認知バイアス一覧で社会心理学入門
認知バイアス一覧で社会心理学入門 〜社会科学の知の蓄積を活用した社会教育の実現に向けて〜 暁 美焔（Xiao Meiyan) 社会学研究家, 2021.2.6 祝3.5版完成！ 疑似科学を生み出すのは人間の思考が本来持っている誤りやすい傾向である。 それ故に「科学と疑似科学の境界」を判断するためには、社会科学の知識は避けて通れない。 ここでは人間の誤りやすい傾向について、人類の英知である「社会心理学」の偉大なる成果である認知バイアス一覧を英語版に基づいて紹介する。 ここに紹介する知識は知っておくだけで人生に役立つ知識である事に間違いない。 これらの概念を紹介する日本語のウェブサイトを探すのが難しい事自体が、日本人が論理的思考をしていない事の証明であろう。 これまで社会科学とは縁の無かった科学技術系の人達が、少しでも社会科学に興味を持っていただく事を祈る。 1. 基本用語 帰属 出来事や他人
どうすれば脳を「理解」できるのか：「コンピュータチップの神経科学」から考える - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
今回は「探求メモ」の特別版といった位置づけで、長めの記事を投稿します。2017年に出た神経科学についてのちょっと面白い論文を読み、友人と議論しながらあれこれ考えて書いたものです。昆虫の神経科学と合成生物学を研究している、鈴木力憲（@Mujinaclass）氏との共著です。この文章は、鈴木氏の研究ブログにも同時掲載されています。（同ブログには、研究者として本稿を書いた意図をまとめた「序文」がありますので、このテーマのご専門の方はまずそちらをご覧ください。） どうすれば脳を「理解」できるのか：「コンピュータチップの神経科学」から考える 文章：丸山隆一（@rmaruy）・鈴木力憲（@Mujinaclass） 近年、神経科学の進歩がすさまじい。さまざまな技術革新によって、脳に関して得られるデータは飛躍的に増えた。「記憶を書き換える」「全脳をシミュレーションする」といった華々しい研究の数々は、神経科
ISAS | バックナンバー / ISASメールマガジン
★★☆━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ISASメールマガジン 第191号 【 発行日－ 08.05.13 】 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ★こんにちは、山本です。 ゴールデンウィーク明けは、毎年恒例の大気球実験が始まります。今年からは、北海道の大樹町での実験となります。先週は、真夏日のような暑さかと思えば、雪も降ったりしていました。天候に恵まれた実験開始となるよう願っています。 今週は、宇宙科学情報解析研究系の海老沢 研（えびさわ・けん）さんです。 ── INDEX────────────────────────────── ★01：ゼッケン39番、救助を要請します ☆02：大樹町／JAXA 連携協力協定調印式 ☆03：2008年度の気球実験について ───────────────────────
なぜいちご大福はピリピリするのか？
ところでピリピリすると思ってるのは自分だけなのかもしれない。 そこで和菓子店でいちご大福を買い求めながら「いちご大福ってピリピリしますよね？」とお店の人にきいてみた。 すると「……ピリピリしませんけど」との回答。まさか。クレームだと思ってるのだろうか。あの、ここの店がというわけでなくて一般的ないちご大福なんですけど。 「はあ、苺の酸味がもしかしたらそう感じるんじゃないですか？」 メガネにひびが入った。それだったら苺そのまま食べてもピリピリするはずだろう。つづいてもう一軒も同じ。ピリピリしませんよ、と。メガネが割れた。 ５店にきいて４店は「ピリピリしない」という解答だった（１店は「傷んでるんじゃないですか」と）。 これはどういうことなんだ。もしかしておれが特殊なのか。ピリピリを感じる才能をもつ選ばれた人々、ピリピリファンタスティック・フォーなのか。
Network Science Book
The power of network science, the beauty of network visualization. Welcome to our Network Science project, aimed at developing an interactive textbook for network science. The book, aimed at an interdisciplinary audience, is a work in progress. Hence it is being released chapter-by-chapter, adding chapters as soon as they are finalized. It is freely available under the Crative Commons licence, for
What is Twitter, a Social Network or a News Media? - WWW'10
ANLAB Traces What is Twitter, a Social Network or a News Media? (WWW2010) Mining communities in networks: a solution for consistency and its evaluation (IMC2009) Consistent Community Identification in Very Large Networks (MICNET2009) Evaluation of VoIP Quality over WiBro (PAM2008) I Tube, You Tube, Everybody Tubes (IMC2007) Analysis of Topological Characteristics of Huge Online Social Networking S
行動の感染と人数の関係性 - Radium Software
上の動画は少し前に話題になったものだ。動画紹介サイトなどで見たことがあるかもしれない。とある音楽祭における一場面。最初は一人の男が妙な踊りを踊っているだけだったのが，２人，３人と加わるにつれ人数の増加が加速度的になり，最終的には辺りの人を全員巻き込んだ現象になる，というビデオ。３人目が加わった後からの急激な増加が鮮やかで面白い。 この現象にちょっと似た実験を，ミルグラム実験で有名なスタンリー・ミルグラムが行っている。 その実験は，街の雑踏の中にただ上を見上げているだけの人を配置したとき（見上げている先には特に何かあるわけではない），そこを通りがかる人の何割がつられて上を見上げるか調べたものだった。実験結果によれば，１人の人間が上を見上げていた場合は４割程度が「つられた」のに対し，４人の人間が上を見上げていた場合は８割近くが「つられた」のだという。 この実験の再現を試みた映像が YouTub
