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October 03, 2018

政治学の小論文練習1

前学期に取った科目に『政治学へのいざない』というのがあります。
https://www.wakaba.ouj.ac.jp/kyoumu/syllabus/PU02060200211/initialize.do
これが、御厨貴客員教授、山岡 龍一教授、苅部直東大教授という政治学の大家が各々5章づつ、好き勝手な(?)論説を執筆しているので試験対策がしずらいったらありゃしない。おまけに試験は持ち込み不可の記述式です。過去問は発表されているのでそれに沿って練習してみました。

問 政治党派対立の意味を西洋政治思想の知見を利用しながら論じなさい。

<回答例>
党派の出現は仕方のないこととしながらも古代、近代から批判されてきた。ホッブスは国家のみが絶対権威を持った独立した組織であり、それ以外のすべての組織は国家に従属すべきだとした。政治的な代表はただ国家主権者のみがなれるのであり、その他の組織の代表は私的な代表に過ぎないとしている。そして一国家内での国民同志の政治的同盟は不必要であり、公共的に危険だとホッブスは考えた。要するに法の範囲内での私的党派形成はまったく問題ないが、政治的な党派の形成は、平和に反するがゆえに不正であるとホッブスは主張していた。さらに国民の中に過大な人気を博する者が登場することも、国家にとって危険な病気だとみなしていた。ここからは私見になるが、現代の民主主義国家では党派の成立は必然であり、必要である。各個人あるいはグループの主張を叶えてくれるのが党派であるからだ。日本のように一億もの考えを国政に反映するには党派を介するしかない。また、それぞれの党派がイデオロギーを持って対立するのは誰しも予想できることである。そしてまた、個人・グループの主張を反映して各党派が成長していく。党派の成長の中で初め支持していた党派とは異なる党派を支持する場合もあろう。そして多くの支持を集めた党派が国政を担っていく。自然と与党(連立政権も含む)と野党の対立が生まれる。この対立によってよりよい政策・政治を実行していける党派が個人あるいはグループの支持を多く集める。それが進展していった場合、与党・野党の逆転も考え得る。このように党派対立は現代民主主義の成立にはなくてはならないものである。党派対立の進展によりその国家は善い政治が行われていくのである。
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ご意見があればください。

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September 30, 2018

政治学は数理科学だ!

政治学が数理分析の対象としらない人が多すぎてこまります。
ゲーム理論なんか特に適用されています。
数理政治学で論文を書きたい。まずは政治思想で。

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ゲーム理論は難しく楽しい。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

March 16, 2018

名古屋での勉強会

ココログファンの方、お久しぶりですです、アマサイです。アマサイは元気です。数理情報けんきゅーしゃとして元気に活動しています。

先週は名古屋に行ってきました。
🔲「データサイエンス」公開収録
主催:放送大学
場所:中京継大学7階
講師:滋賀大学データサイエンス学部教員

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要は、放送大学、滋賀大学に入ってデータサイエンスを勉強してちょうだいという勧誘なのですが。
f(^_^;)

それでもなかなかためになりました。

夕方からは放送大学愛知学習センターの仲間たちと名古屋メシを堪能しました。味噌カツ🍖みそおでん🍢味噌焼きおぎにり🍙を堪能しました。

すっかり名古屋メシに洗脳されますた。
q(^-^q)

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July 05, 2017

続・テキストマイニングに興味がある人へ

前回評判がよかったので(Twitterで何人もの方にリツイートしていただきました)、第2弾を書きました。

●テキストマイニングに関する参考文献

(1)豊田裕貴/菰田 文男(2011)
『特許情報のテキストマイニング―技術経営のパラダイム転換』
https://www.amazon.co.jp/dp/4623059766/
 前回のリストに入れたかったのですが、品切れ絶版のようなので遠慮しました。ミネルヴァ書房の方には是非改訂版を検討していただきたいです。
 私がテキストマイニングという技術を知ったのは本書によるものなので、ご紹介したかったです。理論編は難しく、テキストマイニングというのは難解な技術なのではないか、と思いましたが、実践編はよく理解できます。
 ここに「Text Mining Studio」という商用ソフトの試供版を試せると書いてあるのですが、元の会社がNTT数理データシステムに吸収されてしまったので、試供版は試せません。
但し、商品説明会にいけば、インストール後1ケ月は無料で使えるサンプルCDをもらえます。テキストマイニングの説明もしてくれるので、興味がある人は行ってみるとよいでしょう。
NTT数理データシステムwebsite https://www.msi.co.jp/tmstudio/

