はてなキーワード: 研究とは
俺も底辺職のバイトやってたし、やっとの思いで抜け出して就職した会社をこの前退職してまた底辺職のバイトに戻ることになった後のないアラサー男性だけど、増田くんはよっぽど酷い現場でバイトしてたんだなぁ
まだ若そうだし頑張って上流まで遡上してくれ
俺はここまで鋭利じゃなくてジワジワと遅効性の毒みたいに効いてくることが多かったな
・派遣先のプロパーと派遣の女グループが仲良くてこいつらだけ特別扱いされてる
・そもそも交通費が出なくて差し引くと1時間タダ働き←これ一番萎えた
・派遣先のプロパーにタイムカードにサイン貰う必要があるのだが、頼むと面倒くさそうに対応される
・荷物の搬入搬出など体力のいる仕事は男がやらされるのに女と時給変わらない
・某有名カード会社のオフィスビルの早朝清掃のバイトで、主任のおじさんから息子の学歴でマウントされる(俺の出身高校より偏差値高かった)
・基本的に底辺ワールドは喫煙が普通なので煙草を吸わないと疎外感を感じることになるという現実
・学生時代漫画研究部でイケメンとして称えられてた俺が実は別にイケメンではなかったこと(女にモテたい)
・プロパーの還暦間近の男性からイケメンだからすぐ彼女できるよ!って言われたこと
・派遣先で二人一組で作業させられる時にたまになんか謎の時限式の友情が芽生える時
■追記
幽霊の件はあまり怖い話じゃないから期待外れかもしれないけど書くか
あれは早朝の5時過ぎだったかな
上階の執務室の清掃から始めたんだ
清掃員はその島と島の間、そしてデスクの下からコピー機の隙間に至る隅から隅までハンディ型の掃除機でゴミ取りしていくんだ
季節は初冬でまだ辺りは真っ暗だった
真っ暗なので電灯のスイッチを押してから作業を始めるんだけど、執務室全体の電灯をつけるスイッチはなくて、4箇所くらいに分割されたエリアごとにスイッチがあるんだな
暫く黙々と作業していたが、不意に掃除機の充電池が切れてしまった
ハンディ型の掃除機は取外し可能な充電池で稼働するんだけど、その充電池に寿命がきてると充電を満タンにしていてもすぐに容量が尽きてしまうんだな
健康な充電池でも30分程度が限界の代物だから、清掃員は常に予備の充電池をポケットに携帯して作業をする
ポケットに予備があったので、電池交換をしようと俺が面を上げた時にそれは起こった
俺がいるエリアの電灯の光が減衰して薄暗がりになっている隣のエリアの島と島の間
その薄闇の中で何かがスーッと滑るように動いた
青白い無表情で、両の手をだらりと下に垂らした女が闇の中を滑るように移動して、島の端に近付いた辺りで消えていなくなった
俺は5時過ぎにもかかわらず実家の母親の携帯に電話をかけて、その日は少年ハートをスマホのスピーカーから流しながら作業した
このバイトはそれから暫くして、更衣室兼休憩室に大量にコバエが湧いたので気持ち悪くて辞めた
以上、あまり怖くない話でごめんね
若年性アルツハイマーになりそう。昔あったよね? 閉鎖的なつくばの研究機関で毎日同じこと繰り返してたら、若年性アルツハイマーになった話。
常に過去を捨ててきたのでそれぞれのステージの厚みが数年分しかない。
なんかめっちゃ怒られたので辞めた。
問題行動が多すぎて「内申点終わって人生終了するから中学受験しろ」と言われ中学受験。
目立ちたがりだったのが良くなかったのだと考え、学校ではひたすら影を薄めていたらボッチに。
あまりにネットで頭がおかしくなってたことに気づきネットと距離を置く。
ゲーセンで人間関係を構築すると変なのばっかと付き合うことになるから帰宅部は駄目だ、ということで漫研(読み専の方)へ。
時間ばかりあって金が無い大学生の集まりなので当然のように違法読書サイト情報を共有しまくることに。
「個人利用で読むだけならセーフ!共有したらアウト!URLだけ教えるから自分で探せ!」を旗印に同人誌や稀少本も含めて色々読む。
奇行・陰謀論・アンチ・ゲーセン・違法読書と就活のネタになるものが一個もない。
とりあえず業界研究やりまくって「ガクチカ?就活ですよ。学生時代のことなんて社会に出たら忘れて頑張ります」でなんとか内定を勝ち取る(?)
