Depot

つれづれなるままに、日暮し、PCにむかひて、心にうつりゆくよしなしごとをそかはかとなく書きつくれば、あやしうこそものぐるほしけれ。

Curriculum Vitae

Yamanatan Kac

日本科学技術大学理学部物理学科(上田次郎ゼミ)

帝都大学大学院理工学部物理学科(湯川学ゼミ)

Ph.D.

專門:システム科学

f:id:yamanatan:20151229233043j:plain

About #stars

  • ☆ (must read)
  • ☆☆☆ (nice read)
  • ☆☆☆ (partly interesting)
  • ☆☆(a bit interesting)
  • ☆(oops!)

Favorite Food

  • Chocolate-mint ice cream
  • Gōngbǎo Jīdīng(宮保鶏丁)

What I don't like

  • 手段と目的が一致しないこと
  • 本質的でないこと
  • 無知なのに傲慢な人
  • 自己愛性パーソナリティ障害な方々

Favorite Drama

Favorite Movie

Favorite Anime

Dream

  • 黒猫を飼ってセーレムって名付けること
  • 図書館に住む(家を図書館にする)こと
  • フレンズみたいな友達関係を築くこと
  • ウィーン・フィルニューイヤーコンサートを生で聞きに行くこと
  • 出演者全員コスプレの結婚式をあげること

例えばこういうの

Dunafon Castle Wedding - Heather and Bobby — Philadelphia Wedding Photographers - The Willinghams

  • 全編オペラ(参加者も台本付きでガチで参加させる)の結婚式をあげること
  • イビサ島マヨルカ島に新婚旅行に行くこと。 

帝都大学の有名人について

  • 僕の指導教官でもある湯川学帝都大学物理学助教授(准教授)
  • 理工学部の名物教授といえば、渡来角之進教授。何言ってるかわからない講義で有名
  • 附属病院の下村教授。奥さんと娘さんが美人揃いであることでも有名。
  • UCLA元教授の国立笙一郎さんはうちの医学部出身。
  • 学生時代に文学部を主席で卒業され、現在は文学部で心理学を教えている秋山教授。よく一緒にいる女の人は奥様?
  • 同じく心理学専攻で帝都大学史上最年少で教授になった葛城リョウ先生。秋山さんと葛城さんは学生時代にライバルだったとかいう噂も・・・。
  • 今は刑事になったらしいですが、昔は動物生態学分野で有名だった都島さん。
  • 講義しに来ている推理作家の高村耕司さん。
  • 直森賞、菊川賞、国際文学芸術賞大賞受賞作家の宇佐見さんはうちの法学部OB。

幸福の「資本」論

幸福の条件 

  1. 自由
  2. 自己実現
  3. 共同体=絆

3つのインフラに対応

  1. 金融資産
  2. 人的資本
  3. 社会資本

地方のマイルドヤンキーたちは友達を社会資本にしていること

 

日本社会は(おそらく)人類史上はじめて、若い女性が体を売りたくても売れない時代を迎えたのです。

金融資産と社会資本をほとんど持たずに地方から都会にやってきた若い女性の中に、唯一の人的資本であるセックスすらマネタイズできない層が現れました。

最貧困女子の誕生です。

最貧困女子を生み出す原因となったのが風俗嬢の大量供給

風俗の仕事が若い女性たちに認知されたのは、獲得した顧客に応じて収入が増える実力主義・成果報酬の給与体系で、出退勤や労働時間、休日を自由に決められる完全フレックスタイムだからです。これはグローバルスタンダードにおける最先端の働き方

最貧困女子・・・彼女たちのセイフティネットは福祉団体やNGOではなく、ヤクザやブローカー、売春業者などが提供しています。なぜなら、搾取するためには生かしておかなければならないのですから。

 

 マイナス金利の世界では、賢い人は利得を最大化するために金融資本よりも人的資本を有効活用する、すなわち働くのです。

 

 大手企業の採用責任者が見ているのは、その学生が「興味の持てない仕事、裁量権のない仕事、希望していない地域での勤務」を命じられても、組織の中で縁の下の力持ちの役割を果たせるかどうかなのです。・・・有能だが個性的な人材は真っ先に選考から外されるのです。

 

学歴には基礎的な知能を証明する以上の価値はなく、大学での成績は入社後は一切考慮されず、すべての新入社員が同期として横一線に並ぶのはこれが理由です。大学院の修士を出ても学部卒と同じ扱いで、博士は年齢が高いのと扱いを別にしなければならないことで嫌われ、そもそも入社できません。