(2)服部兼敏(2010)
『テキストマイニングで広がる看護の世界』
https://www.amazon.co.jp/dp/4779505119/
 看護や医療の世界ではテキストマイニングが流行って(?)いるようです。こういう観点でテキストマイニングについて書籍化したのはこれは初めてじゃないかな。医療や看護の仕事をしている人は読んでおくといいです。
 これにCDがついているのですが、これは(1)で説明した「Text Mining Studio」試供版が入っています。今はない試供版が使えるのでお得と言えばお得なのですが、機能や解析文字数が限定されているので、使いごごちはどうなんでしょうね。
 これもアマゾンでは高価格に表示されているので品切れ絶版なのでしょうね。大学の図書館だと貸出できる可能性が高いです。

(3)竹岡志朗/井上 祐輔/高木 修一/高柳 直弥(2016)
『イノベーションの普及過程の可視化―テキストマイニングを用いたクチコミ分析』
https://www.amazon.co.jp/dp/4817195916/
 丁度、修士研究が終わったころに発見して読みました。やはり、特許情報やブログのテキストで技術解析しようという主旨の著作でした。当然似たようなことを考えている人はいるわけで。著者の方々は、経営学部の先生でマーケティングにテキストマイニングを利用したいみたいですね。

(4)伊藤尚枝(2010)
『「甘えの心理」に迫る Rでテキストを分析』
https://www.amazon.co.jp/dp/4779302374/
 著者は文学作品から「甘え」を読み取るという研究をしていたようです。使っているツールは、石田さんのRmecabです。石田本の第2版が中級者向けになったので、これはRmecabの使い方を理解する上でのテキストにもなっています。Rの細かい使い方にも触れています。

(5)石田基広/金明哲(2012)
『コーパスとテキストマイニング』
https://www.amazon.co.jp/dp/4320110331/
 テキストマイニングの他にテキスト分析にはコーパスが重要な考え方になります。テキストマイニングの研究事例も書いてあるので、参考になります。買おうかどうしようか、最後まで迷ったのですが、図書館で借りてざっくり読んで済ませました。


●テキストマイニングの周辺技術について、機械学習、統計学

(6)秋光淳生(2016)
『データの分析と知識発見』
https://www.amazon.co.jp//dp/4595316364/
 放送大学の印刷教材です。実際に使ったのは改訂前の『データからの知識発見』(2012)なのですが。テキストマイニングがデータ解析の一種、Rという統計ソフトで解析できることを本書から知りました。研究計画書を書いている2014年に通読しました。すでに放送大学選科履修生だったので、講義をネットで見ることができました。何か難しい分野をやろうとしているのかな、と少し不安になりました。
 改訂前はテキストマイニングはさらっと書いているのですが、本書ではテキストマイニングの重要性も考えられ、丁寧に書いてあります。
 2014年時点では、テキストマイニングを勉強する人の必須文献とも言えます。これで学習しておくと機械学習の本もさくさく読めます。

(7)山本義郎/藤野友和/久保田貴文(2015)
『Rによるデータマイニング入門』
https://www.amazon.co.jp/dp/4274218171/
 Rの機能を簡潔に書いてある本はないかと漁っていたときに見つけました。データマイニングでRを使うならこれで十分じゃないかな。後ろの方にテキストマイニングのことも載っています。

(8)速水 悟(2016)
『事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ』
https://www.amazon.co.jp/dp/4627880219/
以前、ブログで紹介しました。
機械学習からテキストマイニングをうまくつないでいます。初心者でも読みとおせます。
http://page-only-one.cocolog-nifty.com/imotora7/2017/02/post-2b3c.html