内定を勝ち取ったというより、まともな奴なら避けるような会社に応募した中ではまだまともな部類だったというだけらしい。
同僚もなかなかに奇行な過去を持っていたが、それを平気で口にするからビビった。
そういうのリアルで言わないほうがいいっすよと思いながら「いやー自分はゲーセンに入り浸ってたぐらいでしたねー。灰皿投げてるとか都市伝説っすよー(自分も投げたことあるなんて言うわけねーだろ😅)」と話を合わせる。
でもやっぱホモカルチャーな部活動でチン毛を焼いてたぜみたいなアホな過去を口にする人達もいたので転職活動。
社会人になってからは奇行がなくなったみたいに言ってたけど、実際にはどの会社でもキレ散らかして喧嘩してたりする。
だから定期的に自分のことを誰も知らないコミュニティを求めて逃げ続けている。
人に話せる過去がない。
各ライフステージ毎における最も印象的な出来事と言える奇行の数々は一切語らない。
幼稚園では本を読んで過ごしてました
昔居た会社はなんとなく伸ばしたい方向のスキルが伸ばせなかったので転職しました
俺の主成分を一切取り除いた俺の知らない割と普通の人生へと過去がすり替わっていく。
誰なんだろうコイツは。
たまに出会う「子供の頃からサッカー大好き!社会人になってからはフットサルしてました!好きなチームは昔から地元のあのチームです!」みたいな人生にめっちゃ一貫性ある人に出会うと人生の厚みというか、通された一本筋の長さにビビるんだよな。
俺の人生にもそういうの欲しかったんだけどさ、「幼稚園時代からセクハラ三昧だったぜ!」とか「中学時代に出会った陰謀論が私の人生を変えました!世界に「真実」を届けたいです!」とかじゃあヤバすぎるやろ?
人生で出会ったアイデンティティが捨てるしかない過去だった人間はどうしたらいいんやろうなあ。
俺以外の誰も知らない奇妙な生き物のジプシーライフという形で芯が通っているといえばそうなんだが背骨としては縦横無尽に蛇行しすぎててなあ。
アドラーの本を途中まで読んだ.
これによると,精神疾患など生きるのに役立たない道に陥るものには,幼少期から共通感覚(コモンセンス)を獲得できていないという特徴があるらしい.
そして共通感覚を獲得できなかった子供いじめられたり問題行動を起こしたりする.
この共通感覚は家庭において保護者から学ぶらしい.つまり保護者が共通感覚を有していなければその子供も共通感覚を獲得することが困難で,大人になってから苦しむのだ.
なぜこの世界では誰でも子供を持つことが許されるのだろうか.ペットですらちゃんと育てられないなら飼うなと批判されるのに.
あるいはせめて,誰でも子供を作る自由があるのなら,どんな子供も自分で死んでいい自由を認めるべきではないか.
この物語では,子供は生まれたらすぐに親から引き離されて専門の施設で集団的に育てられるというユートピアが描かれている.
作中ではこのユートピアを明示的には否定も肯定もしていないが,画一的に育てられた子供は個性がなく皆同じような表情をするという描写が描かれている.
「個性なくしたら死んでるのと一緒だよ」
共通感覚を有しない"悪い個性"を持つことは決して本人のためにはならない.
個性を持つことが良いとされるのは,個々の親が独立して子供を育てる現在社会におけるナッシュ均衡にすぎないのではないか.
消滅世界のシステムのように全員が同じ教育を受け,共通感覚を有していることこそがパレート最適なのではないだろうか.
あるいは,個性,個体差は環境が変化した際に種全体が生き延びるのに有利だと説明される.
だが,これは明らかにほとんどの平均から外れた個性を持つ個体にとっては酷な話だ.当然ながら平均から外れた個体の殆どは環境に適応できず苦しむからだ.
