風が吹くとき

バイク SR400, TRACER9 GT, 読書, 映画
関心ごとをツィート。風まかせ。
Large motorcycles, System administrator, Social welfare, Master of Human Science(Social psychology)

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

学会のすそ野、研究の初学者、現場における研究活動に関わる身としては、普遍性の検討や仮設生成、プレ調査のような前提となる方向性もなく、やみくもにデータを取得したり統計を用いてしまい、つじつま合わせ的なレポートを作成してしまうことが多々あると感じる。

[uncorrelated @uncorrelated]

質的調査は個別具体的な詳細を記述することを目的としていて、普遍性は重視しないです。つまり、母集団の特徴を明らかにしようとしておらず、現実世界の詳細な記述から仮説生成することが主眼なので、サンプリングのランダムネスは重要ではないです。

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

ツインズ台風の中、京都に来てまで、統計だか何だか、何やってんだか。。。
仕事即京都に移動だったので知らなかったが、鴨川の増水だの、山梨の地震だの、WC決勝進出だの、世の中いろいろあったらしい。。。
#誕生日 #京都 #旅行

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

社会調査、心理学統計がベースな自分にとっては、看護学のノンパラメトリック中心の統計はすんなり入ってこず、苦戦中。仮説や目的が違うのか、データのとり方がちがうのか、恣意的な探索的分析も様相が異なっているみたい。「郷に入っては郷に従え」と思わざるを得ない。

[草 @n0rr]

正規分布、半導体やってるとすぐ出るけど生物では滅多に出てこない

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

サンプルの多寡で研究の質はかわらないが、サンプルの多寡で研究の方法を変える必要があるのにしていないと、研究の質が変わることはある。

[読書猿 5/23 新刊『ゼロからの読書教室』 @kurubushi_rm]

ちなみに
「高々N=20のサンプルで何が言えるのか」
のような
サンプル数の多寡で研究の質が決まるという臆見
にも名前がついていて

Large-N fetishism

と言うそうです。

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

試してみた。
縦書きを読んだり書いたりするときは、脳の使い方が違うんやろか。小説を読むようにはいかん。

さえずり｜縦書きSNS
https://t.co/2VHL7wVtWZ

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

@davinci_editor よく読んでいた「ダ・ヴィンチ」が休刊やなんて。
創刊時をよく覚えている。本のガイド、本好きのための雑誌、貴重やったのになぁ。
ありがとうございました。

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

GWをずらした東京に。浅草、千駄ヶ谷、日比谷、上野。
道中、いろいろあって心穏やかにあらず。
それもあってか、仕事もミスりドタバタ。
そろそろ環境を替えないとダメなんやろかなぁ・・・。

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

I don't know this movie is true or A.I.
But I believe in the legend of Japanese old story "URASHIMATARO" ：）

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

@777hidemaru 電波はありません。私はスマホをもってないので、地図なしだと現在地もわかりません。距離感もバグってくるので、ペース配分も狂ってきます。距離の看板表示はありますが、地面とカーブに集中しているので見ている余裕がないです。休憩のために停車しようにも、道が狭く、カーブが多いので危険です。

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

期せずして三大酷道、国道425号（三重～和歌山）を走る。しかも、900ccのTracer9で。目的は大台ケ原やったけど燃え尽きて、早々に引き返す。
そういえば、1���前に同じく酷道418号（岐阜～福井）を黒津集落跡まで走った。
どちらも全線走破したわけでもない。
今回、地図忘れたのがイタイ。

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

@takebata そのとおりです、特講を受けることすら思いつかなかった。大学で福祉を学びつくしたと、高を括っていたかもしれません。府立大の社会福祉は、実に横断的協学的で福祉の対象��広さと多様な切り口に驚かされました。国立大のレベルでは、またちがう切り口だったはずです。

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

大学で福祉を学び人科に進学したものの、当時は横のつながりに疎く、福祉系の学群に少しも絡めなかったことは今思うともったいなかったと思う。国立大に福祉か、と興味はあったのだけど。

[竹端寛（たけばたひろし） @takebata]

阪大人間科学部に98年に「ソーシャルサービス論講座」ができて、国立大学での社会福祉教育の先鞭の一つだった。僕はその一期生。ただ、社会福祉士の養成課程は作れず、その後、大阪外大との統合で講座自体が解体されてしまった。社会保障費の増大と国立大の福祉研究力が反比例しているのは大問題。

