tag:blogger.com,1999:blog-21467610932766905242012-02-23T05:51:38.418+09:00インターネット上で話題になっている事件を、理論とデータをもとに社会科学的に分析。uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.comBlogger663125tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-60144747555457480572012-02-22T23:00:00.017+09:002012-02-23T05:51:38.432+09:00

近年は自殺が過労死と認定されるケースも増えており、昨日も大手居酒屋チェーン「和民」で働いていた26歳の女性社員の自殺が、過労死だと認定された（北海道新聞）。それに関した創業者の渡邉美樹のコメントに、不満の声があがっている（「究極の偽善者 ワタミの渡邊美樹社長 女性新入社員過労自殺の労災認定にも全く反省せず暴言ツイート」「和民社員、入社２か月後に自殺　労災認定→社長のTwitter発言、非難を浴びる」）。 1. 渡邉美樹氏の言い方が悪いのか？ 問題のTweetは以下だが、労務管理が出来ていたと言う主張が批判されているようだ。 労災認定の件、大変残念です。四年前のこと 昨日のことのように覚えています。彼女の精神的、肉体的負担を仲間皆で減らそうとしていました。労務管理 できていなかったとの認識は、ありません。ただ、彼女の死に対しては、限りなく残念に思っています。会社の存在目的の第一

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-39157377342280867772012-02-21T23:30:00.006+09:002012-02-22T20:43:33.123+09:00

周知の事だが日本経済にはデフレや円高よりも大きな問題がある。労働人口の減少だ。古典的な経済モデル（ソロー・モデル）で考えれば、労働人口が減少すると一時的には労働生産性が伸びるが、老人は貯蓄を消費に転嫁するため資本蓄積も低下し、さらに全体として経済成長率は低下してしまう。 一人あたりの生産量が増えていけば良いように思うが、年金や政府債務を考えるとそうも言っていられない。問題解決の方法は大きく二つある。(1)労働者が死ぬまで働く。(2)人口を増やしてしまう。(2)が可能かを考察してみよう。 1. 女性の社会進出だけが特殊出生率を決定していない 女性の社会的地位向上による影響で、少子化が進んでいると言う主張がある。女性の社会進出で婚期が遅れ、またキャリア上の不利になるので出生数が減少していると言うような説明だ。ある程度の説得力を持つが、日本よりも女性の社会進出が進んだ国でも、日本

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-43904180741376174152012-02-19T01:00:00.000+09:002012-02-19T01:06:04.751+09:00

米軍がC-130輸送機から高高度で物資をパラシュート投下する技術を改良していると、POPSCIが伝えている。米陸軍の精密投下システム（JPADS）は、2006年の時点で2,000ポンド（907Kg）の投下量では目標地点から300～400mの誤差があったが、現在では100m以内に着地させることができるそうだ。地形・風向・加速度センサーとGPSと高精度地図によって制御されている。 パラシュート投下の精度向上には実用上に大きな意義がある。まず、軍事的に敵地に投下する危険性が減る。次に、着地地点を安全な場所にする事により、物資の破損や地上人員の負傷を避ける事ができる。1999年9月に東ティモールで6歳男児がオーストラリア軍の投下した食料によって深刻な怪我を負い、義足をつけること余儀なくされた事故があった（Humanitarian Practice Network）。無人機（UAV）への

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-53632192147523493432012-02-16T06:00:00.016+09:002012-02-17T14:53:09.282+09:00

東浩紀氏の提唱している『一般意志2.0』は、ルソーの一般意思とは異なり意思決定メカニズムでは無く、「情報技術によってサポートされた、世論調査を遥かに超えた、細かい精度をもった民意の可視化システム」だそうだ（BLOGOS）。定義不可能な“民意”は論理的に可視化できない（もしくは“民意”から“正解”は導き出せない）わけだが、それを置いたとしても、世論調査をSNSデータのテキスト・マイニングが超える事は無い。 1. サンプリング・バイアスの問題 「分布の状態を調べる上でランダムサンプリングであることほど重要なことはねぇんだよ」と端的に指摘している人もいる（唐突に分布の話をしているように思えるが、東氏が『「一般意志2.0」のシステムで出てくるのは、どちらかというと、様々な意見がどのように分布しているかという一つの地図』と説明している）のだが、もう少し平易に補足してみよう。Twitterや

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-68554394678779427232012-02-14T07:00:00.005+09:002012-02-15T06:28:34.047+09:00