(9)石川 慎一郎/前田 忠彦(2010)
『言語研究のための統計入門』
https://www.amazon.co.jp/dp/487424498X/
 まさしく計量言語学の本ですね。テキストマイニングのことも書いてあるんで欲しかったんですけど、結局、研究が終わってから読みました。統計学を使って、言語学にも是非切り込みたいです。CDで統計ソフトも入っています。

(10)金明哲(2009)
『テキストデータの統計科学入門』
https://www.amazon.co.jp/dp/4000057022/
テキストマイニングにどのような数学理論を使っているか説明する必要があったので、購入しました。類似の本は出ていないように思います。
金明哲さんはRを使ったデータ解析でいくつか本を書いている有名な方です。

こう見ていくとたくさんの参考資料によって研究を進めることができたのだと思います。
先達は偉大です。

私もいつか後輩に引用される書籍、論文を、という意気込みだけはあります。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

July 03, 2017

放送大学大学院『心理・教育統計法特論('15)』

統計学を勉強しているのは次の研究のためですが、差し迫った単位認定試験があります。

『心理・教育統計法特論('15)』
放送大学HP
主任講師小野寺 孝義 (広島国際大学教授)

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一般書店では『新訂 心理・教育統計法特論』で売っているようです。

1 臨床心理学と統計学
【キーワード】
臨床心理学的研究、心理学におけるエビデンスに基づく実践、量的研究と質的研究、心理学と数量化、仮説生成と仮説検証、統計学

2 数学的基礎
【キーワード】
Σ、指数、対数、行列、微分・積分

3 記述統計
【キーワード】
母集団と標本、尺度水準、記述統計量、代表値、標準偏差、心理測定法、信頼性、妥当性

4 推測統計
【キーワード】
母集団推定、信頼区間、標準化、正規分布、統計的仮説検定、第1種の過誤と第2種の過誤、t検定

5 分散分析
【キーワード】
分散分析(ANOVA)、要因、水準、被験者間計画、被験者内計画、多重比較、交互作用 樫村 正美

6 相関・回帰分析
【キーワード】
散布図、共分散、偏相関、最小二乗法、回帰係数、適合度、当てはまりの悪さ

7 重回帰分析
【キーワード】
重相関係数、変数選択、決定指数、標準偏回帰係数、多重共線性

8 多変量分散分析
【キーワード】
多変量分散分析(MANOVA)、多変量正規性、分散共行列の等質性、第1種の過誤の増大、反復測定データ

9 主成分分析と因子分析
【キーワード】
合成変数、主成分、主成分負荷量、固有ベクトル、主成分得点、潜在変数、共通/独自因子、因子負荷量、単純構造、因子得点

10 共分散構造分析
【キーワード】
パス解析、因果関係、潜在変数、適合度指標

11 カテゴリカル・データの分析
【キーワード】
順序尺度、クロス表、カイ二乗検定、対数線形モデル

12 ノンパラメトリック検定
【キーワード】
ノンパラメトリック、Mann-WhitneyのU検定、メディアン検定、Wilcoxonの符号付順位和検定、Kruskal-WallisのH検定、Friedman検定

13 効果量
【キーワード】
心理統計の新しい流れ、効果量、d族の効果量、r族の効果量、信頼区間 大

14 検定力
【キーワード】
検定力、事前の検定力、事後の検定力、信頼区間

15 メタ分析
【キーワード】
文献検索、コーディング、メタ分析の効果量 大久保 街亜
-------------------------------------
心理教育統計とありますが、他の分野でも汎用性がある統計学です。さすがに大学院レベルの統計学なのでむずいです。

統計学は昔、学部で勉強したっきりやっていません。
(学部の3年に編入して過去の成績を見ることができました。確率論も統計学も単位は取得してました。)
去年、研究しながら、勉強した知識はありますが。

たぶん、教科書にすると2冊分くらいのが一冊になっているので頭痛が痛いです。
放送大学の大学院の教材は大抵そうなのですが。

いろんな統計の教科書を図書館で借りて演習問題を解いている最中です。

試験は今月、3週間前切りました。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

July 01, 2017

書談:『通勤大学 MBA 統計学』

統計学の本、4冊目です。

『通勤大学 MBA 統計学』 (通勤大学文庫)
著者:グローバルタスクフォース株式会社
Amazon

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【第1部】 統計学への第1歩
  第1章:統計学の概要
  第2章:分布分析の基本