そんな新入社員が、メンバーシップ型の組織の中で、それぞれの伽藍に最適化されたゼネラリストになることを要請されるのですから、こうした仕事環境からプロフェッショナルが生まれてこないのは当たり前です。

知識社会化が進むにしたがって、当然のことながら、仕事に要求されるプロフェッションのレベルは上がっていきます。しかし日本の会社はゼネラリストで構成されており、プロフェッショナルを養成する仕組みを持っていません。

年功序列・終身雇用の日本企業では、プロジェクトの責任者を外部から招聘したり、中途入社のスタッフだけでチームを作るようなことができないからです。そのため社内の乏しい人材プールから適任者を探そうとするのですが、そんな都合のいい話があるわけがなく、スキルや経験、知識のない人間が集まる「不適材不適所」の現場の混乱を長時間労働マンパワーでなんとか切り抜けようとし、パワハラとセクハラが蔓延することになるのです。

 

高度プロフェッショナル労働制

多くのサラリーマンが、「スペシャリストもバックオフィスも正社員ならみな平等」というこれまでのぬるま湯が破壊されることを嫌っているからです。

これまで正社員の既得権に安住してきたバックオフィスのサラリーマンがこの法案に反対するのは当然です。

スペシャリストのサラリーマンまで法案に反対しているのはなぜでしょうか。

そもそも日本の会社には、スペシャリストなどいないのです。そんな彼らにとって、「スペシャリスト的な仕事が優遇される法案」など何の意味もないばかりか、自分になにひとつ「スペシャル」なものなどないことが暴露されるだけなので、彼らが必死に反対するのもやはり極めて合理的なのです。

 

疫病のように蔓延するブラック企業は例外ではなく、低成長に苦しむ日本経済が発見した経営イノベーションであり、日本的雇用の歪んだ構造が生んだ直系の子どもたちなのです。

 

日本の会社の終身雇用は、その実態を見れば、超長期雇用の強制解雇制度です。退職金とは、定年後のまともな仕事を放棄する代償でもあるのです。

 

ひとは「好きなことしか熱中できない」

嫌いなことはどんなに努力してもやれるようにはならないのです。

私たちが自分にあったプロフェッションを獲得する戦略はたった一つしかありません。それは仕事の中で自分の好きなことを見つけ、そこにすべての時間とエネルギーを投入することです。

 

 

 

 

編集中

 

アマゾノミクス

 かつて「情報に基づく意思決定」という言葉がよく使われたが、今ではデータ量があまりに膨大すぎて、人生において何らかの意思決定をするとき、すべての情報に目を通すことはできない。われわれの抱える問題やニーズの解決に役立つデータを活用するには、ツールが必要だ。

われわれが自らの意思決定にまつわるトレードオフをこれまで以上に理解できるうように、データを収集、結合、分析することには合意してもいいだろう。

トレードオフを評価するには、人間の判断が欠かせない。

 

データの対称性の原則に基づけば、おカネを支払った顧客側にも通話記録を確認できるようにすべきである。

 

 精製された石油は、産業を支える機械の燃料になり、また現代経済を支えるほとんどの製品の製造で使われてきた。同じように生データ自体はあまり役に立たない。データに価値を付与するのは、データを統合、分析、比較、選別し、新たなデータ製品やサービスとして流通させるデータ精製会社である。石油が産業革命以後の社会を支えた装置の燃料となったように、精製されたデータはソーシャルデータ革命を支えるインフラの燃料となる。

 

ニューヨーク・タイムズ記者のチャールズ・デュヒッグは、ある若い女性が大手小売チェーンのターゲットで買い物したところ、その履歴をもとにターゲットのアルゴリズムがマタニティグッズの案内を自宅に送りつけた、という興味深いエピソードを書いている。女性の父親は激怒した。だがその数日後、女性は父親に妊娠している事実を打ち明けたと言う。ターゲットのアルゴリズムの判断が正しかったわけだ。

 

現在の法律や社会規範は、データが足りないという前提に基づいてつくられている。たとえば保険は、十分な情報がないために作られた。

生成されるデータ量が増えるに連れて、今後は個人レベルんでリスクを予測できるようになり、個人別に保険料を変えられるようになる。

目をつぶってデータなど存在しないと頑なに言い張るのも一つの選択肢だ。その一方、データが存在することを認め、それによってわれわれの生活をどう変えていくべきか考えるという選択肢もある。我々は情報という新たな資源を使って、どのような世界を創りたいのか。

