研究をやる上で踏まえておくべき非常識 : 研究開発
総合研究大学院大学 複合科学研究科 情報学専攻 卒 博士（情報学） 自然言語処理や機械学習、データ分析に関する研究内容とwebシステムの開発と運用について書いています。 シリコンバレーベンチャーみたいに深い技術の事業化をしたいと思っています。 ご興味ある方はご連絡ください。 東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 A教授の話 「教科書に書いてあることとか、信じちゃダメだよ。教科書に本当のことなんか一つも書いてないんだから」 「偉い先生の言うこととか鵜呑みにしちゃダメだよ。」 「そういう、新しい知識を作り出していくことが君たちの仕事なんだから」 ※補足 「何であんなに会場がすぐ近くにあるのか知ってる？」 「シンポジウムとか終わった後、「こっちです〜」と、僕が先生たちを連れていくわけよ、でも次の会場に付くときにはもう半分ぐらい人数が減ってるんだよ」 「勝手にどっか行っちゃうんだよ」
ウェブサイエンスの抱える「再現性」の問題 - 図書館情報学を学ぶ
ここしばらく利用履歴について記事を書いてきましたが、それに関連して「ウェブサイエンスにおける再現性の問題」について少し語ってみたいと思います。 ウェブサイエンスとは 現在のウェブは、ブログやSNS、ソーシャルブックマークといった様々な形態のウェブサービスによって複雑に構成されています。そのウェブのネットワークを分析し、ユーザーの情報行動や話題の伝播を解き明かし、応用技術を生み出していくのがウェブサイエンスという研究分野です。 社会のあらゆる情報がウェブにある現在、ウェブサイエンスは人々の生活環境を整える重要な研究であるといえます。 しかし、私の考えでは、ウェブサイエンスには再現性の点で問題点を抱えていると思います。 再現性とは 科学における重要な概念として、「再現性」というものがあります。再現性とは、ある研究で示された実験結果が再現できることを指します。科学の最大の目的は普遍的な法則性の発
0x0a :: ja :: svslab(2008-12-16)
_ 尻尾の先をじっくり観察したことがありますか？ 修士時代の話．とある人工知能の某有名な先生に「ユーザの認知に踏み込んだ研究をしたいのだが，どうすればよいか？」という質問をしたことがある．この時は「認知の話は難しいから，下手に踏み込むな」と釘を刺された上で「遺伝的アルゴリズムのような進化的手法でユーザモデリングをやるといい」という回答をいただいたのであった．ところが，ほぼ同じ時期に別の先生に自分の研究が行き詰まっている話をしたところ，前述のスタイルの先生を説得して自分の研究をやるのがやり方だ，とした上で「とにかく人間を観察してヒントを探すことが大事」という回答をいただいた．前者か後者かどちらか一方のみを追求して，うまくいかずに悩むという壁によく院生はぶつかると思う．だが，私の場合はそれ以前の問題で，前者の方法論がドミナントな場でいかに後者の方法で研究するか，という本来のスタートラインよりず
長尾のブログ2.0: 権威を壊し、権威を創る
ネットが破壊したいくつかの伝統的なものの中に学術的権威がある。 マスメディアは大衆の意識を操作するために学術的成果よりもその権威をよく利用した（誤用や意図的な誘導もたくさんやった。ちょっと古いが有名な例は「あるある大事典」）。 そして、マスメディアの腐敗の陰で、ネットが人々の目を覚ますために機能した。 しかし、当然の帰結として、マスメディアが重用してきた権威を疑うことになった（ノーベル賞のみが依然として権威を維持していると思われるのは脅威的である。なぜあの賞だけ世界が一様に評価しているように見えるのか説明できます？）。 確かに、マスメディアにおもねり芸能人もどきとなった知識人（大学教授とは限らない）はたくさんいるし、そういう人たちは深い学問を単純化してみせたり（わかりやすくすることと単純化することは同じではない）、特殊な事例を拡大解釈して一般化してみせたり、結論の出ていないことを言いきって
平成20年11月29日(土) 楽天テクノロジーカンファレンス2008に行ってきた :: 平成20年(2008) :: Pocketstudio'z log
ウェブ上の概要を読むだけでは、なにやら楽天が技術的なカンファレンスをやるらしい、という事しかわからないのだが、ネット上のコミュニティ（メーリングリスト）では具体的に色々とリークされていたのが興味深い。Ruby をつくった まつもとゆきひろ氏の講演だとか、楽天の技術についてだとか色々興味深いセッションが盛りだくさんですた。ネットのコミュニティにしか敢えて情報を出さなかったのは、来社層の選別をしたかったのかな？と。 自分がコミュニティ系で気がついたのは Linux-users での告知。Linux ユーザーズグループメーリングリストでは 11/14 の時点でメールが流れていました。そのほかにも Debian のML、Gentoo のMLとかでも、LUG 系でもちらほら拝見。 [linux-users:108143] カーネル読書会番外編、ディストリビューション大集合 ちなみに無料でした。一切合
レコメンデーションエンジンがロングテールの敵になる？