【第2部】 統計学の基本知識
 第3章:データ間の関係をとらえる
  第4章:信頼性のある標本を作成する
  第5章:標本から母集団を推定する
  第6章:仮説の正しさを推定する

【第3部】 発展的内容への導入
 第7章:多次元のデータを解析する
  第8章:実践へのガイダンス

これは読んだと言っていいのかどうか。ポイントが書いてあるという点ではいいのですが、統計学の本を一冊読んでいないとわからないでしょうね。

でも高校数学の知識しかない人が読んでこれはわかるのかな。
私はある程度勉強したので、すごくよくまとまっているように思えるのですが。

まあ、私にとっては知識の確認ができてよかったです。
多変量解析のことも少し書いてあったし。

このMBAシリーズは他のも読んでいて、それなりに役立ちました。

著者はちゃんといるはずなので、「グローバルタスクフォース株式会社」でくくらないでほしいな、と思います。

去年教授に「論文読める程度に統計学は勉強しておいてね」と言われて買ってそのまま放置していた本でした。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

June 29, 2017

テキストマイニングに興味がある人へ

テキストマイニングについて聞かれることがままあるので、ここにリンク集を作っておきます。

●テキストマイニングツール

・KHcorder http://khc.sourceforge.net/
 よくできたツールです。まず、これを使って、いろいろやってみることをお勧めします。

・TTM(Tiny Text Miner) http://mtmr.jp/ttm/
 実際はRでテキストマイニングをするのですが、それを前処理するためのツールです。

・Rmecab https://sites.google.com/site/rmecab/
 以下の石田さんの著書を見ながら使うといいでしょう。

●参考文献

1)小林雄一郎(2017)
「Rによるやさしいテキストマイニング 」
https://www.amazon.co.jp/dp/4274220230/
 2017年2月に出たばかりです。これを読んでRを使うとテキストマイニングがわかると思います。

2)樋口 耕一(2014)
「社会調査のための計量テキスト分析―内容分析の継承と発展を目指して 」
https://www.amazon.co.jp/dp/4779508037/
KHcorderの作者樋口さんの著書です。KHcorderのマニュアル本としても使えます。

3)松村 真宏/三浦 麻子(2014)
「人文・社会科学のためのテキストマイニング[改訂新版]」
https://www.amazon.co.jp/dp/4414300037/
TTMの作者松村さん、三浦さんの著書です。テキストマイニング研究事例も載っています。

4)石田基広(2017)
「Rによるテキストマイニング入門 第2版」
https://www.amazon.co.jp/dp/4627848420/
 私が研究を始めた時は2008年の第1版でした。テキストマイニングとは何かを教えてもらいました。2版は最新情報も含みグレードアップしています。
※ 入門と書いてありますが2版は中級者向けになっています。ご注意を。

5)菰田文男/那須川哲哉(2014)
「ビッグデータを活かす 技術戦略としてのテキストマイニング 」
https://www.amazon.co.jp/dp/450209580X/
 この本にインスパイアされて研究を始めました。商用ソフトを使った事例ですが、テキストマイニングの考え方がわかります。

6)石田 基広/小林 雄一郎 (2012)
「Rで学ぶ日本語テキストマイニング」
https://www.amazon.co.jp/dp/489476654X/
 計量国語学の事例を扱っています。まだテキストマイニングの資料が少なかったのでいろいろ助けてもらいました。

研究計画書を書いたのが2014年、研究を始めたのが2015年、第三次人工知能ブームの波にうまくのって、情報がほどよく入ってきました。

偶然ですが、良い時期に修士研究をできたと思っています。

テキストマイニングからいろんな世界が見えてきます。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

June 11, 2017

放送大学情報化社会研究会で発表してきました!

