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先行研究の効率的な探し方：レビュー論文には「過去への入口」と「軸」と「これからの課題」がある!?（中原淳） - エキスパート - Yahoo!ニュース
先行研究を効率的に調べる方法として、「レビュー論文」や「メタ分析論文」を読むというものがあります。 レビュー論文とは、ワンセンテンスで述べるのならば「過去の先行研究を、ある軸をもうけることで、整理整頓した論文」。 メタ分析論文とは「メタアナリシスという手法を使って、過去の先行研究の分析を統合して、知見を統合する論文」のことをいいます。 要するに、前者も後者も 「まとめ論文」 とお考え頂ければ結構です。 ま、「アカデミックなNAVERまとめ」ですな。 先行研究の概観をつかむために、レビュー論文やメタ分析論文を読むことは、研究者の方々にとっては、アタリマエのことです。が、このことについて、先日、ある社会人大学院生の方からご質問を受けましたので、今日の日記を敢えて書きます。 ▼ まず、どんな研究領域にでも、レビュー論文は存在することが多いものです。その調べ方は、Cinii、J-Stage、Goo
IT系でも活用しなければ損。論文を読んで広がる知見 - ＠IT
「Java News.jp（Javaに関する最新ニュース）」の安藤幸央氏が、CoolなプログラミングのためのノウハウやTIPS、筆者の経験などを「Rundown」（駆け足の要点説明）でお届けします（編集部） 論文は、難しくない 読者の皆さんの中には、「論文」と聞くと身構えてしまう方も多いのではないでしょうか？ 論文というと、書くのも読むのも大変で何だか小難しいことが書いてあるもののように思えるものです。それどころか、「論文とは縁がない」「プログラムがすべてだ」と思う方もいるかもしれません。しかし、ある特定分野の技術や研究を詳しく知るためには、論文は手軽で確実な情報源です。 よく論文が持つ意味について「巨人の肩の上に立つ」と例えられることがあります。これは、万有引力の研究で知られるニュートンも好んで引用していた言葉だそうです。「現代の学問は多くの研究の蓄積の上に成り立っている」ことを示す言葉
GoogleがTV・PC・スマホ利用者の行動を5つに分類。あなたはヒマツブシ貴族？ 検索ナルシスト？ | Web担当者Forum
個人の端末保有数が増加しマルチデバイス環境が進むなか、企業はユーザーをどうとらえるべきか。検索エンジンのGoogleが発表した、マルチスクリーンユーザーの行動分析結果が参考になるだろう。 Googleはマルチスクリーン利用者の行動分析の結果を12/16に発表した。テレビ・パソコン・スマートフォンを使っていつ、どれだけの時間をメディア視聴しているのかの違いに着目し、行動ログデータをもとにメディア行動が似ている人を統計的に分類し、5つのグループを作成した。視聴テレビ番組・インターネットサイト/利用アプリ・購買意欲や生活意識などの各種データからそれぞれの特徴を説明する。 Googleが分類した5グループは以下の通り。 キマジメ大食らい （全体の22％）ハラハチブ自由人 （全体の15％）ヒマツブシ貴族 （全体の30％）検索ナルシスト （全体の22％）社交的ハンター （全体の12％）それぞれに次のよ
iPhoneユーザーのブラウザサービス接触率1位はYahoo!、次いでGoogle、Facebook／スマートフォンレポート vol.1-2 | スマートフォンレポート | Web担当者Forum
今回は2012年7月に発表された「スマートフォンレポート vol.1」から、調査報告2「iPhoneユーザー利用動向」の調査レポートをお届けする。 調査レポートを読む調査概要を確認するスマートフォンレポートについてiPhoneユーザー利用動向次に、iPhoneユーザーの利用傾向に注目してみたい。iPhoneユーザーの接触率（期間内に対象ドメインに接触したユーザーの割合）に関する調査を実施し、よく使われているブラウザサービス及びアプリサービスを抽出してみた。調査期間内において、ブラウザサービスで最も接触率が高いのは「Yahoo」で、次いで「Google」という、2大検索ポータルが最もアクセスされているという結果となった。また「Facebook」「YouTube」「楽天」がこれに続くが、「Facebook」はこれまでSNSジャンルをリードしてきた「mixi」や「Twitter」を上回る勢いが感
主婦や事務職はYahoo! JAPANを、経営者はGoogleを使う／検索サービスの利用に関する調査 | Web担当者Forum
Webマーケティングガイドでは、インターネット調査会社の株式会社ボーダーズと共同調査のもと、検索サービスの利用実態に関する調査「第6回検索サービス利用調査」を行った。 その結果、普段利用している検索サービスはYahoo! JAPANであるとの回答が最も多く、Googleがそれに続いた。また、職業別／職種別／業種別で見てみると、Googleの利用者はYahoo! JAPAN利用者に比べ、専門職や経営者・役員などの割合が高い傾向にあり、Yahoo! JAPANではGoogle利用者に比べ主婦や技術系以外の事務職、販売職などの割合が高い傾向にあることがわかった。 ※調査概要に関しては、記事の末尾に記載している。 Google利用率の伸びがYahoo! JAPANの伸びを上回るQ1では、普段利用している検索サービス（複数回答）について聞いた。その結果、利用している検索サービスは「Yahoo! JA
Google Scholar
Google Scholar では、さまざまな学術文献を簡単に検索できます。多岐にわたる分野と出典の論説、論文、書籍、要約、法律関係資料をお探しいただけます。
文理な話。- IHARA Note
最近はどうでもいい話はgoogle+に書いているのですが、この話をgoogle+に書くのもちょっとなあと思ったので、こっちに書きます。「Google 辞めました - アスペ日記」を読んでの感想です。 リンク先のエントリは、一言でいってしまえば会社と自分との方針が違ったのでgoogleを辞めたというただそれだけの話なんですが、面白かった。こんな私の文章なんか読んでいないでご一読ください。多分、８割くらいの人には面白いから。 この人の経歴がプロフィールのところに書かれていたので読んでみたのですが、これがすでに面白いです。京都大学の工学部を一年で辞めて、大阪外大でがっちり言語の勉強をしているんですね。その後、ワープロソフトを作る会社で働いて、それからもう一度語学の勉強をして、京都大学の自然言語処理の修士課程に入る。で、約一年前にgoogleに入って退社。 要するに、文系的な意味で言語の好きな、理
グーグルはコードの品質向上のため「バグ予測アルゴリズム」を採用している
グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、
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6割が「Yahoo!」をトップページに設定、日経リサーチ調査