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はてなキーワード: 統計処理とは

2020-08-03

anond:20200803023813

そもそも統計処理して金になるレベルデータベースを持ってるのが地方にない。

別に仕事のもの地方にある必要はないんじゃね?

ネット経由でいくらでも仕事落ちてるだろ。特に機械学習分野は腐るほど案件あるよ。

anond:20200803023144

そもそも統計処理して金になるレベルデータベースを持ってるのが地方にない。

技術持っても解決してお金になる課題地方になく、結局Web屋さんの技術だったんじゃないかと。

2020-07-29

anond:20200729170620

あんなあ

統計学」を使って男女差を解析するのは「統計学」とは言わんのやで

統計学講義をとったとするやろ?期末試験に出てくるのは、男女差か?女の子ピンク色を好む傾向があるようでーす、か?ちゃうやろ

試験に出るのは統計処理方法やろ。検定はどれを使いますかー、とかそんなんやろ。

授業で例として男女差なんかを使うのかもしれんが、それは統計学ちゃう

日本人アメリカ人とか、試薬Aと試薬Bとか、マウスのオスとメスを授業で扱ったら

それが統計学になるんか?ちゃうやろ。

経済学でも、心理学でも、医学でも、工学でも、生物学でも化学でも統計学は使うで。

統計学科学の基本や。データを集める。データ統計処理する。データから考察する。科学再現性が命やから主観でズレが出ないように数字を使う。

経済学統計じゃ、消費行動の男女差を扱うかも知れへんし、医学統計じゃ、大腸ガン罹患率の男女差を扱うかも知れへんけど、それは統計学じゃないんや?わかるか?

統計学統計学で別の学問や。

君は統計学学会で男女差について発表するんか?

こんな、手に負えない馬鹿はワイは初めて見たわ……

君は統計学の何を習ったんや……

2020-05-26

[] マシンの充実について妄想するよ

LinuxOSを導入したとして(すでにしたわけだが)インストールしたほうがよいおすすめアプリってなんじゃろ?

2020-04-01

疫学データ

別に不安な人の気持ちに寄り添うために全員PCR検査しろなんて言うつもりは全くない。それはムダ。

だけど、いまみたいな過激検査拒否方針貫くと、感染についての正しい統計的知識も得られず、疫学的な対応もとりようがないと言うことになる気がするんだけど、それは取り越し苦労なのだろうか。例えば、統計的感染や死亡が有意に少ないのであれば原因を推測してそこから打開策を探るような動きだってできるだろうけど、統計信頼性がなければそれはできない。

今をときめくデータサイエンティストの皆様であれば、測定していない事象でもバッチリ統計処理ができちゃうのかな。それはそれであるのかもしれない。

2020-03-28

製造業にいると、コンピュータが遠くなっていく

CPUVHDL,Verilog,System-Verilogで書いたりした時もあった。

USB,HDMI,電池の充電制御,WiFi,自動車など色々やったが、コンピュータが遠くなっていく感じがある。


FPGACPUを書いてOSを起動させたとして、自分普段仕事環境が良くなるわけではない。

ソフトウェアでは次々と開発環境が良くなっていくし、自分で使いやすいようにカスタマイズもできる。

でもハードはそうではない。MS Officeは動くがメモリが4GBでカクカク。

作ったハード自分達が使うわけじゃない。例えば100Gイーサ開発してもその恩恵は得られず1Gbpsが関の山だったりする。


C言語アセンブラまではハードがどう動いているかわかるが、

Python,Go,R,C++,Rubyくらいになると書けるがどう動いてるかわからなくなってブラックボックス化する。

社会的には正しいのだが、自分が関わったハード自分が書いたC/C++コードを上位から呼び出すのはわかるが、

ハードが変わったらブラックボックスになる。ロジアナオシロで見てわかるレベルであればいいが。


またソフト業界とのギャップも感じる。

PandasのTime seriesが時間を扱えるのかと思っていると、ピコ秒が扱えない。

これは1例に過ぎないが、Amazon本屋新刊が出ると買って勉強し、ライブラリ公式ドキュメントも読んでいくが、仕事に直結しない。

クラウド使ってディープラーニングのやり方は沢山情報はあるが、CPU内蔵GPUメモリ4GB+FPGAでやる情報なんてない。

しか電流量絞ってないと物理的に壊れる恐れもある。辛い。


うそう、コロナオーバーシュート話題になったが、

オーバーシュート場所を検出したり、統計処理するようなソフトもパッと出てこないので書いた。

このあたりもソフト業界ギャップを感じてしまう。オシロ機能としてあるわりに、手元のPCだと自作する羽目になる。

ヤフコメ https://headlines.yahoo.co.jp/cm/main?d=20200327-00000093-asahi-sctch&topic_id=20200327-00000093-asahi