 

個人データの金銭的価値は、あなたがそれに付与する感情的価値とはまったく違う。・・・何百万という人々のデータを統合し、分析することによって初めて、有益な相関性やパターンが見つかるのだ。そこから一人分の個人データがなくなったとしても、データ企業は残りのデータから同じ結論を導き出せるだろう。個人の方はサービスを享受する機会を完全に失う一方、データ企業の方は失うものは実質的にゼロだ。

 

データ・リテラシーを身につけるというのは、データ会社による推奨はあくまで確率論であり、あらゆる意思決定にはリスクとリターンのトレードオフがつきものだと理解することだ。膨大なデータがあり、不確実性はきわめて少ないと思われるときですら、それは変わらない。データ会社はあなたに変わって意思決定をするのではなく、誤りのリスクを排除し、あなたが膨大なデータの恩恵を享受できるようにするべきだ。

 

私がアマゾンにいた頃、顧客が商品を閲覧してから、実際に購入するまでのタイムラグに注目したことがある。・・・タイムラグがマイナスというケースだ。

結局アマゾンのコンピュータの内一部がアメリカ太平洋標準時に、他のものはグリニッジ標準時に設定されていたことが明らかになり、ようやく八時間のタイムラグはさまざまなクリックに異なる標準時が適用されていたために人為的に生じたものであることがわかった。

 

ユーザーが最も重視するのは、(レビュアーが実名を使用しているかどうかではなく)、レビュアーがレビュー対象の商品を実際に買ったか否かをアマゾンが示すことだとわかった。

 

 Netflixは、特定のカテゴリーの映画に対するユーザーの興味を示すもっと正直なシグナルは、視聴を中断するまでの時間であることに気づいた。つまり何を推奨するか決めるうえでは、作品の評価データより視聴データのほうが参考になる。これはリチャード・ニスベットが指摘した現象だ。人は自らの行動や意思決定の背後で、どのような認知プロセスが働いているかを分かっていないことが多い。つまり、われわれの自己認識や内省能力は限られている。

 

人間は主に自分の失敗や成功を基に学習し、それを自らのソーシャル・ネットワークに所属する人々の失敗や成功で補強する。専門家のアドバイスからも学習する。それとは対照的に、機械は自らの失敗から直接学ぶだけでなく、ネットワークにつながったすべてのマシンの失敗から学んでいく。

 

 

 

 

 

 

 

 

編集中

アマゾノミクス データ・サイエンティストはこう考える

アマゾノミクス データ・サイエンティストはこう考える

 

 

ちょっと今から仕事やめてくる

 一方俺は、その人間力とやらが自分には備わっていると思っていた、ただの阿呆だ。社会というものを完全になめていた。

 

いいか、この世界は数字の取り合い、蹴落とし合いなんだよ。入って半年の新人に大型契約なんて取られたらなあ、俺はその倍の数字を期待されるんだ。お前には緊張感が足りないんだよ。誰でもすぐ信用して、綺麗事並べて。それでやっていけるような世界じゃないんだよ。

 

漫画201804

 

 

 

 斉木楠雄のサイ難☆☆☆

 次巻で完結ですね。最後に佐藤くんの使い道を発明したのは流石でした。

斉木楠雄のサイ難 25 (ジャンプコミックス)

斉木楠雄のサイ難 25 (ジャンプコミックス)

 

 ダンジョン飯☆☆

 数巻前あたりから当初のコンセプトとは打って変わり、ダンジョン探訪みたいになってますね。作者の関心が変わっていっているようにも感じます。面白くないわけではないわけですが、この路線は外伝でやってほしかったです。

 東京カリニク鉄砲隊☆☆☆☆

 山賊~とはまた違って、より現実味がある狩り漫画(山賊の作者は野性味溢れすぎていて都会っ子には参考にならない)、キャラも色々出てきて楽しめました。というか嫁が可愛すぎる。

東京カリニク鉄砲隊 (角川コミックス・エース)

東京カリニク鉄砲隊 (角川コミックス・エース)

 

鬼灯の冷徹

無職転生☆☆

 新展開と飲酒回

異世界でカフェを開店しました☆☆

女子向け異世界もの、個人的には少し辛くなってきた。

異世界でカフェを開店しました。5 (レジーナCOMICS)

