研究者諸賢への引継ぎ：学術誌の購読料高騰と論文のオープンアクセスについての情報まとめ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは。林岳彦です。好きな文房具はフリクション、最近のお気に入りは0.5mmのブルーブラックです。人生もフリクションのように過去の過ちをゴシゴシと消せたらいいのに、といつも思います。 さて。 わたくしは昨年度後半の半年間、弊所（国立環境研究所）内の企画部へと出向しておりました。そこでの諸々の業務については5月には後任の方に引き継ぎを完了したところです。この出向中に関わったものの中に「論文のオープンアクセス（OA）」の案件がありました。この案件に関する情報については単に弊所内の後任の方へ引き継ぐというよりも、日本の研究者／学術界の皆様へ広く引き継いだほうが良いかもしれないと思うところがあり、本記事を書くことにした次第です。 基本的に、現在の学術誌購読料と論文のOAを巡る状況は、いやこれほんとうに色々と舵取り難しいぞというところがあります。そのため、少なくとも職業的研究者の方々はこの状況に
確率概念について説明する（第3-2-1回）：「可能性」と「確率」のあいだ／ 到達可能性の線引き問題 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
やっと会えたね（本能寺で）。林岳彦です。さいきんルンバを買いました。ルンバが動いているのを眺めるときに、「実はどこかで山本昌がこのルンバをラジコンで操作している」のだと想像しながらその動きを眺めるととても贅沢な気分になれます。おすすめのライフハックです。 さて。 確率概念についての記事については前編だけ書いて、1年以上も間が空いてしまいました。もう間男と呼ばれても仕方ありません。たいへん申し訳ありません。 前回（前編）では、「可能世界論からコルモゴロフの定理までを繋げる」話をしました。 今回（後編）では、前回の内容を踏まえて： 「可能である」という概念と「確率」概念のあいだのギャップ について書いていきたいと思います。 （今回も長い記事になっております。本当にすみません。。） 前編のおさらいと補足：「様相論理と確率測度」の記事の追加 あまりにも間が空いてしまったので、まずは以下の前回記事を
忘れるということがピンとこないことについて - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもです。林岳彦です。 前回の記事は深夜に書いていたのですが、投稿したときにちょうど日付けが変わって3月11日になっていて、何か書くべきかもと思ったのですがうまく考えがまとまらず、そのままになっていました。 そんな折、仙台在住の友人のブログを読んでたらああなんかすごくこの感じわかるわ、と思って気持ちが溢れてきてしまったのでそれをここに書き残しておきたいと思います。 そのブログ記事はこちら： ES - 日々の散歩の折りに 上記の記事に触発されて、今回の記事は「忘れるということがピンとこないこと」を抱えながら生きている全ての人びとに向けて書いてみたいと思います。(うまく書けるかどうかよくわからないけど) 忘れるということがピンとこないということ 「忘れるということがピンとこない」というのがたとえばどういう感じなのか。上記の友人のブログを一部引用してみます（引用元）： ところでもう震災から3年が
確率概念について説明する（第1回）：説明全体の構成 --- 確率概念の「規格」と「意味」 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもです。林岳彦です。白泉社文庫の大島弓子作品から一冊選ぶなら『つるばらつるばら』だと思います*1。 さて。 今回からは長期のシリーズとして、「確率概念とは何か」についてガッツリと説明していきたいと思います。今回は、その第一回目として、「本シリーズにおける説明の全体構成（予定）」について書いていきます。 本シリーズでは確率概念の「規格」と「意味」について書いていきます ざっくり言いますと、本シリーズの目的は「確率って何すか？」という問いに答えることです。 で、「確率って何すか？」という問いには以下の： 確率概念とはどのような「規格」をもった概念なのか？ 確率の値（たとえば”0.5"）は実際問題としてどういう内実的な「意味」を示しているのか？ という方向性のちがう2つの問いが含まれていたりします。 前者の(1)については、たとえば、「確率は黄色である」「確率は150km/hである」という言い
（目次の予告）統計的因果推論ノート：「正しいセカイの切り取り方」 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもです。林岳彦です。道に倒れて誰かの名を呼び続けたことはありません。 さて。 自分の頭の中でそろそろ「統計的因果推論に関するエトセトラ」が繋がってきた感がある*1ので、一度棚卸のために（クオリティは未だ低いものになるかもしれませんが）エトセトラのひと通りについて書いてみたいと思いました。 だいたい目次は以下の通りになる予定です： 統計的因果推論ノート：「正しいセカイの切り取り方」（予定目次） 統計的因果推論ノート1 そもそも"因果"って？：Hillの基準、ヒューム、反事実 統計的因果推論ノート1補遺1 よくある確率概念の分類：主観的、客観的、あるいは間主観的な 統計的因果推論ノート1補遺2 "可能性"の集合的理解：ケインズからコルモゴロフ、あるいは可能世界から確率へ 統計的因果推論ノート1補遺2の補遺1 "交換可能性"を想定するということ：可能世界から見るロールズと公共政策 統計的因果推
