われたのは
「それ確実なやつじゃないよね(意訳)」
だった。
正直僕はこの時
「何いってんだ…？このハゲは…」
と内心思っていた。
まあ、数理モデルも統計データから作ったものではないし、この微分方程式はそこそこ難しかったと反省し、類似サービスに関する統計データからもう一度モデルを作り直し、再来週もう一度ピッチした。
データソースも見せ、これから作られる想定P/Lも、改善したデモも見せた
それで言われたのは
だった。
正直僕はこの時
「何いってんだ…？このハゲは…」
と内心思っていた。
正直、この時点でここから受けるのはやめようかな…と思っていた。
このVCには三人の人がいて、
一人がエンジニアで、サービス開発会社をやっている方だ、エンジニアとして素晴らしい方だと思う。この人をTさんと呼ぼう。
一人が元投資銀行の人で、気さくで知識も豊富で信用できる人だった。この人をKさんと呼ぼう。僕はこの人がいるからこのVCから受けようとおもったところはある。
もう一人は元日系銀行の人で、とにかく融通がきかない、リスクを取らない、意思決定が遅い、自分の考えが絶対正しいとおもっていて、お金周りしか見ない(サービスに興味がない)と、なんでこの人シードに投資してるんだ…？という感じの人だった。
しかし、正直あまりサービスを見る目がないらしく投資の失敗例の方がよく聞くぐらいだった。
またKさんとSさんは投資先の選定基準も違ってたらしい、Kさんが良いとおもったところでも独断でしないことを決定したりしたらしい、その逆もしかりだ。
今思えば、この時点で個々からは手を引いたほうが良かったのかもしれない。しかし、当時の僕はKさんにいろいろ恩が会ったことから恩返しも含めここから受けようと思っていた。
しょうがないと思った僕は類似サービスのデータのみを出した。正直スライドを作るのめんどくさくなっていた。
次に言われたのはCPIを出してということだった。
確かにCPIとかわからないと戦略立てづらいよなぁと思った僕は、僕のチームの人にマーケッターの方を紹介してもらい、類似サービスのCPIや収益率などを教えてもらい、それをまとめ次の週に説明した。
そして言われたのが
だった。
正直僕はこの時
と内心思っていた。
まあ、マーケッターが信用出来ないんだろうと思った僕は、CPIの計算式で使う各種値をデータから試算し、また説明した。
そして言われたのが
「それ信用出来ないよね」
だった。
正直僕はこの時
「何いってんだ…？このハゲは…」
と内心思っていた
その後、次週また話すことになった。
サービスの開発も、バックエンドやレコメンドエンジンの開発を覗いてストップしたままだ。
正直疲れ果てていた。
次週の話し合いでは今までと打って変わって、どのような内容で契約するかという話になった。
ちなみにどうやらKさんの強いすすめで手のひらを返したらしい。
今までのは何だったんだ…と思いながら、契約書のテンプレートを元に話を進めていった。
ここでも一悶着が起きる。
なんと向こうが提供する、起業に関するサービスを使わないかということを勧められた。
このサービスが株式をVCに33%、協力開発会社に33%渡すことで、開発やマーケティングを勝手に行ってくれて企業価値を早く上げるというものだった。
…正直使いたくない。VCが出すお金も少なく(200万程度)、僕の会社はテクノロジがコアの会社なので協力会社はいらないし、もっと言うと、協力会社はTさんがやっている会社なので実質このVCに66%株式を渡す形になる。
これは僕達みたいなお金がないスタートアップが使うサービスでは無いと判断した僕はこの提案を断った。
しかし、向こうはグイグイおすすめしてくる。しかも向こうの言い振りは「このサービスを使えば企業価値が簡単に上がるのに使わないのは馬鹿だ」といったカンジダ。
ちなみにこれを勧めてきたのはSさんだ
とりあえず僕は来週もう一回回答するという形で先延ばしにし、次週にもう一度使わない旨を伝えた。
このときも前の口ぶりで勧めてきた、めんどくさい。
なんとか使わない形にでき、5%で200万と言う契約になった。
ちなみにこの時、いろいろ支援してくれていたKさんはすでにこのVCにはいない。投資銀行からスカウトされ投資銀行に転職したのだ。
Kさんが私物をまとめている時、僕も手伝っていたのだが、Sさんに対してかなりアレなことを言っていたので、やっぱり他の人のSさんの印象もそんな感じらしい
さて、投資周りの話もいろいろ終わり、開発と追加調達に向け動いている最中にそれは起こった。
「サービス変えない？」
と急に言いだしたのだ。
どうやら某検索大手のG社のサービスが僕たちと類似サービスを行っている（ちなみに内容はぜんぜん違うサービス）ということで勝ち目が無いので変えようと言うことだった。
しきりにSさんはこのサービスを褒め、G社が作ろうと思えば僕たちのサービスなど簡単に作れること、このようなサービスが最近ローンチされたのだから、僕たちのサービスがいかに勝機が無いか語っていた。