放送大学情報化社会研究会というところで、テキストマニングに関する発表を行ってきました。

放送大学神奈川学習センター

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ベースは今年出した修士論文ですが、今回は文系の方も多いので、数理的な説明はせずに、背景が理解できるように構成しなおしました。

修士口頭試問や理系の人の集まりでは全く出ない質問もあり、たいへん勉強になりました。

特に会の顧問であるメディア論の大家・柏倉康夫先生には、私の研究に深い理解をいただき、「これは文学研究にも使えますね」「アマサイさんは、個別の技術に対して特化することではなく、汎用性を目指されたのですね」と正に私が研究大元としていることをご指摘くださいました。

大学院の評価としては「A」をいただきましたが、果たして、これは学術的に評価されるものなのだろうか、と心配しておりました。

しかし、多くの方から「テキストマイニングは面白い、自分も使ってみたいので、是非教えてほしい」というご意見をいただき、大きく自信を持ちました。

もうお一方、立命館大学で研究されている方の発表を拝見しました。まだ研究の途中なので、ネタバレして申し訳ないので、簡単にいいますと、パソコン等のキーボードの習得とジェンダーに纏わる社会学的な視野に基づいた研究です。

この研究からも、学術研究というのは視点が大事だなと思いました。

例えば、統計学の研究をしたいと言っても、統計学の本だけ読んでいては研究にはなかなかならず、他の分野も少し、かじってみて、統計学を当てはめる、という手法を使うと研究ネタが見つかると思います。正に今、そうやって、研究ネタを探しています。

・石田基広先生のRMecab https://sites.google.com/site/rmecab/
・樋口耕一先生のKHcoder http://khc.sourceforge.net/
の宣伝はしっかりしてきました(^_-)-☆

これからも数理情報学研究者としてがんばっていきます!

Twitterで「海外では博士を持っていないと普通研究者とは言わない」とあって少しがっかりしています。博士号も取りたいな。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな。【押す】≪コメントは応接室にお願いします。≫

January 27, 2017

京都賞2016

京都賞2016年度の発表がありました。
http://www.kyotoprize.org/

<先端技術部門 情報科学>
金出 武雄
日本 / 1945年10月24日
ロボット工学者
カーネギーメロン大学 ワイタカー記念全学教授

<基礎科学部門 生命科学(分子生物学・細胞生物学・神経生物学)>
本庶 佑
日本 / 1942年1月27日
医学者
京都大学 名誉教授

<思想・芸術部門 思想・倫理>
マーサ・クレイヴン・ヌスバウム
(Martha Craven Nussbaum)
アメリカ / 1947年5月6日
哲学者
シカゴ大学 エルンスト・フロインド法学・倫理学特別功労教授

どなたもしらん(*´Д`)

金出 武雄


コンピュータビジョンとロボティクス分野での先駆的かつ実践的研究

金出博士はコンピュータによる画像認識研究の先駆的研究にまず取り組み、ニューラルネットワークによる学習に基づく顔検出手法を提案した。この手法は顔検出率を飛躍的に向上させて、実用的に利用ができるレベルにまで押し上げた。
さらに、動画像をもとに外界の立体構造と運動を認識する問題に取り組み、物体の動きを表すオプティカルフローの推定の基礎となる頑健なアルゴリズムを提案した。加えて、物体の動きから3次元形状を復元する問題に対して特異値分解に基づく3次元復元法を提案した。これらは今日の映像処理の基本となっており、画像をもとに動的な3次元世界を認識する手法を大きく進展させたのである。
特に注目すべきは、自動運転の研究である。1985年から始まった自動走行車のプロジェクトは、今日の自動運転技術のさきがけとなった。車に設置した距離センサとカメラからの情報に基づいて、レーンの認識と変更、障害物の検出と回避、他の車の検出などをリアルタイムで行う人工知能システムを世界で初めて構築した。その成果を実証するために“No Hands Across America”という壮大なデモンストレーションを行ったのである。これはアメリカ大陸を横断するもので、東部のピッツバーグから西海岸のサンディエゴまで約4,500kmをほとんどハンドルから手を放して走行するという画期的な成果を残した。このデモンストレーションが自動運転の実現に道筋をつけた意義は大変大きいものであった。

