日本サッカーの「極端なオフの少なさ」や「量を追求する理不尽な練習」の理由について - 大人になってから学ぶサッカーの本質とは
「競争闘争理論」に興味深いことが書かれていた。 日本で「体罰」や「理不尽な練習」が後を絶たない理由の一つに、私はこの「自信」との関係があると考えている。日本人が言じている「やればやるほど自信が持てる」という思考態度は、過度な訓練や使い物にならない精神論を助長する。体罰は論外として、「やればやるほど」という態度で訓練を繰り返すことは、「競争」ゲームにおいて通用するものであっても、少なくともサッカーのような団体「闘争」ゲームにおいては、一切通用しないことに、本来指導者は気が付かなければならない。 だが、もしも体罰まがいなことを行っている指導者に、科学的見地をもとに、あるいは何らかのテクノロジーを使って、もしくは世界の知見を用いて「悪影響を与えている」と説明したところで、おそらくそれをやめることはないだろう。「自信を持つため」という測ることのできない拠り所があるからだ。 しかしサッカーにおいて、
技術者には試行錯誤は圧倒的に悪であると腹落ちした話｜牛尾 剛
私はシアトルのクラウドの中の人として、ソフトウェアの開発を行っているが、先日ある問題がきっかけで、技術者には試行錯誤がとても良くないということが腹落ちしたので、忘れないように書いておきたい。 先日起こった事先日起こった事は、私がシアトルから一時帰国して、普段使わないラップトップを使って日本から仕事をしている。 Application Insights というログを管理するプラットフォームがあるのだが、とても不思議なことに、Application Insights のログファイルを見ると完全に正常に動いているようにしか見えないのだが、クラウドのポータルに行くと、テレメトリが来ていない。 Application Insights のチームのメンバーが助けてくれることになったので、彼女に、Teamsで画面共有をして、「ほら、出ないでしょ？」と見せると、なんとテレメトリがポータルに来ている。その後
日本では「ブロックチェーン」は過度な期待、「DevOps」は幻滅期、「ビッグデータ」は陳腐化へ。ガートナーが「日本におけるテクノロジのハイプサイクル」2018年版発表 － Publickey
日本では「ブロックチェーン」は過度な期待、「DevOps」は幻滅期、「ビッグデータ」は陳腐化へ。ガートナーが「日本におけるテクノロジのハイプサイクル」2018年版発表 調査会社のガートナーは毎年、先進テクノロジーに関する「ハイプサイクル」を発表しています。 ハイプサイクルとは技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したもので、黎明期から過度な期待を経て幻滅、啓蒙、安定へと移行する途上のどこにその技術が位置しているかを示しています。 米ガートナーは2018年8月に「Hype Cycle for Emerging Technologies, 2018」として今年のハイプサイクルを発表し、汎用AIは黎明期、バイオチップやディープラーニングは過度な期待、複合現実は幻滅期などと位置付けています。 同社の日本法人であるガートナー・ジャパンも10月11日付けで、「日本におけるテクノロジのハイプ
インターネットは社会を分断するのか？ : 富士通総研
インターネットが登場した時、ネットによって人々は時間と空間の制約を超えて交流することが可能になり、体験と知見が共有され相互理解が進むと期待された。相互理解は民主主義の基盤であり、ネットは民主主義をより良くすると素朴に信じられていた。しかしながら、現実には相互理解が進むというより誹謗と中傷が跋扈(ばっこ)し、相互批判ばかりが目立つようになった。人々の政治的な意見は左右の二つの陣営にますますわかれていき、社会は分断されているという印象が生まれる。アメリカでは、この分断はデータによって裏付けられており、分極化（polarization）と呼ばれている。 分極化が起きるのは、ネットでは自分好みの情報ばかりを選ぶ一方で反対の意見には接しないという「選択的接触（selective exposure）」が起こりやすく、「エコーチェンバー」現象が加速するからであるとされる。エコーチェンバー現象とは、自分と
【基本】平均値・中央値・最頻値はどう使い分ける？ | なかけんの数学ノート