4日前、母(50代)が高熱、空咳、倦怠感、頭痛などを訴えたので病院受診しました。同居の家族が数日前にインフルエンザだったので、インフルエンザだと疑わずインフルエンザ検査を受けました。その結果陰性。インフルエンザじゃないならコロナが疑わしいような症状だったにもかかわらず、コロナ検査をしてくれませんでした。抗生物質出されて終わり。本日最後の薬も飲み終わりましたが、熱も続いてるし、息苦しさまで訴えています。「肺か器官かわからないが痛い」と。誰構わず検査をしてほしい、検査数増やせと言ってる訳じゃないです。必要そうな人がいたら検査してくれるようにしてくれませんか?芸能人スポーツ選手は軽症でも検査してくれるのに、なぜ検査してくれないんですか?この国では有名人一般人の命の重さは違うんですね。本当に残念です。もしも亡くなったら普通肺炎として統計処理されるのでしょうか。不信感しかありません。

2020-02-07

anond:20200207094605

出羽守になってしまうが、欧米企業では自然科学系、社会科学系の博士ホルダーで金融やらコンサルやらでバリバリやっている奴は普通にいるんだよ。

学部時代の専攻が文系寄りでも、大学院で数理分析能力が鍛えられている。

社会科学系の統計処理でもサンプルのバイアス除去手法とか滅茶苦茶詳しかったりするしな。

2020-01-22

現実問題対応できるプログラミング力が欲しい

プログラミングの本は沢山あるけど、一通りやったあとに躓く。

現実世界といざ直面すると、センサーで取ってきたデータノイズだらけ。

単純にフィルタを入れればとなるが、どのフィルタをいれればいいだとなる。

数式をコードに起こすときも、かなり大変だ。この数式どうやってコードにすればいいのかと悩む。離散の取り扱いが難しい。


統計処理についても、実際のデータだと正規分布に従ってくれてればいいが、ピークがわかれていたりすると、

そこからどうすんだとなる。

成分が違うものが混ざってるから分離すればいいというところまでは考えがいくが、統計の本を見てもどうも書いてない。


そして知らない数学関数だの、アルゴリズムポンポン出てくる。

キーワードしらないと探せないのが辛い。

2019-12-28

統計学でつまづいて転んで立ち上がってまたつまづいて

統計との出会いは、大学の1年の実習だったと思う。

座学よりさきに、別の実習で

試験群と対照群のデータ並べて有意差検定してください。

たぶん、まだ統計の授業とかまだだと思うけど、冊子読めばわかるから

ってなノリ。

「ユウイサケンテイ?何じゃそれ?対照群と明らかに数字違うのに、なんの儀式よ?」

そんなこんなで、理屈もわからずt検定。

さっぱりわからなかった。

大学ってのは、高校と違って数字が出てくる実験をやるとこういう儀式必要なのかと思った記憶しかない。

今思うと、あの実験データに対して本当にt検定を使うのが正しかったのかも怪しい。

そうこうして、1年の後期だったか2年次だったか統計の授業を受講する。

正規分布へぇ

気持ち悪い積分記号がたくさんだけど、ふんわり式の意味さえ理解しとけば方程式みたいに解かなくてよいらしい。

教科書の式に四則の計算をして、数表に当てはめればいいなら苦じゃなかった。

帰無仮説対立仮説を立てるっていう基本をすっとばし、とりあえずテストの点さえとれればいいと思って適当パスしたせいか、まったく身にならなかった。

「なんかよくわからんから全部t検定じゃダメ?等分散仮定できるかどうかとかようわからん。F検定すりゃいいの?もう全部ウェルチでよくね?」

と3年次4年次にゼミではインチキ統計処理。

教科書にのるような典型的な間違った処理をしててすんません

転機は就職して10年目くらい、この本を読んでから

実験計画分散分析のはなし―効率よい計画データ解析のコツ』大村

読んでるうちに

統計学って、もしかしてメッチャ便利じゃね?」

ってなってきて、今までぜんぜんわかってなかったことを知る。

疲れたからいったんここまで。後で書くかも。

2019-11-23

Julia (プログラミング言語)なぜ僕らはJuliaを作ったか

それでも、pythonは非明示的な動的型付き言語であり、記述時のチェックも少ないので、文法さえ合っていれば、結構自由に書ける。クラスインスタンスや、数値などではなく、(その場の変数値込みの)関数なんかもただのオブジェクトに見えるので、どんどん関数引数変数に入れられる。戻り値しかり。演算子オーバーロードなどもできて、直感的な記述可能。ということで、使う側の直感に合うような運用可能になっているがゆえに、受け入れられているのだろう。

しかし、それは運用単体テストに支えられているものであって、ひとたびその集中力が途切れたりうっかり見落としていたりすると、それがどこにあるのか、というのは、それなりにレアなケースだと、発覚するのがだいぶ先になって、その解析、分析も大変になるという恐怖は常に隣り合わせである