毒性が良く分からない低レベルの放射性セシウムに関して、確率論的に『「死亡率0.1%なら1000人にひとり死ぬ」は間違い』と言う話題があがっていた。早川群馬大学教授を批判する内容だが、批判になっているような、細部をつついているような感じだ。またベルヌーイ分布を持ち出す必要性は無いように感じられる。 1. 服毒者1,000人だと目立つ粗 Togetterにあるように、通例使われる確率分布はベルヌーイ分布になるため、死亡率0.1%の毒を1000人が飲んだときに、死亡者数0人は36.77%、1人は36.81%、2人は18.40%、3人は6.13%、4人は1.53%、5人は0.30%となっている。分布を書くと以下のようになり、これを意識する限りは「ひとり死ぬ」とは断定できない。 ただし期待値は1である。早川教授の“毒性の解釈”への批判を行う場合は、期待値で危険性を量るべきかと言う

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-26557868285574211742012-02-12T11:00:00.008+09:002012-02-17T05:19:07.815+09:00

「ちょっと速いRのコードの書き方」へのコメントで、「大して速くもならないコード高速化に時間を費やす、という本末転倒に到れば立派なR使い」と言うのがあったので、Rから外部コードを呼び出して、どの程度の高速化が可能かを確認してみよう。 まず参考文献だが「R の拡張を書く」の「4 システムと他言語間のインタフェイス」の部分とRinternals.hファイルが頼りだ。ヘッダーファイルを見ないといけないのは、網羅的な型などの説明が無いためだ。今回は参照しなかったが、公開されているパッケージの中身も参考になると思う。そこそこ日本語の解説もあるようだ（RjpWiki）。Fortranやextern C {...}を使ってC++でも記述ができるが、今回はCを用いる。 作成手順はJavaのJNIやPerlのXS言語と大差は無く、むしろ気軽に記述できる。データ受け渡しの規約に従いDLLを作成し、それを

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-64592451945565034642012-02-11T22:00:00.021+09:002012-02-19T12:14:04.131+09:00

Rはループ速度が段違いに遅いと言われる。確かにループとメソッド呼び出しで構成したマイクロベンチマークを実行すると、Javaが6.32秒、C++で6.33秒で終わる処理が、87時間18分16.0秒（推定値）かかったりする。S-PLUSやMatlabなどの他の同種の言語よりは高速か同等と指摘されているが、汎用言語に比べると断然遅い（Benchmark 2）。 もちろん大半の計算は問題ない。１万サンプルぐらいのプロビット分析を行っても、1秒もかからず計算が終わる。コマンドを打っている時間の方が圧倒的に長い。しかし人間はどのような環境でも速度に憧れるものだ。そしてRでも短時間に処理を終わらせる為のコツはある。 table.ptable { width: 400px; } table.ptable th { text-align: center; } table.ptable td

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-88853827067871301802012-02-08T08:44:00.002+09:002012-02-08T08:52:46.120+09:00

経済学者を自称する池田信夫氏が『FOMCは「インフレターゲット」を設定したのか』と言うエントリーで、FRBがインフレターゲティングを導入していないと主張しているが、欧米メディアではInflation targetingを宣言したと明確に報道されており、疑問の余地は少ない。 1. FRBの目的はインフレ予想の下振れ防止 バーナンキ議長のスピーチを良く聞けば分かるが、中長期の政策目標をクリアにする事で、家計や企業の抱える不確実性を減らすと同時に、政策効果を高める事が目的だと明確に言っている。そして、インフレでもデフレでも困るので2%ぐらいを目標にするそうだ。日銀の「物価安定の理解」は1%以下と言うターゲットレートなので、インフレしか心配していない。また、デフレ対策として追加的な量的緩和を選択肢から排除していない（関連記事:FRBが目標インフレ率2%を宣言）。つまり、インフレ予想の下振

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-63151339043262504272012-02-08T07:00:00.004+09:002012-02-08T22:08:50.109+09:00