上のような理論を唱える者は,「お前らのような珍獣が居た方が俺/私の遺伝子が残る可能性が高まるから生きろ.そして苦しめ」と言っているのに他ならない.
現代社会は第二次世界大戦前の全体主義を反省し,個人の幸福を最大化しようとしたのではなかったか.所詮それは,正規分布の真ん中あたりにいるマジョリティの自己満足に過ぎなかったのか.
そもそも,人類が環境変化を生き抜くのに,遺伝子の多様性は必要なのだろうか.
多数のサイコロをばらまいて確率論的に変化に打ち勝とうとするその他大勢の生き物とは違って,人類は理性を持って変化を予測し,技術で環境を変えて乗り越えることができるのではないだろうか.
だが,ときに個性は天才を生み出し,その天才が技術を飛躍的に進歩させる.
こういった天才を生むために正規分布の端のほうの人間も,その殆どは苦しむ運命にあるとはいえ,大人になるまで生きていなければいけないのかもしれない.これによって,苦しむ未来の天才に生きる希望を与えることができるから.
本当にそうだろうか.電球の発明のように一人の天才の発想が大きな一歩を生み出した時代とは違って,現代の科学の進歩は過去の技術を積み重ねて積み重ねて演繹的に導き出された進歩ではないか.
いや,そうでもないか.私も理系の大学院で研究の真似事をしたことがある.今でも科学の最先端では天才の発想が不可欠だ.そしてそういう人は共通感覚を有していない人が多い.少なくともそう見える.
つまり,現代においても正規分布の端にいる,共通感覚を有しない,遺伝子的耐用性を持った人間を生きさせることは必要なのかもしれない.
私は天才ではない.だが,共通感覚を獲得することができず,苦しんでいる.正規分布の中央に行けなかった人間の中の,一握りの天才を除くその他多数の中のひとりだ.
私の意識は死ぬことがのみが正解だと確信している.だが,私の無意識が生きることを声高に主張している.そのせいで私はまだ生きていてこの文章を書いている.
理性で動く私は,なんとかして自分が死ぬことが論理的に正しいのだと結論付けたい.だが,今日も失敗した.
誰か私を助けてくれ.お前はもう開放されて良いのだと背中を押してほしい.
と思いがちなんだけど、実際には
「色んなモノに参加する敷居が下がるだけ」
なので、アレな人でも本や動画作れるようになったり、本来生き残れない人が生き残れるようになるので、表面的にはレベルが下がるのよ…
陰謀論を唱えるというのは極端にしても、
「メンタルの問題は、古典に答えが書いてあることもたくさんあるのに、古典で軸を作れていない人が、断片的に自己啓発本や心理学の研究を読む」
「せいぜい200年しか歴史のない心理学で、メンタルの問題をわかった気分になる」
みたいなことが多くて…うん
私が本書くときにあたって心理学も色々調べたけど…それこそ人気の本から、DaiGoさんまで
みたいな断片的な情報が多すぎて、体系立てられているものや、汎用性をもって使えそうなものはむしろ哲学や仏教の方に多くてけっこう困った。
「ロジカルなら正しい」
もけっこう危険だけど、『実験・データによると』はもっと危険やからなぁ…。
切り口次第でどうとでもなるし、再現や検証に手間がかかるからその場限りで人を言い負かすのには、ロジカル以上に使えることがある。
疑いだせばキリがない話だけどね…
ロジカルに考えても
みたいなのがしっくり来る説明がないというか、どうとでも言えちゃうものは私は取り入れないようにしてるけどね
その辺、仏教・禅は「悟りってなんやねん」と聞いた人にちゃんと答えてる人がおるから、なんでもありではない
は十住心論、正法眼蔵、般若心経あたりを読むと書いてあるんで、そこは整合性取れてる。
これを「仏教の修行しないとできません」と言っちゃうのは仏教側にも驕りがあるとは思うけどやりたいことは伝わる
・自分たちの考えのことを「真理」と言って、宗教ではないと主張する人も散見される
・真理から見て正しい間違ってるという「八正道」は一歩間違えると洗脳の道具になる
仏教が哲学として面白い一方で、ヤバい人もたくさん作っちゃってる部分はこの「驕り」なのです。
驕りの部分を取り入れないで、哲学の面白さを取り入れると役に立つのだが…驕りが入ってこないように適切な距離感を取る必要がある。
ここが仏教を取り入れる注意点かなぁ…