PM2.5の基礎情報：その定義と発生源と環境中濃度と健康影響と基準値とYシャツと私（v1.2版） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは林岳彦です。はじめて買ったCDは「種ともこ」です。 さて。 私はここ最近は来週のリスク評価研究会での発表のために、PM2.5関連のいろんな文書を読んでました。 ちょうどそんな折、中国のPM2.5汚染がホットなニュースになっているようなので、もののついでに「PM2.5」についての情報をつらつらとまとめてみようと思います。（もし図が小さすぎる場合にはクリックしてみてください） （ひとくちで言うと、 PM2.5は濃度としてはおそらく1970年代（高度成長期）をピークとして後は一貫して低下するようなある意味"古典的"な汚染物質なのですが、現状でもそのリスクは低くはない、というかんじの物質です） 【編集注：2012/1/18の21時くらいに発生源の項および資料リストをupdateしてv1.1としました】【編集注2：2012/2/5に1970年代のSPM濃度データとして吉野（2012）からの
発表資料アプ『相関と因果について考える：統計的因果推論、その(不)可能性の中心』 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
オッス！オラ悟空！（嘘） さいきんナンプラーに杏ジャムを組み合わせることで、パッタイ的風味*1が出せることに気が付きました。みんなも是非やってみてくださいね。 あと、さいきん研究所内のカジュアル系セミナーで「相関と因果について考える：統計的因果推論、その(不)可能性の中心」というタイトル*2で発表をいたしましたのでそのプレゼン資料を晒してみます。 相関と因果について考える：統計的因果推論、その(不)可能性の中心 View more presentations from takehikoihayashi 要旨はこちら： 相関関係と因果関係は同じではない。しかし研究や行政の現場においては、しばしばその両者が明確に区別されぬまま議論が行われている。全く由々しき問題である。 本発表では、近年発展してきた「統計的因果推論」という本質的かつマニアックな分野の知見をもとに、「相関と因果」の関係についてで
（私にとって）STSはなぜ必要か - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
あーまだ全然論文書けてないっすけど、今日はいきおいで書いてみたいと思います。 ええとまず一般論として、「〇〇とは何か？」という問いってちょっと難しいですよね。例えば、犬のことは良く知っていても、「犬とは何か」って言われると意外とどう答えていいかよく分からなくなるような気もします。 でも、「（私にとって）〇〇はなぜ必要か」という問いならば、答えられそうな気もします。 なので、今回は「（私にとって）STSはなぜ必要か」について書いてみたいと思います。 で、今そういうことを書こうとしてる私は全然STSプロパーでも何でもないのですが、私の専門である「リスク評価」という仕事はいわゆるトランスサイエンス的な現場でリアルに働くものなので、わりとSTS的問題意識に否が応にも向き合わざるを得なかったりするわけです。 そんな中で私はわりと普通に「STS的観点って必要だよなぁ」と感じているのですが、まあそのあた
確率と因果を革命的に架橋する：Judea Pearlのdo演算子 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
皆さまこんばんは。今回から数回のあいだは、久しぶりに統計的因果推論ネタについて書いていきたいと思います。 今回の具体的なテーマは「Judea Pearlのdo演算子」になります。マニアックです。 このテーマについては自分でも完全に理解しているわけでは全くないので、「解説」というよりも「半可通が書いた公開勉強メモ」というかんじになりますが、その旨ご了承いただければ幸いです。 （＊例によって今回もまためちゃくちゃ長いエントリーとなりますが、何卒よろしくお願いいたします。また、間違いなどがありましたらその旨ご指摘いただければ大変幸甚でございます＞本物の識者の方々） まえおき：Judea Pearlって誰すか？ はい。ではそもそもその「Judea Pearlって誰すか？」というところから書いていきたいと思います。 結論から言うと私もよく知りません。ですが、周辺的手がかりからヒューリスティックに判断
意外な展開：自然死産率の生データを見てみた - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
さいきんtwitter上で、「1960年代において大気圏核実験の影響で自然死産率が上昇している」という情報を見かけました（本記事の論旨の前提となりますので、ぜひ以下URLをご参照の上で以下の記事をお読みください）。 http://twitpic.com/4gcyc6 研究者ならば生データをチェックせねばと思い、「人口動態統計」から生データをダウンロードしたりして調べてみたところ、ちょっと自分でもかなり意外な結論にたどり着いたのでまとめてみます。（長くて論旨がウネウネしますがすみません。お急ぎの方は人は結論の節からどうぞ。） 手始めに：人口動態統計の生データのまとめ まず、国立社会保障・人口問題研究所のサイトから自然死産率の生データをダウンロードしてみました。 http://www.ipss.go.jp/syoushika/tohkei/Data/Popular2011/T04-20.xls
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