会社に優秀な後輩が入ってきて、優秀な先輩（私でゎない）の助けを得ながら、立派な分析者・Rプログラマーとして成長しつつあります。 しかし、R言語だけで全ての作業が完結できるわけではありません。手元でデータを加工・分析するための環境としては素晴らしいのですが、大規模な計算では遅かったり（パフォーマンスを上げるにしても工夫が必要だったり）、クラスベースのオブジェクト指向が無いため、プログラムが大きくなるにつれて関数の整理が難しかったり、言語としてつらい面も多いです。 また、データ分析して作ったモデルをサービスに乗せる際には別の言語を使う必要があると思います。一応、shinyというWEBアプリを作るためのライブラリもあるものの、「社外向けのサービスでバリバリ使ってるぜ！」という話は聞いたことがありません。 というわけで、R言語メインのプログラマーが、一歩進んでスクリプト言語（Python）が抵抗な

物理学 Advent Calendarの16日目です。 物理学（特に理論物理）を学んでいる人が、社会シミュレーションモデルやエージェント・ベース・モデルを使って社会科学に参入するとき、戸惑うことや気をつけるべきことについて簡単にまとめておきます。 最初はPython + numpyでらくらく物理シミュレーションって記事を書こうと思ったのですが、書き尽くされちゃってる気がしたので変えました。でもオススメです、Python。 計算結果よりも、モデルの前提の議論のほうが100倍重要だ 少なくとも「社会」は膨大な変数が存在している系です。最初から、その中のすべての変数（例えば社会心理学的な要素）を全て組み込んだモデルを作ることは不可能です。つまり、どこかの段階で調べたい系の範囲や変数を制限する必要があり、どうしても恣意性が入ってしまいます。 つまり、「数理的にシミュレーションをした」ということより