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でもデタラメの方が声のデカい人間によって見た目に分かりやすいかのように見せかけて流布されるので、ネット世論という意味では広まりやすかったりする。これを是正するのにきちんとした専門家たちのかなりのリソースが浪費されるのを見ているとしんどいものがある
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これは統計学・機械学習分野でもあるあるなんだけど、SNS全盛の現代においては「デカい声でデタラメを喚き立てる人間」の影響力は甚大で、気が付くとデタラメの方がネットでは広く流布していたりする。ただ本当の問題は、デタラメは実世界に適用するとやはりデタラメだと論より証拠で判明してしまう点
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大手メディアからの「データサイエンティストについて無償で解説頼む」的なアホな依頼を断り続けたり、稀に依頼を受けて登壇しても「馬鹿なメディアのせいで世間の認識が歪んだ」と批判して出禁になった結果、怪しげな自称DSたちが大量にメディアに溢れて出鱈目を垂れ流すようになったという反省はある
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本質的に、日本で博士が食えなくなりがちなのは「博士が特別な存在だから」なんだよなと。特別な存在だからこそ「うちでは博士は雇えません」みたいな話が其処彼処で生じ、結果的に稀有な博士を雇う側優位の買い手市場になってしまう。それが市場原理的に博士の待遇を引き下げることになる
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「老後資金2000万円問題」というのがあるけど、親父が難治性進行がんで全ての延命措置を断って緩和ケアだけに留めて半年で死ぬという模範的な末期老人だったのに実費で2000万円（後期高齢者で1割200万円負担）かかったので、「苦しまずに死ぬには2000万円貯めておかねば」という認識に変わったでござる
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この話は結構前から有名なんだけど、これを「飛び級博士がトラック運転手になるなんて勿体無い」と論じる向きが多過ぎて個人的には違和感を覚える。むしろ「社会の津々浦々に博士たちがいて各々の暮らしを営む」ようになる方が、博士の叡智が広く生かされる社会になるのかなと
president.jp/articles/-/615…
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近年のNN + NLP研究を網羅的に解説している素晴らしいスライド。それぞれの手法が出てきた当時はいまいちピンと来ていなかった概念がこれを読んですんなり理解できました
speakerdeck.com/verypluming/do…
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ロンドンの名門大学で統計学のPhDを取り首都圏の国立大学で統計学分野の教鞭をとっている＆研究論文も意欲的に出している新進気鋭の統計学者に対して、データサイエンスのオンラインスクールやYouTube講座がいかに大学での教育より素晴らしいかを説いている人がいて、日本の統計学教育の失敗を感じる
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自分の持論は「『頭の良さ』というのは『納得するまで考え続けられるだけの知的持久力』」だったりする。この観点からすると「地頭（じとうではなくじあたま）」「頭の回転の速さ」「閃き」だのというものは些事でしかない。一瞬の頭の働きではなく継続的に頭脳を使い続けられることこそが重要だと思う
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「独学は是か非か」という議論を見て、禅宗では「師なき修行は独善的になりがち」と戒められることを思い出した。だが禅宗でも師が手取り足取り教えてはくれない。悟りに至るには師の指導をもとに弟子自身が坐り抜くしかない。勉強も同じで、師に導かれつつも学ぶのは当人の自主的な研鑽に尽きると思う
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ということで、語る側の頭の良し悪しではなくて「相手に是非理解してもらいたいし、そのためにはどんな労苦も厭わない」という熱意のほどを問うべきなのかな、と思った次第。これは確かに人によって結構な差があると感じるポイントだと思っている
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つまり「確かに分かりやすく端的に言い換えるのは厳しいけど、理解の助けになる例や喩えを色々あげつらっていって、少しずつであっても相手に徐々に理解していってもらいたい」という熱意を、こちら側が持っていることの方が大事なんじゃないかということ。「寄り添う」と言い換えても良いかもしれない
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自分もデータ分析の仕事をしていると、例えば統計学や機械学習の様々な概念や考え方について非専門家のビジネスパーソンの人たちに解説しなければならない場面に多数出くわすのだけど、どうあがいても分かりやすくならない話題というのは一定数ある。そこで必要になるのは、実は「熱意」だと思っている
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面白いのは、これを言われてカチンと来てしまう人もまた「自身が『頭の良い人』と思われたい」という欲求に囚われているかもしれない、という点。本当に大事なのは、語り手の頭が良かろうと悪かろうと「難しいまま語られざるを得ない（特に学問的な）真実がある」という事実を受け入れることだと思う
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「本当に頭の良い人は難しいことを平易に噛み砕いて話すのが上手いはず、難しいことを難しいままでしか話せないのは頭が悪い人」論、45歳の自分の知る限りでは子供の頃から（多分それよりずっと前から）言い古されてきた「自分が理解不能なことを言う人間を黙らせるための言い掛かり」でしかないと思う
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「データサイエンス学部やデータサイエンス会社ばかりが増えてドメイン知識を欠いた目的無きデータ分析が蔓延るのはよろしくない」という論を見かけたけど、どちらかというと実社会で問題になっているのは「最適な統計分析手法や予測モデリング手法に拠らないデタラメな分析結果が蔓延る」現状だと思う
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空港で手荷物の超過料金を払えない貧乏学者がいて、「お願いだから金を恵んでくれ」「持ち切れない荷物を代わりに運んでくれ」と言われたら、ただの詐欺or麻薬や爆弾を運ばされるのを警戒して断るのが常識であって、断った人間が「杓子定規で自分の頭で考えていない」と非難される道理はないと思う
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マーケティング分析系の仕事は冗談でも何でもなくて「データ分析の専門知識のない人たちが集まってああでもないこうでもないと1ヶ月議論したけど埒があかなかったのに、データ分析（統計学）の専門家が呼ばれて話を聞いたら10分で解決した」みたいな話が全然珍しくない。自分も何度かやったことがある
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にしても、いわゆるAIが意外と未だに運転手とかプログラマーとかを駆逐してくれない一方でいきなり絵師を駆逐しにかかるとは思わなかった。最初に「人々から最も感情的な反発に遭いやすい」ところでコケると他分野での導入もコケやすくなるので、AI/MLを推進する側にとっては悪夢のシナリオだと思う
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いわゆるAIって要は「不正解がない」仕事に適しているんですよね。なのでロジックやアートといった「不正解がなく程度問題ながら全てが許容される」職業を奪いに来ているのかなと。一方で物理的な仕事の多くが「不…
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#querie_TJO_datasci
querie.me/answer/BvrnJMs…
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例えばどこかの会社でパワハラやセクハラが横行していて、社員たちが公益通報窓口に訴えても会社から報復されるのを恐れて警察や弁護士に相談しようとするのを、他所の会社の社長が「仮にそれが事実だと認められなかったらお前らは名誉毀損に問われるぞ」とか恫喝したら非難轟々だと思うんだけどね
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ところでNHKも日経も、海外の研究レポート・論文を参照したならリンクを張って欲しい。限られたキーワードから元ネタを探しに行くのは結構しんどい
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日経の記事の元論文はこちら
thelancet.com/journals/lanps…
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NHKの記事の元資料であるブルッキングス研究所によるレポートはこちら
brookings.edu/research/new-d…
Takashi J Ozaki, PhD / Data Scientist since 2012 / tjo.hatenablog.com / DVT (treated with Rivaroxaban) / Tweets are totally personal & my own