本庶 佑

抗体の機能性獲得機構の解明ならびに免疫細胞制御分子の発見と医療への展開

我々の体で生体防衛に働く抗体は骨髄に由来するB細胞で作られる。B細胞の発生過程で、抗体遺伝子は可変部領域の遺伝子断片の組換えを受け、様々な抗原に結合する多様性を身に付ける。その後リンパ組織でB細胞が抗原に曝され活性化されると、可変部領域に体細胞超突然変異(SHM)が起こり抗原結合の親和性が増すとともに、IgM、IgG、IgE、IgAなどクラスと呼ばれる異なった定常領域を持ち、異なった生物活性を発揮する抗体が産生される。しかし、異なったクラスの抗体が産生される機構もSHMの機構も不明であった。

本庶佑博士は、1978年に前者に関して抗体の重鎖遺伝子が部分的に欠損して異なったクラスの抗体遺伝子を作り出すクラススイッチ組換え(CSR)モデルを提唱し、その後多くの論文でこれを実証した。ついで、1999年に活性化誘導シチジンデアミナーゼ(AID)を発見し、引き続く研究で、これがCSRのみならず、SHMにも必須の酵素であることを明らかにした。これにより、免疫の基本原理の一つである抗体の機能性獲得のメカニズムが明らかになった。

マーサ・クレイヴン・ヌスバウム

ケイパビリティ・アプローチによる正義論の深化とその実践

ヌスバウム博士の仕事の中でも特に有名なのが、人間におけるケイパビリティ(capability:潜勢能力)の開花をめぐる理論である。これは、経済学者アマルティア・セン博士との長年にわたる共同研究の成果をさらに独自に展開したもので、ヌスバウム博士は、各人が「何かになったり何かをしたりする」可能性としてのケイパビリティを拡げ、十分に開花させることを、政治が実現すべき正義の基準であると提唱した。たとえば貧困問題も単なる財の欠如ではなく、ケイパビリティの発展が閉ざされていることと捉え直し、そうした角度から、具体的な福祉政策や発展途上国への開発援助を論じてきた。
ヌスバウム博士は、健康や身体の不可侵性のみならず、自由な想像力、批判的な思考、他者や他の生きものに対する濃やかな気遣いなどを個人のケイパビリティとしてリストアップする。そのリストは、ジェンダーの平等や児童福祉の政策に関する議論と人間開発の評価の基軸として活用され、さらには人権学習における教材として各国で使用されている。博士はまた、民主主義の基礎となるリベラル・エデュケーションと、異なる文化への想像力を陶冶しそれらとの共存を模索する多文化主義教育の必要を強く唱え、インドをはじめとして文化的背景を異にする人々とのきめ細かな論議をも数多く試みてきた。
ヌスバウム博士はまた、法の感情的な起源についての研究、とりわけ怒りや嫌悪、羞恥などのネガティブな感情の本性が犯罪やそれに対する制裁といかに結びついているかの分析を重ね、刑罰政策や立法論にも影響を与えてきた。こうした研究は、「異なる者」への排撃が日々昂進しつつある現代世界において、その根源的問題性を摘出し、解決に向けた新たな指針を示すという実践的な意義をもつものである。

アマサイの範疇にあるのはかろうじて金出先生の自動運転の研究か。
本庶先生の業績至っては目がテンである(´・ω・`)
ヌスバウム博士の正義論の研究も興味あります。
日本語で読める本はないのか。

ぐぐったら邦訳もありました。
・Women and Human Development: the Capabilities Approach, (Cambridge University Press, 2000).
池本幸生・田口さつき・坪井ひろみ訳『女性と人間開発――潜在能力アプローチ』(岩波書店, 2005年)

・Hiding from Humanity: Disgust, Shame, and the Law, (Princeton University Press, 2004).
『感情と法―現代アメリカ社会の政治的リベラリズム』河野哲也訳、慶應義塾大学出版会、2010年

・Frontiers of Justice: Disability, Nationality, Species Membership, (Belknap Press, 2006).
『正義のフロンティア――障碍者・外国人・動物という境界を越えて』、神島裕子訳、法政大学出版局、

・Liberty of Conscience: In Defense of America's Tradition of Religious Equality, (Basic Books, 2008). 『良心の自由―アメリカの宗教的平等の伝統』河野哲也監訳、慶應義塾大学出版会、2011年

