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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。
昔はニートを「社会のリソースを食いつぶす体たらくなゴミ」っていう印象だったが、働いていくうちに印象が変わってきた。
元々労働意欲薄い現在進行系ニートでも多くは最低1度は労働経験経てる奴が多い。
彼らは労働意欲が弱い故に出勤するだけで糞みたいな最悪な気分で朝を迎え更に労働意欲が弱くなり、労働意欲が弱い故に仕事に打ち込む意欲もなく更に労働意欲が弱くなり、労働意欲が薄い故に仕事も覚えられず職場で怒られ更に労働意欲が弱くなり、労働意欲が弱い故に職場で嫌なことがあると何もかも嫌になり、ストレスがある一定のラインを超えたとある退勤時に辞める決意をするんだろう。
そりゃ、やりたい仕事につけてる人のほうが少ないだろうし、皆が皆やりたい仕事出来てるわけじゃないし、何かしら得意不得意や不満やストレス抱えながら仕事してる人のほうが多いわけじゃん。だからしんどいのは皆同じだって昔の俺だったら言ってたよ。でもさ、やっぱり仕事を続ける理由とか目的とかモチベーションが明確にないまま仕事すんのはつれえし、それにストレスの閾値なんて人それぞれだからさ、そりゃニートになる奴ってどれだけ労働環境が整ったところで一定数出てくるよなって思った。
派遣とかやってるとCICにブラックリスト入りしてる絵に描いたようなクズってのは1割も居なくて、俺の観測範囲だけど大人しい感じの人が多いのよ。働くのはしんどいし金に余裕もないけど実家ぐらしで週3で糊口をしのいでます。みたいなね。だから無駄遣いとかもしないし、酒もタバコもギャンブルも無縁で家でゲームしてます。金あんま使わないです。金ないんで飯は一日一食ですけど死なないんでまあなんとかなってます。みたいな人が割といるわけ。
こういう人が社会環境でボロボロにされた末路がニートになったパターンって多いんじゃないかな。って思うようになった。
俺はこういう人たちに叱咤激励したり激怒する気がどうしてもわかん。枯渇してしまった彼らにどんな言葉を投げかれば励みになるのかも分からないし、環境が違えば俺もそうなってた可能性が高い。というか、彼らは未来の俺かもしれない。なんて自分の憶測だけでニートに同情的になってるのは相当疲れてるのかもしれん。寝よう。
男女に能力差はない、男女差より個体差の方が大きい等々と主張するのと同時に、男性だけより女性を入れた方が、”結果を出すための”多様性につながる＝科学に資するって主張するのが矛盾なんだよ。 もちろん、男女に得意不得意などの能力差があるという前提にたつのであれば、女性を入れることは多様性を増やすことになるよ。
その二つの主張が矛盾する、という根拠が良くわからない。ので増田の考えを示すことにする。
男女間に科学に関する能力差はない（専門的知識の暗記能力、論理的思考力、忍耐力、集中力など）
かつ
男女間の視点や価値観には大きな差意があり（男女の性差に関わるものなどに起因）、男性だけより女性を入れた方が多様性を確保できる。
かつ
以上の主張は矛盾しないと考えている。
書いていて思ったが、
この能力差、という定義が増田の定義と異なる可能性がありそうだ。
恋人がロマンティック・ラブによって結ばれてるのはある意味当然の帰結として、なぜ夫婦までがそうでなければならないのかマジで意味わからないから教えてくれ。
夫婦ってそんな神聖なものでもなんでもなくてさ、再生産の場であり単位なわけじゃん。近代社会ではそこに性別役割分業によって、賃金にならない仕事を担わせる意味もあったけどそれは過去の話。ただそれを除いても再生産の場であることに変わりはないわけで、何かの目的があって2人が共同生活するものだから。目的なく、「ただ一緒にいたい」の恋人とは全く違う。なのになんでこんなにも「恋人⇒夫婦」になっちまったんだ。