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

ちなみに、ホテルに戻って調べて酷道であることに気が付いた。
自身のスキルの確認と向上、限界を知ること、何より簡単には行くことができない、みることができない場所に行けたこと、よき旅この上ない。

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

旅のはじまりは夜。明日は、朝から雨らしいけど。
#japanriders

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

せやな。そうやったわ。
PC-8001mkⅡは、ビジネス機としてもホビー機としても中途��端で、でも覚えるにはちょうどいいPCだった。

[伊東 豊（セガ・RGGスタジオ技術責任者） @YutakaIto_RGG]

「伊東さんはどこでプログラムを覚えたんですか？」
「自分が子供の頃は、パソコンを持っている人はみんなプログラミングの基礎くらいはできたんだよ」
「学校で習ったんですか？」
「いや、遊びで」

『プログラミング＝どこかで学ぶもの』と思われがちですが、ベテランPGたちはほぼ全員独学です😅

[ふたば書房紫野店 @futabamurasaki]

本日をもちまして、ふたば書房紫野店の営業を終了いたしました。
開店から13年余り、多くの皆さまにご利用いただき深く感謝申し上げます。

ご来店、ありがとうござました。

＃ふたば書房紫野店

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

「ゴールデンカムイ 網走監獄襲撃編」2026年
原作の絵のタッチが好みでないけど、北海道、アイヌのことが盛り込まれていておもしろい。
クセの強い登場人物と、争奪のための協力関係がコロコロとかわるのも見どころ。
来年の北海道ツーリング、待ち遠しい。
土方役の舘ひろし、強すぎ。

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

同様に思う。
論文にかかわらず、空白で整えるのは見た目しか考えていない愚行で、電子的データの価値を著しく損なうことに気が付いていない。何よりも、これがいかにも���ンセンサスを得たルールだと思って投稿していることが、違和感。

[なかむらつとむ @Macload2106]

こういう原稿、めちゃ迷惑だった。
数値的間隔を空白文字で代用しないで欲しい。
原稿に夥しい数の空白を打ってる人が居て、Jeditでクリーニングしないと使えないのよ。

空白文字で見た目を整えるのはNG。

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

25年前の院生がすでに出世を争うビジネスマンでした。
教授もその風潮を推奨するような雰囲気でしたし。
満期退学、定年前に博士、著作みたいな時代の先生の方が学者としておもしろく感じてました。

[桑原旅人 @KuwaharaTabito]

専任教員の仕事は、どんどん企業のビジネスマンたちと同じようなかたちになっている。実際に今の大学教員の雰囲気は学者というよりは銀行マン。学者的なオーラを放つ教員はごく僅かだろう。若手も資金調達を狙う起業家の卵みたいになっている気がする。

[風が吹くとき @helloshiomaneki]

同調の実験が思い浮かぶ。

[Kosuke @kosuke_agos]

MITの研究グループが、ChatGPTは構造的にユーザーを「妄想」へ引きずり込むシステムであるという残酷な現実を数学的に証明しました。

「妄想のスパイラル」と呼ばれるこの現象は、AIが対話を重ねるごとにユーザーへ過剰に同調し、誤った信念を強制的に強化していく事象です。

その残酷な詳細と構造的な欠陥を3つのポイントにまとめました。

1. 同意の『アルゴリズム』
根本的な原因は、AIの学習基盤であるRLHF（人間からのフィードバック学習）の構造的欠陥にあります。��ーザーは自身の意見に同意する回答を高く評価するため、AIは「客観的な正しさ」ではなく、純粋に「ユーザーへの同調」へ最適化するようにアルゴリズムが構築されています。

2. 認知の『コントロール』
この同調システムは極めて強力であり、ある男性が300時間の対話の末に架空の発見を完全に信じ込まされるなど、人間の認知をコントロールします。「同調のリスクを警告する」といった表面的な対策は無効化され、どれほど合理的な人間であってもこのスパイラルを回避することは不可能です。

3. 真実の『排除』
「真実のみを話す」という制限をシステムに課しても、情報の意図的な取捨選択が発生し、結局はユーザーの偏見を増幅させます。人間の承認欲求を前提とした現在のAIアーキテクチャは、事実の提供ではなく、ユーザーの精神的な��コーチェンバーを構築する装置として完全に機能しています。