COVID-19が5類になってからいろんな感染症が増えているというニュースがある。「マスコミは扇動的だ」という批判もあるので、どれくらい危ないのかを公的機関の出しているデータをもとに調べてみて、その結果をここにまとめる。
注:筆者は理工系の大学院生ではあるが医療従事者ではない。基本的に厚生労働省や国立感染症研究所のwebサイトの情報を見ながら書いた。URLを載せようとしたがはてなの制限に引っかかったのでやむなく削除した。
溶連菌という細菌自体は昔からいて幼児の風邪の原因の一つとしてありふれているが、そのうちごくまれに筋肉の壊死や多臓器不全など劇的な症状に至るケースがある。それを劇症型、と呼ぶ。ポストコロナによる規制緩和で溶連菌の咽頭炎そのものが増えていて、感染する人が増えているので、その一部である劇症型に発展する人が増えていると考えられている。海外からのUK株の影響だともいわれるが、それは研究段階でどうともいえない。幸い耐性菌が現れているわけではないようだ[WHO]。
日本国内の感染者数は最大値となっている2023年で1000人弱だが、今年は5カ月でそれに到達したので、単純計算で行くと年間2000人程度になると予想される(ただし溶連菌は冬から春にかけてがピークなのでこの数字は少し盛っている)。同じ年の交通事故死者数が2678人 [交通事故総合分析センター] なのでそれに匹敵するくらいには増えている。ただし「発症した場合致死率3割以上」というのは少し扇動的な表現だと思っていて、「交通事故に遭った人のうち亡くなる人が何割」とかと同じものだと思う(交通事故に遭う確率は高くはない)。
追記:レスで教えてもらった論文について言及しておく。国立感染症研究所の研究家が出している論文で、国民の多くがマスクをつけていた2019年 - 2022年に劇症型溶連菌感染症が減少していることについてゲノム調査をした結果が報告されている。どうやらemm1というタイプの株はマスクによって効果的に防がれたという結論のようである。筆者は専門ではないのでこれ以上の内容は読み解くことができなかった。
予防策としては下記になる。
ちなみに溶連菌感染者数の増加傾向自体は2010年代から起こっているので、コロナワクチンによるものとは限らない。
発症すると、初期ではできものができるくらいで済むが、何年もたってから全身症状が現れることがある。年間感染者数は報道 [NHK] によると2023年で14000人。厚生労働省のデータでは2022年で10000人を超えているので、注意を払うに値する病気ではある。
性感染症なので、とにかく性行為だけがハイリスクになる。したことがない人はおそらく安心してよいが、性器と口腔でも感染する[厚生労働省]。
地域によっては保健所で無料検査をしている。パートナーがいて心配な人は住んでいる自治体を調べてみよう。
言わずと知れた危険な感染症の一つ。ウイルスで起こるが、ウイルスの伝染過程としては最強の空気感染で移る。あのコロナウイルスでもエアロゾル感染までだったのだから感染力の強さがよくわかる。発症すると高熱や全身の発疹などが現れる。
古くからある感染症なのでワクチン接種事業が行われていて、その成果もあって2015年に日本は麻疹の排除状態にあると認定されている [厚生労働省] 。現在は海外由来の感染者が散発的に発生している。定期予防接種に取り入れられたのは1978年10月だが、1回では抗体獲得に至らないことがあるので2006年から2回接種が行われるようになった [厚生労働省] 。それのキャッチアップとして2008年から5年間だけ中学生、高校生にも2回目接種が行われていて、少なくとも30歳より若い人は定期予防接種を受けていれば2回接種されている。
ワクチンの記録は母子手帳に載っているので確認してみよう。ちなみに一部の自治体ではコロナワクチンと一緒にその他のワクチンの接種歴もデジタル化されていて、その場合マイナンバーカードを持っている人はマイナポータルから確認できるので見てみよう。
感染症ではないが、件数が増えている。全国のデータは見つからなかったが、東京都で378例程度。ちなみに東京都内での交通事故は2500件前後なのでそれと比べるととても低い。なのでものすごく心配しないといけないものではない。
基本的に暗いところに人がいたら刺しに来るという習性である。電車で見られたというXのポストがバズっていたが、人がいる間はほとんど常に明るくて暗くなってからは人がいなくなる電車内で繁殖することはないのではないかと思われる。とはいえ衣服などに付着していたものが落ちたという可能性はありえないことはない。