ペンシルバニア大学ウォートン校の研究者2人が、オンラインレコメンデーションサービスはユーザーが出会う商品の多様性を損なうかどうかをテーマにした論文を2007年9月下旬に発表した。この研究のタイトルは「Blockbuster Culture's Next Rise or Fall：The Impact of Recommender Systems on Sales Diversity」（市場を席巻した方式の趨勢はいかに：販売商品の多様性に対するレコメンデーションシステムの影響）というもので、わたしはPaidContentでこの論文のよい要約を見つけた。 世のあらゆる指標がレコメンデーションエンジンの重要性が増していくことを示しており、この議論は検討しておくべきだ。eBayのStumbleUponの買収からCBSによるLast.fmの買収、そして10月のMSNBCによるNewsvineの買収ま
インターネット広告概論
消費者ネットワークを利用した レコメンデーション・エージェント 東京大学大学院 経済学研究科経済学部 助手 山本晶 hikaru@e.u-tokyo.ac.jp 注意 契約のためスライドの一部はお見せすることが できません。ご了承ください。 山本晶 博士論文のフレームワーク 比例ハザードモデル 日本マーケティングサイエンス学会 （2003年6月） 本研究 共分散構造分析 『マーケティング・サイエンス』 （2003） C2C インタラクション サイト・ ロイヤリティ サイトへの 好意度 サイト上の 購買後行動 購買 企業への 好意度・ 購買意図 ROMとRAMの比較 日本消費者行動学会（2003年11月） いままでとこれから 今までやってきたこと 顧客間インタラクションがあると顧客生存率高い（比例ハザード モデル） 発信する
大学教員をヘッドハンティングする：日経ビジネスオンライン
31年前、東京大学に転職してきた時、本郷キャンパスの多くの先生が紺かグレーの背広を着て、重そうなカバンを持って歩いている姿を見て違和感を覚えた。創造の場だから、もっと明るく自由な雰囲気が必要なはずだと思った。東大の中でも本郷キャンパスが特にこの傾向が強かった。 サラリーマン時代の渋いワインレッドやブルーのワイシャツに、明るいグレーの背広で出勤すると、年長の教員から冷たい目で見られた。研究能力のない教員ほど保護色に自らを包み、重そうなカバンを持って歩いている。 私はアマノジャクだった。自由な服装をして、カバンを持たないで、紙の束か、今ではUSBメモリーをポケットに入れて、脳の働きを自由にして創造の力を最大限発揮しようとすることにしていた。以来ずっと、その自由闊達にして想像力を高めるライフスタイルを実行し、若い教員たちにも広めようとしてきた。それから30年経って少しは良くなったようだ。 大学の
オンラインでの購買は、リアルの店舗での購買とどう違うか？
シカゴ地区で事業展開するピーポッド社は、リアルなスーパーマーケットの商品注文をオンラインで受け、宅配するサービスを行っている。提携するスーパーのIDカードによる購買記録とピーポッド社の顧客購入履歴を比較分析すると、これまでEコマースで語られてきた特性と必ずしも一致しなかった。 6月末にオランダ・ロッテルダムで、マーケティング・サイエンスの学会が開かれました。約20カ国から400人近いマーケティングの研究者と実務家が集まり、100を越すセッションに分かれて研究が報告されます（1セッションで3～4の研究）。そのなかで「インターネット」とはっきり謳われたセッションは9つ、全体の1割近くになります。それ以外のセッションで発表されたインターネット関連の研究を含めると、その数はもっと大きくなるでしょう。同じぐらいの数があったのは「CRM」関連で、従来からある「広告」「チャネル」「セールス・プロモーショ
準拠集団 - Wikipedia
準拠集団 (reference group) は、人の価値観、信念、態度、行動などに強い影響を与える集団を意味する、社会学、社会心理学の用語。家族、地域、学校、職場など。構成員に対して、「かくあるべき」との規範を科すのが特徴。ただし、準拠集団となるのは、必ずしも当人が所属する集団とは限らない。人の後天的欲求は、モデルとなる他者によって形成される部分が大きい。 概要[編集] 人間は、常に自分一人だけで思考や判断を行うわけでは無く、自分の周囲の他者を基準にしてそれらを行っている。準拠集団とは、自分の意識や態度を決定する際に基準とする集団のことである[1]。 例えばあるブランド品を「みんなが持っているから」欲しいといった場合、その「みんな」は準拠集団である。この「みんな」は人間全てを意味するのではなく、自分が所属する特定の集団の事である。 ロバート・キング・マートンは準拠集団には「規範型」と「比
複雑系ネットワーク: 研究概要: 篠田孝祐