もしかして、そういう状況がいやだったから、掲題のコンピュータ言語を開発しようとしたのか。

http://marui.hatenablog.com/entry/20120221/1329823079

ここに、原作者ブログの日本語意訳がのっていた。もう6年も前になっている。

(原文:Why We Created Julia)

2012年2月14日(火) | Viral Shah, Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Alan Edelman

端的に言えば、僕らは欲張りだからだ。

僕らはMatlabのパワーユーザーだ。LispハッカーPython使いやRuby使いもPythonハッカーもいる。髭が生える前からMathematicaを使っていたのもいるし、未だに髭が生えてない仲間もいる。常識的な人にはオススメしないくらい多くのグラフR言語で描いてきた。そしてC言語は僕らのユートピアだ。

いま挙げた言語は大好きだ。どれも素晴らしいしパワフルだけど、科学計算機械学習データマイニング、大規模な線形代数演算分散・並行コンピューティング、といった僕らがやるようなものにはどれも一長一短で、仕事完璧にはまる機能もあれば何とも使い物にならないものもある。どれもトレードオフなんだ。

僕らは欲張りだ。これじゃ十分じゃない。

僕らが欲しい言語はこんな感じだ。まず、ゆるいライセンスオープンソースで、Cの速度とRubyの動的さが欲しい。Lispのような真のマクロが使える同図象性のある言語で、Matlabのように分かりやす数学記述をしたい。Pythonのように汎用的に使いたいし、Rの統計処理Perl文字列処理、Matlab線形代数計算も要る。シェルのように簡単にいくつかのパーツをつなぎ合わせたい。チョー簡単に習えて、超上級ハッカーも満足する言語インタラクティブに使えて、かつコンパイルできる言語が欲しい。

(そういえば、C言語の実行速度が必要だってのは言ったっけ?)

こんなにもワガママを言った上だけど、Hadoopみたいな大規模分散コンピューティングもやりたい。もちろん、JavaXMLで何キロバイト常套句を書きたくないし、数千台のマシン分散した何ギガバイトものログファイルを読んでデバッグするなんて論外だ。幾層にも重なった複雑さを押しつけられるようなことなく、純粋なパワーが欲しい。単純なスカラーループを書いたら、一台のCPUレジスターだけをブン回す機械語コードが生成されて欲しい。A*Bと書くだけで千の計算をそれぞれ千のマシン分散して実行して、巨大な行列の積をポンと計算してもらいたい。

だって必要ないなら指定したくない。もしポリモーフィック関数必要な時には、ジェネリックプログラミングを使ってアルゴリズムを一度だけ書いて、あとは全ての型に使いたい。引数の型とかから自動的メソッド選択してくれる多重ディスパッチがあって、共通機能がまったく違った型にも提供できるようにして欲しい。これだけのパワーがありながらも、言語としてシンプルクリーンものがいい。

これって、多くを望みすぎてるとは思わないよね?

僕らがごまかしようのないほど欲張りなのは分かってるけど、それでもぜんぶ欲しいんだ。二年半ほど前、この欲にまみれた言語を作り始めた。まだ完成してないけど、そろそろ1.0のリリースの時期だ。僕らが作った言語名前はJulia。すでに僕らの無礼要求に9割方は応えてくれてるけど、ちゃんとした形になるためには僕ら以外の要求も聞かないといけない。だから、君がもし欲張りで理不尽わがままプログラマなら、ちょいとこいつを試してもらいたいんだ。

我儘な開発者を満足させるための原語、というのはなんとも意欲的な目標だろう。

そして、その我儘を言う開発者が、今はやりの機械学習でも使いやすいだろう mathematica や R の行列演算統計計算世界を使いまくった連中が入っているところが今風の要求となっているようにも思う。

ちょろっと名前を聞いただけなので、これからなのだが、開発者としては、品質生産の加速がpython の一歩先を行くような世界であればそれは大歓迎だろう。

julia 何て名前を付けているから、検索すると AV女優の方が目立って出てきてしまうのである

https://qiita.com/sadayuki-matsuno/items/fc5e9ec3894a4b7bfbfb

ここからプログラムコードの断片をもってこようかとおもったが、

そのままコピーしても、今一歩な感じ。

ほらほら、

数式が数学で習った感じで書けるよね。

行列もほいほいかけるよね。

とかそういう小技が書かれているような気がした。

このあたりは、python限界を超えているので、見栄えはよいかもしれない。

2019-11-20

anond:20191120145058

普段から統計ソフト統計処理してるからエクセルでの統計処理ができないことに気づいてない「統計できる人」的なのは割とみるきがする。

大学研究してる段階ではその統計ソフトで十分だったかエクセル能力問われなかったとか。

2019-11-10

指導教員が信用できないので研究やめたい

大学院指導教員ゼミ指導あんまりにもずさんで,ほとほと困っている.