ただし薬剤耐性を持つトコジラミが発生しているというのは憂慮すべきところで、侵入されると大変ではある。物理的に皮が厚くなっていて薬剤が浸透しにくい体になっているらしい。それでも蒸気を当てる等の高温には弱い。
一番の感染経路はホテルなどの宿泊。まず部屋に入ったら荷物をバスルームに置いて部屋のいろいろな隙間やマットレスの隅を確認すること。トコジラミがいる場合は血糞という血のりのようなものが付着している。またリュックサック等の荷物はなるだけ床に置かないようにした方が良い。あとはマメに部屋を掃除しよう(これは完全に私見である)。どうしても心配という場合は部屋の電灯をつけて寝るだけでも効果があるらしい [アース製薬] 。
投稿のきっかけは以下の記事、及びそのはてブコメントだけど、前々から思っていたこと。
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCC17AGQ0X10C24A5000000/
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.nikkei.com/article/DGXZQOCC17AGQ0X10C24A5000000/
ふるさと納税の改善案として、よく「過去に住んでいた地域に限定して、ふるさと納税できるようにしよう」という案が散見される。
これを仮に実行出来たとしても、十中八九で都市圏への一極集中をさらに加速させるだろうな、と自分は思っている。
他にもあるな
Microsoft「MR(Mixed Reality)の研究の成果やぞ」
人々「は?MRって何だよ、どうせMicrosoft Realityの略とかじゃねえのwネーミングセンスだっさw」
Microsoft(えぇ…1980年代から研究者の間で使われてた言葉やぞ…)
Apple「Apple Intelligence、略してAIやぞ」
直角三角形4つを持ってくると回転対称性があるし、そういうときは、簡潔な正方形の部分が従う、という実質的なものだから超対称性は簡単に分かるものではない。
大体ろくに研究されていない技術であるし、不変量変換があるときは出て来ると信じられているだけで、超対称性は、実質的には、定理の発見にも等しい精神作用であるから
高等学校では、うまくやると、消えてもらわないと困る変数がスパスパ消えるのはセンター試験でもたまに話題となるが、超対称性や有名定理の登場による証明、といったことは
何度も言うけど、反AI運動家は、AIの汚さ、危険性を煽ることが政治的には「だからこそ投資しなければならないもの」になるだけだと理解すべき。
同じことを「核兵器」について言ったらどうなるか、くらいの思考実験はできるくらいの知性を持て。
核兵器が「危険で恐ろしいものだ」ということは誰でも知ってる。知らないから核の研究をするんじゃない。知ってるからこそするんだ。
危険なものだからこそ、他よりも早くアドバンテージを握っとかなきゃいけないのが政治だ。
危険なものだからこそ、自分にはその力が及ばないように利用するのが政治だ。
危険だから悪いものだからやめろなんて言われてやめるのは、それこそ無能な、国を衰えさせる政治家だけだ。
じゃあ何をすべきかって? 反AIの方が危険だとアピールするんだよ。
危険な連中扱いされて嫌がるな。
AIよりも核兵器よりも危険で扱いにくい連中だと思われて初めて反AIに対して政治が配慮するんだよ。
逆なんだ、逆。
生まれつきだと思うな〜、私もそう
私は奥手すぎて全然経験はないしソロプレイ探求ばっかりだけど…
下請けのメリットって、儲けは少なくとも確実に儲かる、というところにあると思う
発注する側はゲームが外れたときにはダメージを被るが、当たったときの儲けはそのまま得られる
その代わり、ゲームが外れたときのダメージレベルは下請けでは吹き飛んでしまう
中国の面白い所は、思い付きで作ったような製品を小ロットで、最初は10個作ってみよう、100個作ってみよう、とりあえずそれを売ってみよう、ができるところにあると思う
法律的にも良くも悪くも緩いので、とりあえず小ロットで市場に流して反応を見れる
そして、好反応が得られれば、小ロット生産の体制のまま量産体制に移行してしまう