近年，複雑系ネットワーク(Complex Networks)の研究は，物理学を初めとして，化学，生物学，経済学，情報学など幅広い分野で注目されている．これは，ネットワークというモデルが，ノード(点)とエッジ(線)という要素だけで，それらの定義次第で，事象に内在する様々な面を表現できるためである．例えば，物理的な関係性に着目し，道路を交差点をノード道をエッジとした場合には地図を描くことにつかえ，その一方で，車の流量や移動（交差点での分岐割合）など認知的関係性に着目し，右左折の多い交差点をノード，そのノード間の流量が多い経路をエッジとした場合には，渋滞予測への応用が期待できる． このように，事象を要素と関係性から系として捉えることで，その系がもつ特性を解明しようとする試みが「複雑系ネットワーク」もしくは「ネットワークの科学」と呼ばれる分野の研究だと考えている． このようにネットワークを用いて系
知の開国：大学の若手研究者ができる４つのこと - tatemuraの日記
日本のIT業界は鎖国状態に近い。国内だけで回るシステムが産官共同で構築され、閉じた世界の中で生産性は一向に上がらず、日本発のソフトウェアやサービスが世界に広まるという事例が極端に少ない。 残念ながら同じことが、大学を中心にした学問の世界でも起きているように思う。国内だけで回るシステムが産官学で構築され、優秀な頭脳が低い生産性の中で無駄遣いされている。この事態を変えられるのは、危機感を持った若い研究者たちだと思う。もちろんこれは、大変難しい問題だ。日本全体の構造的な問題なので、一人の力ではどうにもならないと感じるかもしれない。それを力で変えようとすれば、政治的権力を得る必要があり、それを得たころにはもうあなたは今のあなたではなくなっている。危機感はそのうち無力感となり、そして何も感じなくなってしまうかもしれない。 それでも若手研究者に今から具体的にできることは、ある。 （１）英語のレジュメを
何故？問い続ける石井裕ＭＩＴ教授のエンジニア哲学｜【Tech総研】
MITメディアラボで、１２年にわたり教授を務めてきた日本人がいる。直接手でデジタル情報に触って操作できる「タンジブル・ユーザーインターフェース」の研究で知られる石井裕氏だ。石井氏がエンジニア適職フェアで若きエンジニアたちに語ったメッセージとは。 Ｔｅｃｈ総研は、2006年春、石井氏に単独インタビューを敢行、その記事を「我ら“クレイジー☆エンジニア”主義！」に掲載した。2008年1月26日のエンジニア適職フェアでは特別スピーカーとして石井氏を招き、エンジニア魂を根底から揺さぶるようなエネルギッシュな講演をしていただいた。1時間の講演を終えた石井氏の周りには、間近で質問をしようと、エンジニア、研究者、学生らの長蛇の列。その一つひとつに丁寧にこたえる氏の姿勢が印象的だった。 1956年生まれ。80年、電電公社（現NTT）入社。86年～87年、西ドイツのGMD研究所客員研究員。88年よりNTTヒュ
ポスドクにならなかった理由 - アルゴリズムマニア2.0
今は自分の人生をどう振るかを考え中です。いや、前から考えてましたが、最後の選択が近づいてきたと言った方が正確でしょうか。現実と折り合いをつけていくと言っても良いかもしれません。 大まかにはポスドクにはならないと決め、企業に行くことにしました。そして、今年度の3月に卒業することも決めました。 特別研究員をやりながら、もう1年だけ学生するという道がもっとも楽で堅実だったとは思います。しかし、最終審査が終わった今から卒業を伸ばすというのは大人のマナー的に難しいです。まあ裏事情もあるのですが、それは酒のつまみにしたいと思います(^^; ポスドクになることはできます。表に出てこないというか、募集がないところでも任期つき研究員になれる場合があります。専攻の先生に片っ端からポスドクがないか聞いてみれば100%見つかると思います。基本的には2回、3回と同じ方法でいけると思います。ただ、そこから先は未知の世
博士課程卒業には5年必要 - アルゴリズムマニア2.0
■博士課程卒業には5年必要 世の中には短縮卒業や、会社でサラリーマンしながら博士をとってしまう鬼がいます。こういう人たちは基本的に例外だと思った方が良いと個人的には考えています。そして、私のような一般人には5年かかるだろう、というのが今回の主張です。 私が最適化の研究を始めたのはM1です。だから、5年間最適化の研究をしたことになります。そして、この5年を使ってギリギリＤ論がかけたと思っています。ちなみに5年間のうちに研究のゴールが変わることはなかったです(D2の中旬にアプローチが間違っていることに気づき、方向転換はしました。でもやってることはほとんど変わっていません)。もしD1から最適化の研究を始めていたら、おそらく順調とはいかなかったでしょう。 もっとも、5年間フルに研究に使っていたわけではありません。例えば、修士の頃はサッカーサークルに入ってましたし、めいいっぱいフットサルをしました。
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【秘】修論症候群
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=977394.977597
http://www.toshiba.co.jp/tech/review/2008/10/63_10pdf/f01.pdf
http://www2.ipcku.kansai-u.ac.jp/~tanida/
NAKAHARA-LAB.NET 東京大学 中原淳研究室 - 大人の学びを科学する: 改革とプラン