 

一応理系の専攻なんだけど実験は誰もしてなくて,

代わりに各指導教員はなんかしら専門知識を身に着けている(ということになっている).

  

で,うちの教員場合それが「アンケート設計」と「統計処理」なんだけど,

アンケート設計統計処理もその解釈も,まー適当なんだよね.

 

質問項目は恣意的な内容ばっかりで,

地球では1901-2010年の約100年の間に19cm海面が上昇しました.これは地球温暖化が原因です.これを踏まえてあなたは,レジ袋を貰わずマイバッグで買い物しようと思いますか?」

タバコ副流煙には、主流煙よりもずっと多くの有害物質が含まれています.これを踏まえて,あなた分煙に協力しようと思いますか?」

みたいな聞き方を平気でする.

 

アンケート結果に対する統計処理杜撰で,

回帰分析ひとつ取っても標準化係数とその有意確率しか見ない.

決定係数がどんなに低くても気にも留めない.

決定係数が負の分析結果を掲載した論文査読通っちゃったところなんかも見た.

分散分析なんかも頻繁にやるのにゼミ中"交互作用"って言葉を一度も聞いたことがない.

ニューラルネットワーク分析の仕組みがブラックボックスから信用できないんですよね」だって?いやいやあんたt検定の仕組みも説明できないんじゃないんですか?

アンケートの打ち込み終わったなら,○○分析と××分析と△△分析,全部1日で終わりますね」?そりゃ多重共線性のケアとか決定係数とか気にしないあんたの適当回帰分析なら1日で終わるでしょうけど?

 

そんな適当分析で相関を作り出して,

自分たちに都合の良い解釈をして

「良い結果出ましたね!」とか抜かしたりする始末.

 

その教員とはB4からの付き合いで,最初指導内容に違和感なかったんだけど

他所研究室の話とか,真面目にデータマイニングやってる先生の話とか聞いて,

最近になって自分のところの研究をちっとも信用できなくなってしまった.

 

こんな教員でも「結果」さえ残してしまえば出世できてしまうのが研究職というものらしく,

去年,准教授から教授に昇進している.今まさにノっている教授,というわけであるこちらとしては非常に面白くない.

あの人が学術的にやっていることといえば,ゼミ学生が「作り出した」相関を世に公表していることくらいなのに.

 

そんなこんなでこの人の下で研究なんてまっぴらごめんなんだけど,

もうM111月なんだよなあ.

大学院最初からやり直すのも,こんな理由で1年分納めた学費おじゃんになるのは嫌だし,

かといって思い切って退学してしまうのも将来性がなさすぎる.

2019-09-28

外国人が働きたい国」で日本33カ国中32位についてるブコメについて

https://www.itmedia.co.jp/business/articles/1909/27/news026.html

これ。

元ネタは https://www.expatexplorer.hsbc.com/global-report/ に載ってるランキングで、日本が32位になったことについて

憤っているらしいブコメ散見されるが、それについて思ったことを記してみたい。

1.これってHSBC駐在員に聞いた偏ったランキングでしょ?

Helpによると、HSBC expat (オフショア銀行業務を担うHSBC100%子会社)がその顧客のみならず、広く海外駐在員用のSNSから

回答を募ったもの(※1)。従って、以下のようなコメント的外れと思われる。

id:moons 英国金融大手企業で自社の駐在員にどこで働きたいか聞いたんでしょ

id:fefefefe 調査対象HSBC駐在員だけ?

id:otihateten3510 なんか分析が雑じゃね? 「HSBCホールディングスが各国の駐在員に聞いた」

各国駐在員=HSBC従業員ではないだろう。外国人駐在視点という偏りはあろうが、

海外就労考える人にとってはその偏りは有益であろう。

2.駐在員はエリート外国人労働者全般には当てはまらない

回答した各駐在自身のことについて述べているのか各駐在員の分析によるものかどうかはわからないが、調査項目は

政治的経済的安定性、可処分所得所得身体的・精神健全さ、キャリア上の進歩等多岐にわたり(※2)後者可能性が高いし

エリート以外の外国人労働者にも関係する調査項目と思われる。

id:next_neet あくまで(多くは先進国出身であろう中流ホワイトカラーの)expat=駐在員を対象としたオンライン調査の結果なので

id:halpica 「各国の駐在員」というのは多分エリート

id:Shin-Fedor “「各国の駐在員が働きたい国ランキング」”だから、わりとビジネスエリートの話

3.33か国しか対象にないのはおかし

FAQによると33か国しかないのは統計処理回答者が100名以上必要で、それを満たす国を選んだとのことである(※3)。

id:electroliteベルギーエジプト韓国あたりがなく33ヵ国の選定基準は何?