統計学は便利なツールではあるが、容易に理解できない部分もある。理由は幾つもあるだろうが、哲学的な側面がある一方で、それに時間をかけてレクチャーされる事が無いのも一つの理由だと思う。統計学も何かの必要性、もしくは考え方に応じて発展した来たわけだが、コラムの人物紹介を除けばテキストに書かれた説明は無味乾燥としている。「統計学を拓いた異才たち」は、そういう隙間を埋めてくれる本になっている。 本書は20世紀の統計学史と言った内容だが、歴史学者ではなく統計学者が記述しているためか、統計学上の重要な概念の周辺を良く押さえている。訳注を見る限りは、逆に歴史的事実に幾つかの誤りがあるようだが、統計学の背後を知る上では大きな問題では無いであろう。 読み進めていけば、母数、t分布、最尤法、検定などの実に多くの概念が、20世紀に生み出されて来たことがわかる。しかし、それらは一般に利用されているのに、

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-73270311931257411202012-02-06T03:00:00.016+09:002012-02-06T13:16:42.211+09:00

学術的に確固たる証拠は無いが、傾向として確認できる現象として、緩やかなインフレ率と財政負担の関係がある。ドーマー条件から、経済成長率＞金利であれば財政赤字は縮小、経済成長率＜金利であれば財政赤字が拡大する事は広く知られている。この「名目経済成長率－名目金利」と言う財政負担の指標は、どうもインフレ率と相関を持っているようだ。 OECD Statisticsから1994年～2010年のG7のデータをダウンロードしてきて、「名目GDP成長率－長期金利（Long-term interest rates）」と「CPI上昇率」の関係を見てみよう。CPI上昇率が高いインフレ傾向にあると、「名目GDP成長率－長期金利」がプラスになって行く事が分かるはずだ。このスプレッドがプラスの方向に拡大すると、財政負担の軽減につながる。 相関係数は0.169だが、切片項もCPIの係数（0.882）も1%

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-45439267853429001282012-02-05T06:00:00.024+09:002012-02-05T09:58:52.629+09:00

「Rが使えるフリをするための14の知識」に対して、古参R使いから「Rユーザーの「フリ」なんてしなくていいんですよ」とコメントを頂いた。確かに、意識が高いRユーザーのフリをする人間は大変にウザイので、いない方がいいかも知れない。 どのぐらいウザイかは、身近にいるウザイ人物がRユーザーになったらどうなるかを想像すればすぐ分かる。例えば、そこそこ可愛い女子大生が、太めでマニアックでラーメンにこだわるR使いに質問すると、典型的には以下のような会話が展開されるであろう。 男「あれ、アイナちゃん、こんな所でどうしたの？もしかして、俺に告白したいの？」 女「・・・（キモヲタデブと付き合うぐらいなら、風俗で働くわボケ）。ミサワ君、こんにちは。」 男「何度も言っているけど、アイナちゃんの気持ちは嬉しいけど、全国のオレのファンが君を殺す事になるから分かってくれよ。」 女「・・・（どこに

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-35158952452104545402012-02-04T17:00:00.014+09:002012-02-06T13:44:06.422+09:00

米国FDAで公認され、ハーバード大学やイェール大学の授業で利用されるようになり、世間での認知度が着実に上昇している統計用プログラミング環境のRだが、ユーザーなのか、ユーザーになりたいのか、ユーザーとして振舞いたいのか分からない人が増えてきた。 スノッブなユーザーとして振舞う場合は、Rの特性を語れる必要があるので、ユーザーになるよりもRへの知識や理解が必要で、実は難易度が高い行動である。それでもあえて意識の高いRユーザーとして振舞いたい人々のために、最低限求められる事のチェック・リストを用意してみた。 1. 参考文献や参考ページを押さえておく 一番大事な事だが、参考文献や参考ページを押さえておこう。公式サイトで配布されている、「R 入門」「R 言語定義」「R のデータ取り込み/出力」は持っておくべきだ。R-TipsやRjpWikiも参考になる。 2. 演算子や制御構文を

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-70830760455715333272012-02-02T01:32:00.003+09:002012-02-02T11:02:38.252+09:00

@ITに『「次に来る」プログラミング言語を占ってみる』と言うタイトルで、オングス代表取締役の後藤大地氏が最近のプログラミング言語事情を解説しているのだが、どうもしっくり来ない。そこに“新しい言語”が無いからだ。Java、C、C#、Perl、PHP、Python、Ruby、JavaScript、Objective-Cは既に利用者も利用目的も浸透している。 一般的ではない言語としては、Luaに言及されていたが、速いだけでは中々と利用用途は広がらない。Rは随分前から徐々に統計解析パッケージとして利用を拡大しているが、用途は固定化している。ハーバード大学の確率・統計の授業でも、最後のLecture 34の発展コースの紹介で、Rを強く勧めていたので、より一般化している感じはあるが（関連記事:動画で見るハーバード大学の統計学の授業）。「次に来る」と言った息吹きを感じる状態ではない。 実務で使

