天泣記
2014-10-09 (Thu)#1 gem のバージョンのグラフふと gem mirror をしたところ、spec.4.8 というファイルが目についた。 一瞬 gemspec が入っているのかな、と思ったが、中身を覗いてみると名前、バージョン、プラットフォームだけだった。 % ruby -rpp -e 'pp Marshal.load(File.binread("specs.4.8"))' [["_", Gem::Version.new("1.0"), "ruby"], ["_", Gem::Version.new("1.1"), "ruby"], ["_", Gem::Version.new("1.2"), "ruby"], ["-", Gem::Version.new("1"), "ruby"], ["0mq", Gem::Version.new("0.1.0"), "ruby"],
NAISTサマーブートキャンプ1日目：社会ネットワーク分析の基礎 - 反言子
NAISTサマーブートキャンプ ソフトウェア工学講座「社会ネットワーク分析」の実習（2009年8月10-12日）に参加しました。 一日目午前：NAISTソフトウェア設計学講座をちょっと見学してきた 一日目午後。まず全体で説明を受けてソフトウェア工学講座で集まりました。いい先生がた、いい先輩がたです。言い方が不適当かもしれませんが、あまり理系理系していない感じでした。 社会ネットワーク分析は構造からアクターの性質や現象のプロセスを理解する 社会ネットワーク分析の基礎について講義を受けました。社会ネットワーク分析は、個人や集団などのアクターをノードと捉え、それらの関係（エッジ）を構造（グラフ）として分析することによってアクターの性質や現象のプロセスを理解する手法です。 先生が、このキャンプに参加したきっかけを尋ね、社会ネットワークが行動に大きく影響することを気づかせてくれました。曰く「そうやっ
新型インフルエンザの国別感染者数とその順位の関係に見るジップ則 - Meguuの日記
新型インフルエンザ、流行っていますね！ 日本（しかも北海道！）でも感染者が出たということで、僕みたいに不規則な生活を送っている人にはgkbrな状況なわけですよ。 それはさておき、今回はいつもニュースで表として出ているデータを両対数グラフで可視化してみました。 これは縦軸をある国の感染者数、横軸をその国の感染者数順位をとっています。つまり、単調減少なデータですね。 5月5日から5月10日（5月6日を除く）までのデータしかないのですが、途中で感染国が増えたり、順位が入れ替わったりしています。 にも関わらず、どの日も概ね直線で近似できるのではないでしょうか？ただ、1位が少ないように見えますが…。 人口や人種、国土面積、交通網、情報伝達速度等、様々な環境が異なるのにこういった関係が現れるのは面白い現象だと思います。 このように両対数グラフでプロットしたとき、直線で近似できるものをべき乗則にしたがっ
読むだけで単語を覚えるには何冊読めばいい？ - 木曜不足
辞書なんか引いたことなくても日本語の単語はいっぱい知っている。本を読んだり会話したりという中で覚えているからだ。 じゃあ、英語だって同じような感じで覚えられるんじゃあないの？ 量が足りないって？ じゃあ一体どれくらい本を読めば、辞書を引かなくても単語の意味がわかるようになるの？ なんかのトリビアか宿題くんみたいなタイトルだが、でもまあこういうの興味あるよね？ 「単語を覚える」という条件さえ定量化してしまえば計算できるはず。 まあ３０回くらい登場すれば、その単語をきっちり覚えてないまでも「見たことある」くらいにはなるよね〜 という感じで、「単語を覚える」＝「その単語を３０回読んだことがある」としてみよう。 そして、the とか of とか、とっくに覚えているに決まっている単語もその中には含まれる。 「３０回以上出現した単語」の数が 5000 を超えたら、「読むだけで単語が覚える」ことが可能に
User clips number distribution in livedoor clip
User clips number distribution in livedoor clip dataset version : 2008/12 Done
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
賃貸暮らしのわが家の地震対策【揺れから命を守る編】 以前のブログでも記載した、防災の優先順位に基づいて対策を進めています。まだ手をつけられていない部分もありますが、ある程度まとまってきたのでざっくりとご紹介していきます。 優先順位別に改善していっているため、今回は主に地震の揺れ対策がメインになります。…
matsui899の日記 - なんちゃってロングテール考
数日間でロングテールの見直し論が話題になっていた。http://enterprise.watch.impress.co.jp/cda/infostand/2006/08/21/8465.html はてなブックマーク具体的な数字がでてきたりして、とても面白かった。以前にロングテールの話題が盛り上がった時は見逃してしまったので、この辺りで復習することにした。 群集の知"集合知"というのは非常に面白くて、個体のアリは知恵も持っているようには見えないのに集団としてクールな行動をとることなどが知られている。前に興味を持ったのはH-yamagataさんの紹介にあった決まった命題に対する判断だった。http://www.h-yamaguchi.net/2004/06/the_wisdom_of_c.htmlこの場合は一元的な判断に収束できる特定の課題に対して個々に判断し統計をとる。これは発現力の強い人に