・Not for profit: why democracy needs the humanities, Princeton University Press, 2010.
『経済成長がすべてか?―デモクラシーが人文学を必要とする理由』、小沢自然・小野正嗣訳、岩波書店, 2013年

さっそく、『経済成長がすべてか?―デモクラシーが人文学を必要とする理由』を読んでみよう。

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January 25, 2017

理系と文系の真ん中、それが科学史

隠岐さや香さん、広島大学から名古屋大学に移られたのだな。
ちっとも気づかなかった。修論でそれどころではなかったからな。

プロフィール

東京都出身。東京大学大学院総合文化研究科博士課程満期退学。博士(学術)。フランスの社会科学高等研究院(EHESS)留学後、日本学術振興会特別研究員(PD)、東京大学特任研究員、玉川大学GCOE研究員、広島大学大学院総合科学研究科准教授、のち名古屋大学大学院経済学研究科教授。

科学が社会の中でどのような位置づけを与えられてきたか、という問題関心から「科学者」という職業がいかに構想され、制度的な位置を与えられてきたかを研究している。目下のところ、17~18世紀の科学アカデミー史研究によりそれを行っている。

また、自然科学と社会科学の分岐など、諸科学間の役割分担の様子、科学と非科学の境界など、人間の文化活動としての科学の営みがいかなる「周縁」や「境界」を作り出すかについても関心を持っている。昨今は18世紀西洋における「エコノミー」概念と数学の関係、および同時期における確率論と論理学の関係などに関心を持っている。

もうないかもしれんが、隠岐さんがポスドク時代に作っていたウェブサイトをよく見ていた。インターネットで科学史の情報を集めるのが楽しくてしょうがない時期であったのだ。

科学史メーリングリストというのもあったのだが、北大の先生が退官なさってクローズされてしまった。北大のサーバーを使っていたのでね。

今はTwitterがその役目をはたしているのかな?

アマサイが科学史を好きなのはまさにこれだ!
文系? それとも理系? いや真ん中系。 ー「科学史」とは何か
科学史家・隠岐さや香氏インタビュー

―― なるほど、お話を聞いていると、科学史は理系というよりは文系よりの学問なのかな? と思ったのですが、実際はどうなんでしょうか?

大学によって文系っぽい授業をしているところも理系っぽい授業をしているところもあるので、真ん中系なんだと思います(笑)。一般教養と言えるかもしれません。

だから「好奇心をもったら、気軽に勉強できるよ」と高校生には伝えたいです。ただ先生によって教える内容はだいぶ違うので気をつけてください。例えば理工系の大学では、さまざまな定理であったり、電磁誘導の歴史であったり、数学の方程式がさらっと展開されるような授業のほうが好まれるでしょうから、わたしのように制度の歴史を研究している者は授業がやりづらいかもしれませんね。

あと電気通信大学で授業をされている佐藤賢一さんは、江戸時代の数学を研究されているので、試験に江戸時代の図形問題を出されると聞きました(笑)。文系の方はきっと、そんな問題をみたら「ぎゃーっ!」ってなると思いますが、電通大ならそれが面白いんだって学生もたくさんいるんでしょう。

一方で、数式なんてみるのも嫌だけど、「科学ってなんだろう」、「科学と文化ってどんな繋がりがあるんだろう」、「宗教とどんな関係があるんだろう」といった疑問を持っている人にも科学史は面白いと思います。「ダーウィンの進化論が、人種差別や女性差別に影響があった可能性がある。ダーウィンの追随者が普及させた説が、文明の発展段階の話に繋がり、植民地主義を正当化した」といった話をすると、目をキラキラ輝かせる学生もいるんですよね。そんなのどうでもいいって人もいますが(笑)。

物理も電気も哲学も歴史も好きなアマサイにはぴったりなわけだ。

今はそれと同じくらいおもしろい情報学というものに取りつかれている。

放送大学の卒業研究も科学史だったからね。
http://page-only-one.cocolog-nifty.com/imotora7/2010/07/post-f5ca.html

また、機会があったら、科学史のけんきゅーもしてみたいな。

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