(終わりに)

から働きに来ようとする人にとって、世界的に日本がその魅力度において既に高くないらしいことは事実として認めるほかない。今現在コンビニ店員に外国人が多いと感じたとしても

それが世界的に人気があるとする根拠には乏しい。でもそれが何?我々の住む日本の魅力はそんな狭い視点では語りつくせないし、嫌なことがたくさんあったとしても祖国として

住み続けようと思えるからこうして住んでいるわけで、外国人が何言おうとその点は揺るがない。それに、同じサイト日本については「ようこそ日出づる処へ」「世界的なイノベーション原動力で魅惑的な歴史伝統に満ちた多様な土地柄を備えるユニーク駐在地」とまで書かれていることも紹介しておきたい(※4)。

(※1)

"Commissioned by HSBC Expat and conducted by a third party research company YouGov, 18,059 expats based in over 30 countries or territories were questioned in 2019."

"As a specialist provider of offshore savings and wealth management for expatriates, of course we invited our customers to take part. But we also wanted a truly international snapshot of expat life. We contacted online communities and used expat social media sites to ensure as many different international expat groups were included."

https://www.expatexplorer.hsbc.com/survey/pages/about

(※2)

https://www.expatexplorer.hsbc.com/survey/countries#tabPanel0

(※3)

"In order for the results and league tables to be statistically significant, we need a minimum sample size of 100 expat respondents from each location. Although we had respondents from over 100 locations this year, 33 met the minimum number of responses required" https://www.expatexplorer.hsbc.com/survey/pages/about

(※4)

"Welcome to the Land of the Rising Sun" "A global powerhouse of innovation, Japan’s fascinating history, rich traditions and diverse geography create a unique expat experience."  https://expatexplorer.hsbc.com/country-guides/japan

2019-09-02

叱られすぎると反省できないよね(叱り方戦略について)

昔、そこそこ仲の良かった男子結構くだらない事でめちゃくちゃ叱られてグレてしまった

グレたと言っても、自習時間に机をドンドコしたり、補習をサボってバッセンに行く程度だったけど、まあうちの学校ではグレてる部類だった

彼はそのうち課題を出さなくなり、その事で他の先生にもしょっちゅう叱られるようになり、余計態度を硬化させる負のスパイラルに陥って

もともと下がっていた成績もガタ落ち、結局3浪して消息不明になった。f欄に行ったという噂も聞いたが、謎だ。

彼を叱った先生とついこの間お話しした際に、彼についての話も出たのだが、「怒りすぎちゃったなあ」と後悔していた。他にも彼の没落の原因はあったのだろうが、アレがキッカケになったのは確かだった

宿題やったの!?」「今やろうと思ってたのに!」みたいなの、大人になってもずーっとあるよね。あんまり叱られすぎると反感や怒りが先行してしまって、なかなか自分省みることが出来なくなる

叱られて伸びないタイプの人は、やんわりと諭してあげるのが一番良いのだと思うが、叱る側に立つと結構難しい

「叱る」とはどうあるべきなのだろう

鬼の生活指導に叱られて、不登校になってしまった女の子中学時代いたが、彼女にとっての「叱られる」は、しょっちゅう叱られている剽軽男子にとっての「叱られる」とは同じ叱られ具合でも全く違うものだったろう

クラスメイトの前で「ちゃんとやれよ!」と一言言う事だっておとなしく真面目な子と活発で不真面目な子とでは受け取り方が全く違う

前者の場合先生にみんなの前で怒られた」という羞恥を引き起こす、精神的苦痛は絶大だ

本人のタイプに合わせて指導法をきめ細かく変えてやるのが一番人を伸ばす叱り方だと思うが、「人によって叱り方が違う」というのは集団不公平感を生む

教室のような閉じた、それでいて壁のないオープン集団の中で人によって態度を変えながら叱るのは難しい

そう考えると、何か悪いことをした子はそっと別室に連れて行き叱るのが適切なようにも思える

しかし、自分自身小学校のころよく知らない先生と二人きりの教室で隣に座って密着されながら委員会資料作成をさせられたのは軽くトラウマなのでそれはそれで問題があるように思う

一対一での指導、は多分ロリコン教師欲情させるシュチュエーションになってしまうし、閉鎖的な空間上下関係が残るのも監獄実験のような状態になって「叱りすぎ」を誘発しそうだ

職員室で叱るという手もあるが、他の先生の前で叱られるというのも精神的な負荷が大きいだろう(忘れ物が酷くて何度やられたことか)

保健室で「厳しい担任先生」と話をそばで聞くだけの「優しい保健室先生」という二対一のお説教が思いつく限り一番良いように思う

仕事量を考えると養護教諭ではなく、昼休みだけ来る外部カウンセラー数人で回すのが風通しが良く現実的な形になるだろう

これが家庭の場合「厳しいお母さん」と「優しいお父さん」のような役回りでの叱り方になるのだろう

しかし、甘やかすだけ甘やかす父(母)に子供がなつき、損な役回りをさせられる母(父)の言う事を子供がきかなくなる、というようなケースも聞くので、適宜「厳しい」と「優しい」は交換しながらやっていく必要がある筈だ