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-90144922610813324262012-02-01T17:00:00.000+09:002012-02-01T17:13:15.482+09:00

橋下徹氏を“曖昧”に批判している香山リカ氏だが、状況を把握しないでテレビ討論会に望んでいたのか、その主張が不評だ（e.g. いま、香山リカ女史の無能さがヤバい）。香山リカ氏の主張が著しく論拠の欠く事から、大多数の感想は彼女に批判的である（livedoor ニュース）。 恐らく香山リカ氏は大阪府に関するニュースを全く読んでいないのであろう。「変化を訴える前に、目指すべき社会像を語るべき」と主張している。しかし、変化の方向性を理解できていない時点で、政治音痴も甚だしいと言わざるをえない。公務員削減が何を目的としているかと言えば、大阪府が財政再建団体に転落し、公共サービスの水準が落ちるのを防止するためだ。教育改革が必要なのは、大阪府の児童・生徒の学力が低下しているためだ。 学力低下の問題は、2008年9月から始まっており、橋下氏の目標が児童・生徒の学力向上にあるのは間違いない。

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-48533622335137184922012-01-31T23:00:00.077+09:002012-02-01T14:52:48.651+09:00

最近はベイジアンが増えてきて、実用分野での利用も進んでいるようだ。話題としては知っておきたいが、世間一般には理解に混乱を生んでいるようだ。 ベイズ推定は入門レベルの統計学の教科書ではオマケ的な扱いがされており、実際に伝統的な統計手法を拡張している面が強い。そういう意味では、誤解や混乱があっても仕方が無い。 利用する必要があるのか無いのか良く分からない点も多いのだが、知らないと告白するのも気恥ずかしいかも知れない。自分ではベイズ推定で分析を行わない人が、ベイズ信者と話をあわせるために最低限知っておくべき事をまとめてみた。 1. ベイズ推定とは何か？ ベイズ推定とは、ベイズの定理を応用した推定手法だ。端的に理解するためには、最尤法に事前確率を導入している事だけ覚えれば良い。これで哲学的議論を全て回避してベイズ推定を把握することができる。 下の(1)式ではπ（θ）が事前確率、π(θ

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-4973250004792379952012-01-30T02:50:00.004+09:002012-02-01T10:28:52.909+09:00

少し前にTwitterで噂になっていて、その後、「ハーバードの確率の授業が凄い件」と言うエントリーで紹介されてた"Statistics 110: Introduction to Probability"を週末に拝見した。Lecture 01、30、31しか視聴していないが、英語と統計学を勉強したい人に強く勧めたい。 iTunesが必要だが、それも無料でダウンロードできるので、ブロードバンド環境であれば手軽に誰でも視聴できる。動画だけではなくレジュメ・宿題・答えもPDFでダウンロードできるので、ハーバードの統計学の授業で何が行われているかを確認できる。 かなり要点を絞りつつあっさり授業をしているわけだが、上述のエントリーにあるように「数学的バックボーンがなくてもわかる」と言うわけにもいかない。少なくとも宿題では、ガンマ分布やモーメント母関数を使った数式の展開が要求されている。あとχ

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-35147794599821903852012-01-26T17:00:00.001+09:002012-02-08T07:56:08.424+09:00

FRBのバーナンキ議長が目標インフレ率の導入を宣言した。中長期の政策目標をクリアにする事で、家計や企業の抱える不確実性を減らすと同時に、政策効果を高める事が目的だそうだ。インフレでもデフレでも困るので2%ぐらいを目標にし、毎年1月に再検討を行うそうだ（Ustream）。なおCPIではなく、食品とエネルギー価格を除外したPCEで評価する（Reuters、Bloomberg）。 FRBには物価の安定と雇用の最大化の二つの目標がある。いかし今回のFOMCの記者会見では、雇用の最大化は、金融政策以外の経済構造に依存する部分が多いため、目標を求めないと説明されている。つまり、実質的にFRBはインフレ目標を中心に政策立案を行う事が明確化されたと言える。 ECBも一応、目標インフレ水準を2%と置いている。解釈にもよるが、FRBがインフレ・ターゲティング採用国となったのは、マクロ金融政策

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-64471342115998468822012-01-25T09:00:00.015+09:002012-02-06T05:57:59.773+09:00