ロマンティック・ラブって結構辛くないか？だって、雨の日も嵐の日も戦争が起こっても旦那が兵隊に取られても、妻の金遣いが荒くても、旦那の酒癖が悪くても、常に仲良く愛し合わなきゃいけないし好きじゃなきゃいけない。しかも夫婦の問題は「2人の問題」として社会からは無視される。
家と家の結婚だったらそうじゃない。最初から「再生産と共同生活の場」だから、別に愛し合ってなくてもいい。夫婦仲の問題は2人の問題じゃないから、配偶者に不満があるなら配偶者の頭の上がらない人物（親、上司、君主、主君）に手紙で文句言って解決してもらえば良い。稼ぎが悪かったり酒癖悪かったらさっさと離縁して、紹介者に文句を言って別の相手と再婚すれば良い。そっちの方が簡単じゃないか。
あと「子作りのための夫婦なんて幸せじゃない！」って意見があるかもしれないけど、むしろ愛するが故の遠慮や期待や思い込みがあってストレス多いと思うよ。最初から再生産のための共同生活って割り切ってれば、願望、得意不得意を先出ししたりルールを話し合いやすいでしょ。ロマンティック・ラブは愛でなんでも乗り越えられるから、そういう話し合いや無機質なルールに抵抗感があるんだよ。
勝率が五分五分になるようにマッチングが調整される「懲罰マッチング」の存在がささやかれているが、それはゲームも統計も不得手な人の言い訳にすぎない。
ウデマエポイントが同じ相手とマッチングするので、適正なウデマエポイントにいる状況なら勝率は50%に近くなるのは当たり前の話。
連続で負けるのはおかしいとか言ってる人もいるが、それもただの八つ当たり。勝ってるときは言わないのにね。
裏表50%ずつのコインを連続で投げるときの裏と表が入れ替わる確率は50%だけど、人間は入れ替わり頻度が多い方が自然な試行結果と感じやすいという。
（これを人間乱数という）
懲罰マッチングを信じてる人は試しに50戦の勝率を振り返ってみたら？勝敗の入れ替わり頻度は50%に近くなってると思うよ
お疲れさま。
親子で会話があって仲も良いなら、親が勉強しなさいって怒るような年齢の子供に親が舐められてるってことも無いと思う。
あとは子供次第な気がする。他の増田が短くコメントしてるけど、勉強が苦にならない子と苦になる子がいるし、科目ごとに得意不得意もあるしで、親が怒ろうがやりたくない子はそれなりにしかやらない。
そういう子であれば勉強は小学校の算数と国語だけがっちり固めて、あとはその子の得意なこと好きなことが見つかるように、見つかったらそれを追求するのを応援してあげるくらいのスタンスが良いんじゃない？やりたいことを追求するための勉強が必要だと気付けば、その勉強は自分からするだろうから。
小学校の算数と国語が仕上がってない子は自分で勉強することが難しいので、そこだけは小学生のうちにばっちり身につくように、宿題なり公文なりの勉強をルーティンとしてこなしてもらうのが良いと思う。
IT分野に興味があるない以前に、新しい知識が手に入ることが喜びの人・そうじゃない人がいる
有能無能関係なく、なんなら研究職にすら、新しい知識を得ることが喜びにならない人って存在するからな
IT分野に興味無くて新しい知識が手に入ることも喜びではないタイプであっても、大手企業社員(SPIで好成績取るようなタイプ)なら『休日も勉強するんだー！！！』とかやらんでもだいたいの人はイケると思います
SPIとか可能なら避けたい能力に凹凸があるタイプでも、IT分野に興味があって知識が手に入ることも喜びのタイプなら『休日も勉強するんだー！！！』とかやらんでも自然にキャッチアップ出来るんでだいたいの人はイケると思います
能力に凹凸がある＋IT分野に興味が無い＋新しい知識が手に入ることが喜びにはならないタイプは、特殊なひとたらし以外は絶望的にIT業界向いてないと思います