異世界でカフェを開店しました。5 (レジーナCOMICS)

 

ハイスコアガール☆☆☆☆

 相変わらず悔しいほど面白い秀逸なラブコメ、ギャグパートも最高

君に届け☆☆

無事完結、おめでとうございました。

不滅のあなたへ☆☆

 1巻だけ読んで合わないなーと思ったので敬遠していましたが、評判がいいので最新刊までまとめ読み。アルジャーノンに~を想起させる凝ったプロットだなとは思うものの、ちょっとまだハマれていない。

 

 

 

 

デジタルエコノミーはいかにして道を誤るか

全体的に広く浅くの議論で、いかにもジャーナリストの人が書いたような本、第二部まで読んでストップしました。

 

いまだ果たされていないのは、労働時間をまんべんなく引き下げられるように生産の成果を均等に分配することだ。それが実現できていないのは、政治的に非常に難しいからである。労働と再分配の持続可能なバランスを編み出すのは想像を絶するほど難しい。特権を享受する富裕層は貧困層を支えるための金銭的負担をしたがらない。

現代の富裕層は自力で財産を築いたものが多く、所得階層の最底辺の人々より長時間働く傾向が強い。その大半が努力してスキルを磨き、リスクを取って、キャリア形成をし、仕事に長時間捧げてきた。どれが欠けても高所得は得られなかったはずだ。

個人の努力に意味がないと言うつもりはない。個人の努力はとても大事だ。だが、個人の努力によって生み出されたと見は100%、その努力を発揮できた社会のおかげである。 

世の中に富を生み出す側と享受する側がいるという考えは、富が築かれる社会的基盤を無視している。

 

免許が参入障壁となってその分野のプロの希少性を守り、免許がなかった場合よりも報酬を高く保つことにつながっている。しかし免許は濫用されるきらいがある。2012年にルイジアナ州の修道士グループが収入の足しにと手作りした木製の棺を販売しようとしたところ、葬儀施設の免許がないという理由で許可されなかった。

 

アセモグルとロビンソンの著作は、投票権の拡大は社会不安や革命といった更に危険な結果が生じる可能性を深く憂慮した政治階級による理性的判断だったと結論付けている。

 

 Vox・・・複数のウェブメディアを所有するもっと大きなメディア企業、Voxメディアの傘下で運営されている。Voxには創業時にいくつかの戦略資産があった。1つ目はChorusという同社のよくできたコンテンツマネジメントシステムで、このおかげでVoxは革新的な新しい形で記事を見せることができた。

今後長きにわたって生き残れるかどうかにはそれ以上のものが関わってくる。生き残るには文化が必要だ。成功する起業家は事業の成功を助けてくれる文化を築く。

デジタルエコノミーはいかにして道を誤るか

デジタルエコノミーはいかにして道を誤るか

 

 

Do Academic Journals Favor Researchers from Their Own Institutions?

  • In a recent study, we find that two international relations (IR) journals favor articles written by authors who share the journal’s institutional affiliation. We term this phenomenon “academic in-group bias.”
  • In academia, citations are considered a marker of quality — the more citations a paper receives, the higher quality it is assumed to be. If papers written by researchers from Blue University and published in the Blue Journal get fewer citations than papers written by researchers from Red University and published by the Blue Journal, this could signal that the Blue Journal was willing to lower its standards for its own researchers; this could then indicate in-group bias.
  • Our results confirm the existence of academic in-group bias. When published in Harvard- or MIT-related journals, articles published by graduates of Harvard and MIT receive roughly 60% fewer citations than papers written by out-group scholars. This difference is statistically significant and very large in magnitude. It’s also in contrast to what we see when we look at the control group journals. In these journals, Princeton authors get roughly the same citations as the out-group authors, while Harvard and MIT get more citations.
  • What harm can academic in-group bias create? First, it can tilt tenure decisions and other promotions based on an academic’s publications. Some competent scholars might lose while others who are less competent might benefit. This adverse effect can be minimized if the field incorporates this bias into its decision-making process, putting less weight on publications of in-group members in the home journals and assigning more weight to publications of out-group members.

hbr.org

 

References

Editorial Bias in Legal Academia | Journal of Legal Analysis | Oxford Academic

Favoritism versus Search for Good Papers: Empirical Evidence Regarding the Behavior of Journal Editors

https://www.journals.uchicago.edu/doi/abs/10.1086/261927?journalCode=jpe