「叱る」一つの手前でも、どちらがどちらの役割をするのか話し合う必要があるのはやや面倒だが、子供の糧になる「叱る」のためにはそのぐらいの手間は必要ではないだろうか

職場で叱るケースでも、教育係を一人に一任せず「直属の厳しい教育係」と「見守る優しい先輩」というロールで叱ってみるのも一つの手なのではないだろうか

我々は普段から「叱る」と「怒る」を混同し、ただ感情を発露させるだけの行為を目下の相手にしてしまう事が多いが、効率的に人を成長させるためには「叱る戦略」をきちんと考えて叱るべきだ

個人的に、教育現場における「叱る=怒鳴る」は論外である。怒鳴る事によって相手を萎縮させ、内省させる間も与えない行動が反省を促すとは到底思えない。

生徒、部下の立場は怒鳴られても怒鳴り返すことの出来ない立場である。おずおずと返答をしても「言い訳をするな」と一蹴される恐れがある。怒鳴る行動は対話の機会を奪うのだ。

勿論、いじめや命を落としかねない悪ふざけには少なからず「怒鳴る」のコマンド必要かもしれない。事の重大さに気づかずヘラヘラ対話による説教を聞き流すような生徒もいる。なぜ「怒鳴る」が必要になるのだろうか。この場合「怒鳴る」はどのような効果を発揮しているのだろうか。

主観的かつブラッシュアップの足りない考えではあるが、一つの仮説がある。「怒鳴るとは上下関係をわからせる手段ではないか」という仮説だ。そもそも動物としての観点で見ると大声とは威嚇の手段の一つである動物のように大声を上げることで、相手を威嚇し、上下関係再確認させるのだ。プラスして、感情をあえて大袈裟表現することで「自分真剣だ」と伝える意味もあるだろう。(しか演者時点が自身の演技に呑まれ可能性はかの有名な監獄実験で示されている通りであるので、十分な精神力と慎重さが求められるだろう)

社会動物である我々は猿山の猿のように、狼の群れのように序列に弱い。だから不真面目な相手を前にした場合、この「怒鳴る」という行為はある程度有効なのだろう。怒鳴るは相手の「話を聞く真剣さ」を+5するというようなコマンドなのかもしれない。

人間感情は複雑なように見えて案外単純だ。悲しい時に怒る、傷ついた時に傷つける、というような行動も一見ブラックボックスを抜け出たものに見えるが、案外類型的なものである。それはピンボールの玉がピンに当たって跳ね返りながら、最終的にはいくつかの穴に収束していくのに似ている。無限可能性を持ちながらも、個々のピンでの跳ね返り方はある程度の予測がつく。我々の行動自体が、大したパターンを持たないからこそ、我々は相手気持ちを思いやり、共感できるのだ。

宿題やったの!?」という言葉子供時代私たちにもたらしてきた感情は「後ろめたさ」「反省」「反感」である。この感情パターン類型的だからこそ、私たちに「先に言われるとやる気なくすよね〜」という共感をもてる。

というように、人間感情がある程度パターンとして把握できる以上「叱る」のマニュアル化可能ではないだろうか。

「優しく諭す」というコマンド相手の「真剣さ」には効果が薄いかわりに「反感」の数値はあまりあげない。だが「真剣さ」の数値が低いと「反省」には至れない。

「怒鳴る」というコマンドは逆に「真剣さ」には絶大な効果を持つ、が、「反感」のポイントを高めてしまう。「反感」の数値が一定を超すと「反省」への道は閉ざされる。

前述の優しい医者と怖い医者戦略も、数値化で説明してみよう。怖い医者は「真剣さ」「内省を促す」方面に強いキャラクターであり、優しい医者は「反感」という感情共感し、怒りを和らげ「落ち着き」を取り戻させるヒーラーのような役割キャラクターである

「叱る方と叱られる方」という絶対的上下関係に、そのどちらでもない第三者を加える事で、叱り手の感情暴走を抑えるとともに、第三者による「共感」で叱られる側の精神負担を減らし、自分省みる余裕を与える。

無論、感情の数値の動き方には個人差があるので、叱り手は自分コマンド相手にどんな影響をどの程度与えるのかを考えながら叱り具合を調節していく必要がある。 と言っても、その個人差もある程度はパターンに当てはまるように思う。不真面目だが誠実な子、真面目だが反抗的な子、結局は要素の集合体である。実際に「元気な子(そして剽軽悪戯っ子)」「明るい子(そして優しくてポジティブな子)」「大人しい子(繊細で真面目な子)」という安易パターン化はあらゆる人間関係において常に行われている※。タイプに応じてコマンド駆使の仕方のマニュアルがあれば、どんなボンクラでも効果的な「叱る」ができるだろう。