つながってつながって、その先にあるものはネットというものではなく - シナトラ千代子
えーと、ネットとコミュニティについてのざっくりしたお話。 それぞれのBlogサービス毎につながりやすい仕組みがあったりするわけですが。 はてなの場合は、たとえば キーワード idトラックバック などなど。 以下はコミュニティを蛸壺っぽいものと捉えてみて。 つながって、 つながって、 さらにつながって、 ふと見渡すと で、 いずれみんなで「ネットは〜」みたいな話をしても、じつは身近なごくちいさなコミュニティだけの話ってことになるのかもしれない。ネット全体を俯瞰するような話はだんだんとしにくくなってきている気もする。宇宙は今も拡がりつつある。けれどもみんながいろんなコミュニティに同時に存在するようになれば、閉塞感みたいなものはあまり感じない。「遠くにあるネットコミュニティ」のことなんて全然わからなくても、「狭くて広いネット」のあちこちに存在する自分はわりと快適だ。 そういうわけでネット人格もコ
ベキ分布 - 池田信夫 blog
ブラック＝ショールズ式は金融工学の基本定理として有名だが、これでノーベル賞を受賞したショールズとマートンの運営したLTCMというヘッジファンドは破産した。これは当時、経済学がだめな証拠といわれ、ノーベル賞を取り消すべきだなどという議論もあったが、実際の破綻の原因は、理論を無視してロシアの国債を大量に買うなどの単純な投機の失敗だった。 ・・・というのが定説だが、高安秀樹『経済物理学の発見』（光文社新書）によれば、やはりブラック＝ショールズ式はまちがっているのだという。それが非常にエレガントなのは、価格の変動が正規分布に従うと仮定しているからだが、外国為替市場などのデータは、横軸に変動の大きさ、縦軸にその頻度をとると、左端にピークがあり、右側の裾野が広い「ベキ分布」になる。つまり、極端に高い価格や低い価格のつく「不均衡状態」が起こりやすいのである。 価格が正規分布になるのは、それが完全にラ
Web2.0を語る際の論点を整理してみた :Heartlogic
Web2.0を語る際の論点を整理してみた Web2.0の話をしろという打診をいただいたりしているのだけど、「Web2.0」の全体をふんわりと捉えて話しても、具体性に欠け、今の時期にしてはあまり実りのある話にならないだろう。だからといって、事例にこだわりすぎるのも視野が狭まりそうで、あまり好みでない。今後生まれる新しい「Web2.0的なもの」について思考を巡らせることこそが有意義だと思うので。両者を横断しつつ、うまいネタを出せたら、と思う。 なので、ここで論点となるものを整理してみる。 ■視点が違うと、Web2.0として見えてくるものが異なるWeb2.0を語るときには、大きく技術論とマーケティング論に分けて別々に論じた方が、混乱が少ないだろう。この段階に入るにはリアルユーザー視点からのWeb2.0に関する基本的な知識が前提として必要となる。 拙著でもまとめている通り、企画から広報、宣伝まで含
ハブとショートカットのネットワークにおける役割 | 実践！Webマーケティング：Blog | ミツエーリンクス
このコーナーでは、企業でWebサイトの運営に携わっている方、マーケティング部門等でWebの活用法について考えておられる方向けに、Webマーケティングの実践のための手法やノウハウ、事例をご紹介していきます。市場に出回る書籍や雑誌では論じられることない、Webマーケティングの最前線に触れていただければと思います。 2006年03月13日 ハブとショートカットのネットワークにおける役割 マーケティングユニット 棚橋 前回は「スモールワールド・ネットワークとWebマーケティング」と題して、ネットワーク科学の視点からWebマーケティングを捉えなおしてみるとどうなるかということで、話をはじめてみたところ、タイミングよく、先日、CNET Japanのほうでスタートした「先端研ブログ」（ヤフーで自然言語処理技術の研究とWebサービスへの適用の仕事をしていらっしゃる山下達雄さんが担当）でも、「リアルとWeb
米の研究者グループ、オンラインゲームを使って伝染病の感染を予測
「Where's Waldo?（ウォーリーをさがせ！）」に似た1ドル紙幣の動きを追跡するオンラインゲームをヒントに、ある科学者のチームが米国における伝染病の広がり方を予測する統計モデルを開発した。 UCSB（カリフォルニア大学サンタバーバラ校）とMax Planck Institute for Dynamics and Self Organizationの研究者らは、「Where's George?」というウェブゲームを使いながら、人間に感染したウイルスの広まり方を予測した。「Where's George?」は、1ドル紙幣に付された番号を手がかりに地域ごとの紙幣の流通状況を監視するゲームだ。 この研究チームは、紙幣もウイルスと同じように、人から人へと移動するとの考えに基づいて今回の調査を行った。 UCSBのKavli Institute for Theoretical Physicsの研究
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