自己組織化は設計可能か──スティグマジーの可能性
今回筆者が編集部から依頼されたテーマは、「きたるべき秩序とはなにか」というものだ。その論考に入る前に、自己紹介もかねて、本稿を執筆するに至った背景や経緯について簡単に記しておきたい。 昨年から筆者は、さまざまな場所でウェブ上の新しい「秩序」に関する論考を発表する機会に恵まれてきたが★1、そこでキーワードにしてきたのが「生態系」や「生成力」といったある種の生命論的・生態学的なメタファーであった。インターネットの大衆的普及からはや10年以上が経過したが、そこでは種々さまざまなコミュニティやそれを支えるアーキテクチャ（人工構造物）が日々発生・成長・淘汰を繰り返しており、その全容を見渡すことは極めて難しくなっている。筆者はまずその現象に切り込むための解読格子として、「生態系」をはじめとする生命論的なメタファーを採用したのである。 ■ しかし、ただちに注釈しておかねばならないのは、こうした生命系のメ
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
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
Google Japan Blog: Google検索ランキングの背景にある技術
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「科学の世界」を地図に：10億のデータベース交流を可視化 | WIRED VISION
前の記事 スペースデブリ接近で、ISS乗組員が緊急避難 「科学の世界」を地図に：10億のデータベース交流を可視化 2009年3月13日 Brandon Keim 知識の追求には形がある。 ロスアラモス国立研究所の研究者たちが、学術的なデータベースでの10億を超えるやりとりのデータを分析し、さまざまな科学分野の関係を詳細な地図にまとめた。 科学の地図が作られたのは今回が初めてではない。しかし同チームは、自分たちの地図がこれまでで最高だと主張している。彼らによると、これまでの地図は最新の研究動向を反映しておらず、自然科学系データベースの比重が大き過ぎるという。 だからこそ、『Public Library of Science』が運営する『PLoS ONEに掲載された今回の地図は、どこか天の川に似ているのかもしれない。一方、『Nature』誌や『Seed』誌が高く評価する以下の美しい科学の系統図
利己主義と裏切りが支配する世界に「協力」が生まれる条件は：シミュレーション実験 | WIRED VISION
前の記事 硫化水素がバイアグラに代わる新薬に？ 利己主義と裏切りが支配する世界に「協力」が生まれる条件は：シミュレーション実験 2009年3月 4日 Brandon Keim この絶望的な時代に、科学が一筋の希望の光を届けてくれた――自分本位にふるまう者が得をする世界でも、助け合いは生まれ、そして広まるというのだ。 たとえそれがコンピューター・シミュレーションの世界でも、明るいニュースなら何だって大歓迎だ。 「利己主義と裏切りが支配するノイズ[一部の行動にわざと誤解を生じさせる要素]に満ちた世界で、突如として協調行動が発現し、優勢になることを確認した」。スイス連邦工科大学の社会学者、Dirk Helbing氏とWenjian Yu氏は、2月23日(米国時間)に『米国科学アカデミー紀要』に発表した論文でこのように述べている。 Helbing氏は、サッカー場のファンから交通渋滞までを対象に、群
情報推薦アルゴリズムの効果をどう評価するのか - 図書館情報学を学ぶ
以前このブログでも紹介した『集合知プログラミング』を読みつつ、細々とデータマイニングの勉強を続けているこの頃です。それに関連して情報推薦についての研究動向についても調べていたりしているのですが、そうしていくうちに疑問に感じることがありました。 それは、情報推薦アルゴリズムの有効性を正しく評価できるのか？ということです。アルゴリズムというと、素数の判定やソートなどが思い浮かびますが、その場合の有効性はいかに少ない時間で計算結果を出せるかという、定量的な尺度で評価することが可能です。しかし情報推薦の場合は効率性ではなくユーザーの明示化できない欲求に応えることという数値化しにくい目的であるので、果たしてそこで導入されるアルゴリズムの有効性はそもそも評価できるのだろうか？と思うのです。 情報検索のアルゴリズムの場合は、適合率と再現率の2つの尺度によって評価することができます。適合率とは「検索結果中
物理の驚きを堪能できる動画、トップ10 | WIRED VISION
物理の驚きを堪能できる動画、トップ10 2008年9月 9日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) Aaron Rowe テスラコイルや超電導体、陽気な音楽ビデオは、物理学に夢中になるすばらしい理由になる。本誌のお気に入りをいくつか紹介しよう。 第10位：テスラコイルで音楽を奏でる Steve Ward氏は、自身が開発したテスラコイルを調整して、火花が散る音を音符のように扱い、音楽を奏でることができる。 第9位：吸うと声が低く／高くなるガス ヘリウムガスを吸うと、声がシマリスのように高くなることは有名だ。では、密度が空気の5倍以上高い六フッ化硫黄ガスを[番組『Mythbusters』の]Adam Savage氏が吸うとどうなるだろう？ 第8位：無重力状態でのブーメラン 日本人宇宙飛行士の土井隆雄氏が、宇宙空間でブーメランがどう動くかを見せてくれている。 (2)へ
データから「構造」を発見する：より人間に近づく人工知能 | WIRED VISION
データから「構造」を発見する：より人間に近づく人工知能 2008年7月31日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (1) Brandon Keim 生物学者のエルンスト・ヘッケルが作成した系統樹(現在は不正確だとされている)。 Image: WikiMedia Commons コンピューターがより人間らしく考えるのに役立つかもしれない、ある新しいパターン認識モデルが登場した。 7月28日(米国時間)刊行の『米国科学アカデミー紀要』(PNAS)に掲載されたこのモデルは、生のデータセットから出現する見込みが最も高いパターンの種類を判断する。 こうした処理は、人間が周囲の世界を理解する際に無意識のうちに使っているものだが、人工的な認識ツールでは一般に難しいとされてきた。 顔認識や系統学などに使われている現行の諸モデルでは、予想されるパターンの型があらかじめ特定されている必要があ
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