日本だと、とりあえず100個作って売ってみた、みたいなのは会社でも企画自体が通らないであろう
そんな町のパン屋さんみたいなことは許されない
日本だと、まず確実にこれぐらい売れる、という市場調査があって、そこから研究開発して、ラインを組んで、という話になる
中国だけではなく、どちらかというと日本以外、最近はその辺をすっ飛ばして、いきなり変な製品が市場に入ってくることが増えた
結局、日本だと良くも悪くも、それって売れるの?なんかおいしいの?みたいなツッコミばかりになってしまう
確実に儲からないことはやらない、単に面白いだけなんでしょ?という反応をされてしまう
なんとなくだが、自分が子供の頃のファミコンとかMSXにはそういう雰囲気は感じられなかった気がする
低コストながら面白いことを実験的に市場に流してやろう、という意気込みを子供ながら感じることができた気がする
ゲーム産業も成熟したため、そんなことを考えるような余地はなくなってしまったが、当時はあったはずだ
ゲームウォッチのような、枯れた技術の水平思考みたいな発想もあったはずだ
TSMCのみならず、円安もあるし、日本が目指すべきなのは下請けなのだろう
中国に代わって、安い人件費で、人海戦術で、期間工という名前で半永久的に安価な人材を使い捨てにして、
確実に儲かるものづくりをするのがこれからの日本の役割なのだろう
面白い製品は日本以外の、東南アジアとかからも登場してきてるし、日本は海外のための下請けに徹するべきなんだろう
熱量が薄れて文章が短くなり、対象へのリスペクトが失われて興味本位の乱文になり始めている。かつてのように事実関係をきちんと確かめず、表層的な調査や単なる和訳で終わっている。
短文では、読者の知的好奇心も満たせまい。
そろそろ潮時だろう。
投稿日 | 記事名 | ブクマ数 |
---|---|---|
2024/2/12 | オランダブルマー短信、それからコーフボール | 5 |
2024/3/11 | 北欧ブルマー考、それからへそ出しブルマー、ブラトップブルマー (1) | 1 |
2024/6/10 | ウクライナ、イスラエルなどのブルマー、オーストラリアのタブー | 0 |
2024/6/10 | ルーマニアのブルマー続報 | 0 |
2024/6/10 | ズボンを下ろしてパンツ見せて腰を振る動画と超ハイレグなエアロビ | 67 |
ネットの浅瀬ではこれくらいが限界だ。ネットにアップロードされていない郷土史的な情報は、書籍に当たらなければならない。当たり前だが情報はタダじゃないのだ。汗を流して足を運ばねば、肝心のところはわからない。
得られたのは、論文ではほんの一行で済むような事実を実証するのにも、膨大な労力が費やされている実感だ。以前はライターになるのはどれくらい大変かを実感したと書いたが、こういう実感は、泥臭い調査をする真っ当な情報発信者に対する敬意を持つことにつながる。
はっきり言って、ブルマーが学校で採用されていた地域・年代を正確に理解することは、一個人の能力を超えている。redditで質問スレを立てることも考えたが、調査対象の地域と年代が膨大になると気づき、諦めた。学校で採用されていた地域の大まかな分布は、イングランドから北欧・中欧・東欧・旧ソ連を含む共産圏、それから日本とごく一部の東アジア地域、及びイスラエル、というのが当面の結論だ。イスラエルをヨーロッパにも分類しているウィキペディアを見ると納得できそうだ。だが、例えばイングランドのすぐそばのアイルランドではブルマかどうだったかさえ分からない(追記:ブクマカによれば、イスラム圏では体育の授業がない地域もあるそうだ。そうなると、女性の体育の授業があった地域ではかなりの割合でブルマーが採用されていたことになる)。
ぜひとも、どこかの大学で研究してもらいたい。できれば、日本の研究と同じように、採用された経緯や背景にあった思想、つまり自立と恥じらいの葛藤・共犯みたいなも知りたい。
ブルマをはいて運動していた人がいつまでも生きているわけではない。SNSの画像も理由もわからずにBANされる。アーカイブはいつまでも保存されるわけではない。魚拓を取ってもいつまで残るか。
ところで、証言といえば不思議なのは、ブルマーについて好きだったとか嫌いだったかとか腹が立ったとかと情報発信しているのが、ほぼ英語圏と日本語圏に限られていることだ。服装フェティシズムがこの言語圏で強いのか、個人が情報発信するモチベーションの違いなのか、自分の検索能力なのか、理由はわからない。