僕は提供する内容の違いや、UI/UXの違い、アルゴリズムの違いなどを説明した。
いや今でもしていないかもしれない、していたらまともに話せそうだから。
ということだった。
話をしていて薄々感じていだが、Sさんは絶対にtoBサービスにしてほしいらしい。
サービスの説明も、戦略も、違いも何度もせつめいした。また取ったアンケートも見せ説明した。
そして帰ってきた言葉が
「君はこれが失敗しても会社を畳めば良いが、私は200万というお金を失う、リスクは取れない」
という言葉だった。
正直僕はこの時
「ハイリスク・ハイリターンなのがシード投資なのに、何いってんだ…？このハゲは…」
と内心思っていた。
もっというと
「なんでこの人は投資家をやってるんだ…？」
とも思った。
現在もこの話し合いは続いている、正直今は投資契約を白紙に戻す可能性の方が高い。まじでSさんはめんどくさい。
1.P/L見せてと言ってきた時
2.想定P/Lにいろいろ言ってきた時
4.変なものを勧めてきた時
などだ
2/15 追記
このVCとの話し合いがまとまり、投資の件は白紙になりました。
「人文学・社会科学の国際化について」(独立行政法人日本学術振興会人文・社会科学の国際化に関する研究会 p.73-75)
https://www.jsps.go.jp/j-kenkyukai/data/02houkokusho/houkokusho.pdf
http://sociology.jugem.jp/?eid=277
Laudanの研究伝統論による社会学理論発展法の考察 - J-Stage
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsr1950/57/1/57_1_41/_pdf/-char/ja
日本の社会学には「学説研究」と「理論形成（構築、発展含む）」の2つがある。
「学説研究」とは優れた理論を適切に読み、解釈することである。
「社会学」を欧米から輸入した日本では、この「学説研究」が（すくなくとも2000年代まで）社会学の中心となってきた。
一方、「理論形成」は社会の諸問題（経験的問題）を「以前より効率よく解決する」ためのものである。
創造的で想像力が必要な仕事であり、歴史的にはフーコーやハーバーマスのような一部の天才的な英雄によってなされてきた（英雄史観）。
例えば、新しい人間観や社会観の創造・採用、適切な概念を作り出すことがこれに当たる。
日本でも「学説研究」から「理論形成」へと移行すべき時期なのだが、「どうすれば理論を形成できるようになるのか」というハウツーが世界中のどこにも未だ存在しない。
1970年代のアメリカでは理論構築のためのテキストが数冊出版されており、
1.学説の専門家ではなく,統計や数理モデルに詳しい研究者によって書かれており,
といったものであった。
データの収集・分析が重要であるという考えは社会学の「統計学化」として社会学者からは懸念されていた。
これは理論形成はデータから帰納や命題からの演繹によってのみなされるわけではないからである。
（「社会学の理論の役割」を考える際、統計学化された社会学では認識論や存在論、人間観や社会観などの哲学的な問題が脇に追いやられてしまう）
また、理論を発展させるためには「解くべき問題の発見（未解決問題の発見）」が必要である。
「なにが未解決であるか」「すでに言及している・使える学説はないのか」を知るためには、今までの学説の研究（研究伝統の基本的な文献）が結局のとこと必要となる。
まとめると、社会の諸問題（経験的問題）を解くにはデータの収集や分析が重要であるが、手法の問題（概念的問題）の解決への手掛かりは学説の研究の中にある。
凡人であればあるほど、二兎を追うべきなのである。
(まとめここまで）
他
https://twitter.com/kaya_hojo/status/1049257254552125440
私は研究者というよりコラムニストになりたかったんだな。もともと東浩紀と上野千鶴子、大塚英志や宮台真司に憧れて社会学を志したのだから、研究者というよりは表現者への憧憬が強かったんだろうな。でも社会学を学んだ6年間はすごくキラキラしていて充実していたよ。合掌。
ここに挙がっている名前がすべてで、学者じゃなくて文壇の延長線上にいるコラムニストだよなという感じ。
こんな文系のマーケティングや経済学の力を借りようとしているのに。
https://twitter.com/TJO_datasci/status/983734237432987648
大方の任意の統計モデルはStan使うか粒子フィルタとかでパラメータ推定できるようになってきたので、どちらかというと経済学系やマーケティングサイエンス系のテキストを読んでどんなモデル式の候補が世の中であり得るかを勉強した方が良い気がしてきた
実験ができるような理系の分野ではなく仕事に使えるような数理モデルや統計は、経済学の方が一般的な理系よりも進んでいる。
現役研究者だけど、「大学内の先生方の意見は冷ややか」って、大学内の他の先生方の意見なんか聞く必要なくね？
