201
これは「再現性の危機」なんていうほどご大層な話ではなくて、単に正しい交差検証やleakageを知らないというレベルの「機械学習のど素人」でも簡単に機械学習を使ってあまつさえ論文まで書けるようになってしまった、ということだと思う。人口に膾炙するとはそういうことかと
wired.jp/article/machin…
202
「俺は統計学をずっと勉強していたがデータ分析には何の役にも立たなかった、統計学を勉強している奴らは何の役に立つつもりなのか答えてみろ」という言説を見かけて、「それは単に貴殿が統計学を役立たせられるほど勉強もしなければ統計学が役に立つ課題も見つけられなかっただけでは」と思うなどした
203
これは何に関しても言えることだけど「自分は〇〇を学んだが何の役にも立たなかった、だから〇〇は不要だ」という主張には、当人が
1. そもそも〇〇を役立てられるほど学んでいない
2. 単に〇〇が役立つ場面に居合わせていない
というだけの可能性がある。〇〇不要論を見かけたらまずこの2点を訝るべき
204
「95％信頼区間のもつ意味」はBellCurveさんの統計WEBの説明が一番端的で分かりやすいと思います
bellcurve.jp/statistics/cou…
205
イギリスでも同様の話があったが、アメリカで新型コロナ後遺症で働けなくなった人が最大400万人に上るとのこと。コロナ研究に携わる研究者・医師が必ずと言っていいほど「後遺症の治療が確立するまではできるだけ感染しないで欲しい」と訴えるのには理由があるということかと
www3.nhk.or.jp/news/html/2022…
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ただ、これは知らなかったなと思ったのが「新型コロナ以外の従来型の呼吸器感染症でも後遺症は起き得る」ということで、コロナだとその確率がさらに高いということらしい
nikkei.com/article/DGXZQO…
207
コロナ後遺症については「（高齢になってから帯状疱疹などを引き起こす）水痘ウイルスなどと同様に急性症状が治まった後もウイルスが死滅せずに長期間体内の各器官に潜伏するため」と言われているが、案外呼吸器症状そのものに別ベクトルの大きなダメージを全身に残す要因があるのかも
208
記事中で紹介されている研究では「インフルエンザや細菌性肺炎も後遺症を生じさせる」とあり、仮に新型コロナが脅威でなくなる日が今後来たとしても、引き続きそれらの従来型の呼吸器感染症にもできるだけ罹らないような対策が必要（従来通りに）ということなのだろう
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新型コロナ以前から、インフルエンザ対策と言えば「高齢者はワクチンを打て」というのが定番だったわけで、言い方を変えると高齢者は今後健康で長生きするためには色々なワクチンを打ち続ける必要があるということかなと（肺炎球菌ワクチンもそう言えば高齢者対象接種制度があったなと思い出した）
210
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…
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日経の記事の元論文はこちら
thelancet.com/journals/lanps…
212
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
213
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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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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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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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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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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「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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「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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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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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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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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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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「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
Takashi J Ozaki, PhD / Data Scientist since 2012 / tjo.hatenablog.com / DVT (treated with Rivaroxaban) / Tweets are totally personal & my own