※これには幾らか問題がある。私のように「大人しい子(割合図太く不真面目で陰険な子)」という相反するイメージの要素を持つ人間は取りこぼされる。そして不理解大人失望し私は余計陰険になった。教室のような大人数を把握すべき空間では、雑なラベリングが横行して、かえって正確な人格の把握の障害となるかもしれない。ここにもいくつかの心理検査を用いた人格パターン化による把握が必要かもしれない。

このように数値化して考える方法を主張すると必ず人の心が通っていない、愛がないという人が現れる、が、なんの考えもなしに相手の叱られた後の情動予測せずに感情をぶちまける事の方がよっぽど動物的で、「人の脳味噌」という回路を通わない非効率不合理なくだらぬ行動だと私は思うのだが。

(だいたい愛の鞭なんて言うが、恐怖政治よりインセンティブによる動機付けの方が効果がある事なんかもう数十年前から言われているのだからいい加減卒業してほしい。)

叱る、は上手くいけばとてもポジティブ効果を発揮する。しかし下手にやればかえって人から反省の機会を奪う。説教正論気持ちが良すぎるので、叱り手側は容易に権力を振りかざす楽しさに呑まれしまう。だから、叱る前に一呼吸置いて、叱る戦略を立ててみるのはどうだろう。戦略という言葉大袈裟かもしれない。叱る前に叱られた相手気持ちを考える、それだけの事だ。

人材育成教育現場、家庭での指導法においては、「叱り方マニュアル」の作成も試みとして楽しそうだ。心理テストで振り分けられた生徒や人材ごとに診断チャート作成し、それを参考に叱り方戦略を立てる。大規模に実験調査結果を取り続ければ有効性を立証できるかもしれない。最終的にはAIが掛けるべき言葉演算し、叱り手という演者がそれに従うようなディストピア教育が出来上がるかもしれない。AIの愛のない教育、は痛烈にこき下ろされそうだが、「データを集め、型に当てはめ、パターン化された指導をする」という一連の行動は学習行動として常日頃個々人が行なっている事であるし、そこに統計処理がより得意なAIを解すのはそれほど不自然でないように思う。

教育者には当たり外れが多すぎる。一生涯呪い殺したいようなクソもいれば、人生の節目のたびにあって感謝の意を述べたくなるような聖者もいる。マニュアルさえあればどんなクソにも一定ラインを超えた指導ができるようになる筈なのに……!と思うと悔しいばかりだ。しかし、こうなると今度は「マニュアル一辺倒の叱り方」という批判が生まれてくるだろうか。教師マニュアル依存、なんてニュース流れるようになるのも嫌な話である。優しい医者と怖い医者も何も知らずに信じ込めるとステキ装置ではあるが、そんなプログラムだと言われてしまうと薄っぺらさにがっかりしてしまう。マニュアル化した叱り方は叱られる側に不信感をもたらす逆効果となるかもしれない。うーん、難しい(そこまで進んだ未来だと生徒もプログラムが組まれたのをわかった上で乗れるほど慣れるかもしれない、AIカウンセリラーを利用したマインドセット人生の基本になるのだ!←楽しそう)

まあ、今のところは感情的に怒る前に、相手情動予測しながら諭してあげるというのがいいと提案してみることにします。つまるところは思い遣り。プラスして、叱るときは座って目線を合わせるっていうのも提唱してみる。叱り手側も怒りをセーブやすいし、叱られ側も対等な立場での対話であると感じやすい、と思うから。(座って足組んでる奴から立たされて叱られるのも、立った状態で目の合わない相手を見上げながら叱られるかもつまらないもの。)それと、誰かが厳しく叱られていたら、優しい第三者として「反感」や「落ち込み」に共感してあげたりね。まあ普通のことです。しか実践はクソムズイ。人生手強いね

(思い出話あるあるを書こうと思っていたのに、思いのほか筆が乗って長文増田になってしまった。noteにでも貼るべきだったかな、図解しながら書き直したくなってきた。ところで、25件を無限リロード中の増田様方には大変ご迷惑をおかけします、すまない。途中送信しちゃっただけなので再投稿の甘えではないんだよ!)

