論文データベースによる研究室選び - sumiiのブログ
分野によると思いますが、いわゆる計算機科学（コンピュータサイエンス）の場合、 Google Scholar (http://scholar.google.co.jp/) DBLP (http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/) CiteSeer (http://citeseer.ist.psu.edu/) などの論文データベースに教員の氏名を入力して（もちろんローマ字で）、どういう学会にどういう論文を書いているか見る、という方法が研究室選びの一つの目安になると思います（マジメに研究したい人にとっては）。論文の内容や学会の名前はわからなくても、大雑把な雰囲気がわかるかもしれません。Google Scholarの「引用件数」は、その論文がどれぐらい「有名」かの目安にもなります（あくまで素朴な数値なので、いろいろと賛否や弊害もありますが）。 ただし、以
OS研究とプログラミング言語研究 - sumiiのブログ
"Systems Software Research is Irrelevant"にせよ、"Andy Tanenbaum hasn't learned anything"にせよ、ある種(?)のOS屋さん（システムソフトウェア研究者）が妙に悲観的で不思議に思うことがあります。狭義のOSでもWindows NT以降やMac OS Xのカーネルとか、広義の「システムソフトウェア」ならP2Pとか、十分に貢献していると思うのですが… むしろ、少し前までは、プログラミング言語研究のほうが（CとC++以外の言語は何をしても広まらなさそうで）「やばかった」という話を（たとえば目上の方々から）よく聞きます。JavaやC#のようなオブジェクト指向言語と、PythonやRubyのようなスクリプト言語あたりのおかげで持ち直した、みたいな。 一方で、ハードウェアというかデバイスの性能は（もうそろそろ限界だとしても）
なぜ基礎研究が重要か - sumiiのブログ
いろいろなところで何度もいっていて、しつこくて恐縮ですが… ギリシャ数学やインド数学が2000年もたってから、現代文明に必須の実用知識へ発展したように、一見すると「役に立たない」研究も「筋が良ければ」将来の実用価値の積分は巨大になると僕は思います。（もちろん、本当に役に立たないで消滅する研究も多いでしょうけど、それも含めて平均する） たとえば「特定製品の使用方法」みたいな、今後10年間の実用価値が10で、それ以降は0の知識と、「一般計算モデルでのソフトウェア検証理論」みたいな、今後数十年間は0で、それから1000年間の実用価値が100の研究を比べたら、どちらが「役に立つ」とか「役に立たない」とか言えないのでは、という感じです。 単なる例ですが、JavaやRubyで当たり前になったガベージコレクションや（高階関数＋データ抽象という意味での）オブジェクト指向は、関数型言語のLISPひいてはλ計
思いて学ばざれば則ち殆うし - sumiiのブログ
あるところに同じようなことを（ほとんど成り行きで）書いたのですが、重要な問題のような気がしてきたので、こっちにも書いてみる。 一般に、関数型言語やプログラミング言語（および計算機科学、ないし任意の専門）についての情報は、 一般書・一般誌、Webやメーリングリストやブログ 教科書・専門書 論文 口頭での議論（学会発表や質疑応答、グループのミーティング、部屋での会話） などで交換されます。 で、一般に情報の「ディープさ」は上から下へ行くほど濃くなると思うのです（少なくとも僕の専門分野ではそう）。そのごく一部である1.だけ（しかも日本語onlyで）「勉強」していろいろと議論するのは、（何もしないよりは良いのかもしれませんが）非常に危険です。その危険をちゃんと意識していればno problemですが。「高速道路」の話と同じことかも。 たとえば、日本のネット(?)では今になって妙に持ち上げられている
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