主なデータの代表値に、平均値、中央値、最頻値の3つがあります。どれも、データ全体の特徴を表すものですが、どうして代表値が3つもあるのでしょうか。「1個なら覚えるのも楽なのに！」と言いたい人もいるでしょう。また、結局どれを使えばいいのかわからないという人もいるかもしれません。 ここではそういった疑問について考えていきます。3つの代表値のメリット・デメリットや、使い分けについて考えていきます。 各代表値の得意・不得意 代表値とは、データ全体の特徴を表した値のことです。平均値は、「すべての数値を足して、数値の個数で割ったもの」、中央値は、「数値を小さい方から並べたときに、真ん中に来るもの」、最頻値は、「一番個数が多いもの」です。どれも「データを特徴づける値」ですが、それぞれの代表値には、得意・不得意があります。 データが次のようにきれいな左右対称の山の形に分布していた場合は、平均値も中央値も最頻
池上彰氏の凄さと限界 - はてな匿名ダイアリー
池上氏関連のホッテントリがここ数日あがってたので、自分の思うところを書いてみる。 自分は一応、新卒で池上氏と同じ業界に就職（といっても、自分は紙媒体）し、記者という肩書をもらっていた経験がある。 7年ほど現場にいて、体壊して、ちょっと内勤の管理部門にいさせてもらったのだが、なんか、内側から会社を見ているうちに もともと、あんまり向いていなかったかな？と思っていた業界がさらに嫌になって転職して 10年ちょっとになる。 普通、あの業界では、最初の何年か地方で修行して、いずれ東京や大阪に戻ってくるパターンが多いが、 自分の就職先は、いわゆる経済紙で（ってもう社名明かしたようなもんだが）地方支局が貧弱な会社だった故、 新卒が地方支局に行くという制度がなく、入社から退社まで東京で過ごした。 池上氏の凄さは、なんといっても、情報を取捨選択してわかりやすく伝えるプレゼン能力と、守備範囲の広さだと思う。
「なぜなぜ分析」は人に責任を帰さないのが大原則 — 旧メイン・ブログ | Baldanders.info
『なぜエラーが医療事故を減らすのか』はスゴ本: わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる この記事自体に文句があるわけではないのだが， なぜなぜ分析とは、「なぜそれが起きたのか？」「その原因の原因は？」と、原因を幾重にも掘り下げる手法のこと。5段階も遡及すると、たいてい「私の不注意でした」となり、対策は「意識を入れ替える」という小学校の学級目標になる。反面、もっと深刻な「仕様変更が電話口で伝えられていた」とか「アジャイルの名のもとにテストが省略されていた」などは放置される（なぜなら、「人」を原因にしたいから）。 こんな冗談みたいな施策を続けていくと、スケープゴートになった人はどんどん心をすり減らし、不具合の初期症状は「知りません」の壁に囲われ、詳しい人から順番にプロジェクトからいなくなる。かくしてバグは報告されなくなる、システムが崩壊するまで。 『なぜエラーが医療事故を減らすのか
『なぜエラーが医療事故を減らすのか』はスゴ本
「バグを排除しようと圧力をかけると、バグが報告されないプロジェクトになる」 この寸言は、よく忘れられる。シックス・シグマや日経ナントカに染まった管理者が、バグを目の敵にし、バグゼロの号令をかける。不具合が表面化すると、たまたまそこに詳しいだけの担当を犯人扱いし、なぜなぜ分析を強要し、ccメールや全体会議で晒し者にする。 なぜなぜ分析とは、「なぜそれが起きたのか？」「その原因の原因は？」と、原因を幾重にも掘り下げる手法のこと。5段階も遡及すると、たいてい「私の不注意でした」となり、対策は「意識を入れ替える」という小学校の学級目標になる。反面、もっと深刻な「仕様変更が電話口で伝えられていた」とか「アジャイルの名のもとにテストが省略されていた」などは放置される（なぜなら、「人」を原因にしたいから）。 こんな冗談みたいな施策を続けていくと、スケープゴートになった人はどんどん心をすり減らし、不具合の
正統的周辺参加論が生まれるまでの心理学の流れ - 西尾泰和のはてなダイアリー
Facebookに書いていると「この前メモしたアレをもう一度見たい」と思ったときに検索でヒットしなくて不便なのでこちらに転載。 - 今回の「組織科学」が「現場における学習」特集で、佐伯胖による記事が載っていて、イリイチのコンビビアリティの概念が出てきて、最終的に学ぶとは他者とコンヴィヴィアルな関係を生み出すことだ、と結論している。面白い。 組織科学 Vol.48 No.2 pp.38-49 佐伯胖 "そもそも「学ぶ」とはどういうことか：正統的周辺参加論の前と後" 正統的周辺参加論が生まれるまでの心理学の流れと、その後の変革の可能性についての話。 1913年にWatsonが「行動だけに注目したら心理学も自然科学になる（逆に言えばそれ以外は科学じゃねーよ）」と言ってから心理学は行動主義の全盛時代になった。この時代の考え方は「行動が起きた直後に報酬を与えたらその行動が強化される」（オペラント条件
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