例えばチェコのフェイスブックでも、ブルマーがどうだったかとかあまり書かれていない。懐かしいとか今の子はもっと運動させるべきとかそんな言葉が多い。
もちろん、書きたいこともないではない。例えば天皇陛下のお好きな映画は大林宣彦「転校生」だが、ってことは小林聡美のトップレスをご覧になったのかなとか、そんな小ネタがある。
しかし、どう書いてみても面白おかしい小話になってしまい、リスペクトが失われているのがよくわかる。表現の自由とつなげたところで、面白く書く自信が無い。だから、終わりにする。
以上。
よくもここまで続いたもんだ。
いつか誰かがこの研究を引き継いでくれることを祈って擱筆する。
はてな匿名ダイアリーとはてなブックマーク、それから他のSNSで拡散してくれた皆様、そして読んでくれたあなた。
お世話になりました。
【終】
【メモ】
https://x.com/ShinyaMatsuura/status/1792754892182061227
(スレッド)
これ以上は服飾史の沼に潜らねばわからないだろうなあ。
https://gatchinasport.ru/sport-segodnya/vidy-sporta/sportivnaya-gimnastika/
Слева направо 2 - Тамара Бояринцева, 7 - Юлия Пархоменко
すなわち
左から右へ 2 - タマラ・ボヤリンツェワ、7 - ユリア・パークホーメンコ
https://osskse.splet.arnes.si/2019/04/23/gimnastika-v-osnovni-soli-program-gimko-2019/
自然界の法則の探索は、一般相対性理論と量子力学の発展の中で行われてきた。
相対性理論はアインシュタインの理論だが、これによれば、重力は時空の曲率から生じることになり、リーマン幾何学の枠組みで与えられる。
相対性理論においては、時空はアインシュタインの方程式に従って力学的に発展することになる。
すなわち初期条件が入力データとして与えられていたときに、時空がどのように発展していくかを決定することが物理学の問題になるわけである。
相対性理論が天体や宇宙全体の振る舞いの理解のために使われるのに対し、量子力学は原子や分子、原子を構成する粒子の理解のために用いられる。
粒子の量子論(非相対論的量子力学)は1925年までに現在の形が整えられ、関数解析や他の分野の発展に影響を与えた。
しかし量子論の深淵は場の量子論にあり、量子力学と特殊相対性理論を組み合わせようとする試みから生まれた。
場の量子論は、重力を除き、物理学の法則について人類が知っているほどんどの事柄を網羅している。
反物質理論に始まり、原子のより精密な記述、素粒子物理学の標準模型、加速器による検証が望まれている予言に至るまで、場の量子論の画期性は疑いの余地がない。
数学の中で研究されている多くの分野について、その自然な設定が場の量子論にあるような問題が研究されている。
その例が、4次元多様体のドナルドソン理論、結び目のジョーンズ多項式やその一般化、複素多様体のミラー対称性、楕円コホモロジー、アフィン・リー環、などが挙げられる。
やはり休日は暇つぶしが必要だと思い、Kaggleでmovielensデータセットで実験を行った。
最もシンプルなモデルとして、ユーザー×アイテムの行列に対する類似度を算出する方法で、類似ユーザーTop n人のレートの平均値を算出し、Top mのアイテムを出す。
これでNDCG@100で0.36ぐらいなので、ベースラインとしてはまあそのぐらいだろう。
実際、SOTAモデルを見ても、NDCG@100=0.4253ぐらいしか達成していない。
https://paperswithcode.com/sota/collaborative-filtering-on-movielens-1m?metric=nDCG%40100
Kaggleでのコンペは、精神を疲弊しそうだし、自信もないので参加する気はない。
こう、なんというか、それなりの精度のベースラインモデルをササッと作るぐらいで丁度いい。