2019-08-27

OK Google(AIスピーカー)に期待すること

OK Google ここから15km離れた地点にあるおもしろ施設を教えて

現状ではただの周辺施設を表示する。「おもしろ」は主観的ものなのでまぁ難しいだろうけど、「ここ」が指し示す現在地情報と「15km」という位置情報理解して、地図から読み取るのは可能。だけど、これをできないのは単純に言語理解できていないから、もっというと「そういうコマンドが用意されていないから」と思われる。

同級生の子が出ているAV一覧教えて

現状の動作未確認(音声は保存されるので)。「同級生」を知るにはユーザー同級生を知る必要がある、OCRとか画像認識技術も発達しているので、原理的にはアルバム画像でも登録させれば覚えられるでしょう。そういったユーザーの背景を把握しておいて、「同級生」という言葉がそれら情報と結びついて、かつ、AVでは名前が変わっているので、ちゃんと顔で照合して、それらしい答えを見つける必要がある。


2019年AIスピーカー言語理解していないので、音声->テキスト変換後、その文が事前に用意しているコマンド合致している確率みたいなのを統計処理して、一番それっぽいコマンドを実行、って感じの処理をしてると思う。事前にどれだけ多くの「コマンド」を用意できるのかがAIスピーカー能力限界だし、これは直感的に使いみちが限定されるってのはわかると思う。当然「ピカチュウの顔が竜雷太になっている画像作って」みたいな、世界初命令には対処できない。(たまたまそういう画像ネット上に存在すればヒットするけど)

どちらも、再現性のあるチューリングテスト合格が出来るようにならん限りできないので、10-20年以上先になりそう。でもディープラーニングみたいな技術革新出てきたらもっと早く出来る可能性もある。

2019-06-02

anond:20190602113439

マインドフルネスはまだ科学になりきれていない。もともとの瞑想について、脳内の血流計測や組織観察ができるようになったから実は科学的にも効果があるんじゃないか?と

言われだしてるぐらいのだんかい

かつ、弱い人間が関心を持つから、弱い人間を騙して依存させる連中が跋扈している。そもそも仏教に近い領域からね。霊感商法と近い。

一方、ただの瞑想だけでは不足で、思考自動操縦を止める練習必要。だけど、こちらになるとほとんど仏教知識領域になってくる。

と言っても、役に立つのは、僧侶自身が苦しんで解を出した人の書物だとは感じる。

各々が読んで、判断して、自分思考制御方法を身につけないとならないものだ。もう科学ではない。

科学にしようと思えば、大人数を集めて条件を整えて統計処理をするか、実際に現象を観察するかだ。

だけど「思考がどうか?」なんて条件を整えるとか、思考内容がどうかなんてものを観察できない。脳内疲労オンデマンドで観察することすらまだ先駆けだと思う。

から科学にするには相当な道のりがまだ必要じゃないかとも感じる。

それから、人対人だとどうしても費用をかけないとならない。だからどうしても単価は高くなるというのもあるといえばある。

弱い人間を騙して依存させる奴らと差をつけれるかとなると疑問だ。

苦しんでる奴にこの本いいよ。というのが一番いいといえばいいんだが、まあ、基本ワンパターンになってしまうし、それがいいのかなとは思う。

2019-05-01

anond:20190430030115

似たようなことをつねづね感じていたけど、インターネット人生旅行体験記化してるところはあると思う。

これがもっと最適化されてくと、統計処理された膨大な人間の行動履歴データからコメンドされた通りの生活を送る人生になっていくのだろう。

PSYCHO-PASSシビュラシステムとかホモデウスデータ至上主義的なやつ。

2018-10-12

anond:20181012130515

意図としては、予測モデル有効機能するにはテストデータと訓練データとの乖離があってはならない、というごく当たり前の話をしたまで。

「正しい」統計処理以前の話。

anond:20181012121150

人種家系企業フィット差別合理性があって、但し必ずしも文明とは相容れないってだけじゃないの

「正しい」統計処理をすれば望ましい結果以外あり得ないと言ってるみたいで危うい

2018-06-21

anond:20180621174128

経済学部統計処理数学CG数学

農学部商品作物の需要調査は正にマーケティング

学部名だけを見ると不思議かもしれないけれど

彼らの基礎学力を見て評価したんじゃないかなぁ

2018-04-09

anond:20180409070811

学術研究のそれも広い分野に目を向けようと全くしない層とかそういうのならともかく、

仕事まり産業その他の場合だと、「理系企業」で「理系関係仕事」をするといっても実際は文系要素のある職の人間必要だったりする。

まあ別に文系要素のある仕事から絶対文系じゃないとできないわけでもないけど、別に文系やらせていけないこともない。

勿論例えば純粋数学研究をさせるとか絶対文系には無理だろうけど、「増えている理系仕事」とやらはそういうのとは性質が違うわけで。

そもそも学術研究世界ですら、現代は文理融合型の分野が増えてるし、文学部系統ですら高度な数学を駆使して統計処理を行う研究をしてそういう方面就職とかするんだから

まあだからこそ、旧態依然とした昔ながらの文系はもはや必要ないのかもしれないけど、形式的文系という枠組みそのものを無くしたり減らしたりするという方面に向かうのはどうなんだろうかと。

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