大学内の他の先生方、専門違うから、多分、普通は全然評価できないよ。同じ分野の研究室が同じ専攻に複数あること、めったにないし。
学会で同じ分野の他の先生に言われたなら深刻に受け止める必要はあるけど、違う分野の先生に指摘されたから何なの？
似た分野の研究室の先生に言われたのかもしれないけど、それ、どこかで差別化しているはず。A研究室の先生はB研究室の先生の研究を決して評価しないけど、B研究室の先生が所属する学会では高く評価される、なんてよくある話だよ。
後はさ。応用分野の人が言う、「新しい数理モデルを考えました」、なんていう研究の大部分は、数理分野の人が数十年前に考えたモデルの人の特殊ケースでしかないよ。
ここで言いたいのは、確率的な揺らぎを認めない考え方だ。
彼らはベイズ占いだの確率はﾜｶﾝﾅｲだのと、とにかく確率システムに攻撃を仕掛ける。
確率論や統計学をちゃんと勉強していないないし理解していないせいか、統計や機械学習といったものに理論はないと考える人間が多いようだ。
彼らとて完全に把握してるのは所詮線形だし、そもそもその線形システムだってただの数理モデルではないか？
モデルは間違っているが、有用だから使う。この原則を忘れて思い上がり、学習や統計の考え方を毛嫌いする感情に突き動かされて、上述したようなきわめて前時代的な統計否定をするのだろう。
研究医のいいところは研究者としてうまくいかなかったとしても、普通の医者として食っていけること。
来年医学部受かったとしても、医学部6年あと研修医やらいろいろあって一人前の医者になったら50歳になってる。
そこから研究医になろうと思ったら大変だと思う。気づいたら定年になってる。
医師免許がいらなくて医療とソフトウェア開発を組み合わせたいだけだったら、医学部の大学院に行って学位だけもらうって方法もあるけど。
それなら4年ですむし、在学期間中も研究できる（というかそれが仕事）。
俺も工学系出身で医学部の大学院行ってシミュレーションやってたんだけど、それなりの結果は残せた。
だからやってやれないことはない。
あと、シミュレーションの話だけど、データ集めは確かに大変だな。論文漁りまくって必要になりそうなデータを探したり、なければ自分でやるか共同研究者にやってもらわないといけない。
ただ、いきなり性別がどうとか、年齢がどうとかってのは考えなくてもいいと思う。
まずは可能な限り簡単な数理モデルを作って、そこから発展させていけばいいから。
研究の目的もぶっちゃけどうでもいい。とりあえず、興味のあること面白そうなことを何も考えずにやって、目的は後付けで考えればいいから。
（乱流発生の法則を発見：１３０年以上の未解決問題にブレークスルー）
はてぶに書きたかったけれど、スペースが足りないから増田に書きたいこと書く。
乱流-層流相転移がDPのユニバーサリティクラスに属することを（実験で）示したのは、すごい。
プレスリリースには数理モデルの話も書いてあった（論文ではsupplementary informationにあった）けど、
DPをベースにした数理モデルを作ったらそりゃDPの臨界指数が出るのは自然な気がする。
理論屋としての興味は、ナビエストークス方程式の数値計算でも乱流-層流相転移が観測されるとして、
流体力学とDPが関連づく可能性があるという点かな。
ナビエストークスを何かしらの操作で繰り込むとDPになるのか？
はてぶに「すごい」「いろいろ波及しそう」とか書いてる人、早合点しなさんな。
あなた方が想像している応用面よりもっとFundamentalなところで意味があるんですよ。
えーと、私が元増田です。他の人も書いてるけど反証可能性と実証可能性を取り違えていると思いますね。
まず相対論の反証可能性については2つの意味があります。まず数理モデルとして破たんしていないかどうかという問題。これについては反証可能性があります。これに関して反証可能性の低い理論は確実に相手にされないでしょうね。
そして実験によって実証できるかどうかという問題。仮に相対論が未来永劫、実証できないものだったとしたら相対論が物理学として認められるかどうかは極めて怪しいでしょう。理論を発表した時点で実証可能かどうかと実証を志向することは別問題です。
現状、実証可能性が難しい理論を提唱することは物理学者にとってリスクの高いことだし、それこそ普通の物理学者はできるだけ回避しようと思うのは当然だと思いますが。
コペンハーゲン解釈が哲学的な問いを回避しているということについては確かに賛否あるとは思うが（それこそ解釈の問題が介入する）、明確に間違っていると論じられるものではないのは明らかで、むしろなんで明確に間違っていると断じることができるのか問いたい。ちなみにここで哲学的といっているのは科学的実在論の話です。
あと、アインシュタインは「普通の」物理学者ではないという文脈で話しているのに、普通の物理学者が考えないのにアインシュタインがそう考えるのはおかしいといわれても困ります。