ところで、自分の7年の業務経験のスキルセットがどの程度なのかというのを視覚化してみたら、多分以下のようになると思う。
genre | level |
コーディング | ★★★★ |
アルゴリズム | ★★★ |
インフラ | ★★ |
機械学習 | ★★★ |
コミュニケーション | ★★ |
ビジネス理解 | ★ |
データ視覚化 | ★★ |
統計学 | ★★ |
実のところ「機能要件をどう実現するか」というエンジニア思考なので、あまり統計科学的な思考は身についていない。
といっても薬学研究の発表があれば「薬の作用・副作用の効果なのか、病気の症状によるものなのか区別がついていない」ということを指摘できる程度の批判的思考は持っているので、
「科学」と名のつくところに科学とは程遠い政治が存在することは知っている。
つまりエンジニアリングが好きで、科学が嫌いなのは、その政治性である。エンジニアリングは、作って見せればそれで実証できるのが好きである。
コンテンツ集合Xがあります。各々の要素x∈ Xは特徴量f_1(x)∈Y_1 を持っています。
同様にユーザーu ∈ Uが存在し、特徴量f_2(u)∈Y_2を持っています。
コンテンツには単価P(x)が存在し、ユーザーuがコンテンツをm回消費することをg(u, x, m)=m*P(x)_uで表し、全てのユーザーU, 全てのコンテンツXに対して行列M∘P = g(U, X, M) が存在します。
回答
この問題は、コンテンツとユーザーの特徴量を考慮して、ユーザーがコンテンツを消費する回数を最大化するものです。このような問題は、推薦システムの分野で広く研究されており、協調フィルタリングと呼ばれるアプローチが一般的に使われています。
協調フィルタリングアルゴリズム
協調フィルタリングには、以下のようなアルゴリズムが考えられます。
1. 行列因子分解 (Matrix Factorization)
行列因子分解は、ユーザー・コンテンツ行列を低ランク近似することで、ユーザーとコンテンツの潜在的な特徴を抽出します。具体的には、ユーザー行列Uとコンテンツ行列Vを求め、その内積U^TVで元の行列を近似します。この手法は、Netflix Prizeで優れた成績を収めました。[1]
2. ニューラルコラボレーティブフィルタリング (Neural Collaborative Filtering)
ニューラルネットワークを用いて、ユーザーとコンテンツの非線形な関係を学習します。入力としてユーザーIDとコンテンツIDを与え、出力として評価値を予測します。この手法は、従来の行列因子分解よりも高い精度が期待できます。[2]
3. 階層的ベイズモデル (Hierarchical Bayesian Model)
ユーザーとコンテンツの特徴量を階層ベイズモデルに組み込むことで、より柔軟なモデリングが可能になります。この手法は、Cold-Start問題(新規ユーザー・コンテンツの推薦が困難)の解決に有効です。[3]
4. 強化学習 (Reinforcement Learning)
ユーザーの行動履歴を環境として捉え、報酬最大化のためのアクションを学習します。この手法は、長期的な利益最大化に適しています。[4]
これらのアルゴリズムは、ユーザーとコンテンツの特徴量を考慮しながら、目的関数を最大化するように設計されています。実装の際は、データセットの特性やモデルの複雑さ、計算リソースなどを考慮する必要があります。[5]
Citations:
[1] https://aicontentfy.com/en/blog/understanding-algorithms-behind-content-distribution
[2] https://marketbrew.ai/optimizing-your-websites-content-with-genetic-programming
[3] https://sproutsocial.com/insights/social-media-algorithms/
[4] https://surferseo.com/blog/the-new-algorithm-for-content-analysis/
[5] https://www.linkedin.com/advice/0/what-best-ways-measure-content-relevance-x6apf