リフレーション政策に期待する人々から見ると、なぜ日銀がリフレ政策を行わないかは疑問らしい。日銀総裁の知性を批判する人々さえ見かけなくも無い。 しかし、リフレ政策を推進する高橋洋一嘉悦大学教授や飯田泰之駒澤大学准教授は、リフレ政策に対して、日本銀行が何を考えているかを説明する事は無いようだ。逆に池田信夫らリフレ政策に反対する経済評論家が日銀の関心事項を詳細に説明しているかと言うと、そうでもない。 日銀が公式にその理由を発表する事が無いからではあるが、議論の整理のために簡単に考察してみよう。誤解が無いように確認しておくが、インフレ・ターゲティングではなくて、リフレーション政策をどう考えているかだ。 1. 流動性の罠にあると量的緩和に効果は無い 効果が無いと見ているのは確かだ。日銀、つまり白川総裁は人口高齢化による低成長が期待インフレ率を押し下げており、流動性の罠にはまっていると考

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-9115047029920152682012-01-23T06:00:00.007+09:002012-01-23T09:27:54.765+09:00

今や家電製品や電気自動車に欠かせないリチウムだが、未採掘の資源量は十分にあるにも関わらず、偏在が理由で寡占状態になっており、供給不足が心配されている（POPSCI）。この寡占状態を打ち破る可能性のある新技術が開発された（Technology Review）。 塩湖かん水から精製する方法が主流なのであるが、チリのアタカマ塩湖、アルゼンチンのMuerto塩湖、中国のチベット自治区や青海省、米国のはネバダ州西部のシルバー・ピーク（写真）などが代表的な産地だ（生産国 - リチウム）。多くの産地では、18から24ヶ月間、リチウム濃度を増すために、かん水を日干しにして炭酸リチウムを得ている。写真の青緑のプールがその施設だ。 米国のシルバー・ピークでは採掘を行っているが、コスト競争力に劣る。そこでSimbol Materials社は地熱発電所に注目をした。地熱発電所は熱水や蒸気を汲み上げて

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-24346465146508224752012-01-22T08:30:00.002+09:002012-01-22T08:30:53.900+09:00

加入者数シェアも販売数シェアもAndroidがiPhoneを上回って推移している米国のスマートフォン市場だが、iPhone 4S後に状況が少し変化したようだ。2011年10月に61.6%であったAndroidの販売数シェアは46.9%に急落し、iPhoneのシェアが25.1%から44.5%に急増している（Nielsen Wire）。 廉価になったiPhone 4や3GSが貢献しているのか、iPhone 4Sが貢献しているのかはニールセンの数字からは不明なのだが、少なくともiPhoneが市場シェアの維持に成功しつつあるのは確かなようだ。もしかするとAndroidを再逆転する事もあるのかも知れない。

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地球温暖化ガス、特に二酸化炭素（CO2）の排出抑制は頭の痛い問題である。火力発電所や自動車からだけではなく呼吸をしても排出される気体で人間活動に不可欠で、さらに回収するのが困難だからだ。しかし、Alain Goeppert、G. K. Surya Prakash、そして1994年のノーベル化学賞受賞者George A. Olahらの研究チームが、ポリエチレンイミンをベースにした新素材でこのCO2を掴まえる事に成功した（ScienceDaily、写真はbLavishより）。 新技術の特色は、材料が廉価ですぐに利用できる事に加えて、従来素材と異なり湿度が高い環境でも機能する事だ。捕獲されたCO2は、他の物質に簡単に転用する事で永久に環境から分離する事ができるとされている。火力発電所の煙突に設置する事で、CO2の排出量の大幅削減が可能かも知れない（関連記事:火力発電所の煙突が高いのには

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-63252576610671970102012-01-20T06:00:00.020+09:002012-01-20T20:14:17.644+09:00

連邦議会の報告書によると米軍の航空機の三分の一が無人機（UAV）になっているらしい（Danger Room）。これは数年前の40倍の規模で、2005年には全体の5%でしか無かった。現在は、有人機10,767に対して、無人機7,494が存在するそうだ（原文では31%と書かれていたが、恐らく全体の41%になる）。偵察や爆撃任務だけではなく、物資や人員の運送も行えるようだ。事故率も低下してきており、2005年は10万時間につき20件だったのが7.5件と、有人機であるF-16戦闘機と同等のレベルに達しているようだ。 問題が無いわけでもなく、無線の帯域が足りない為か重複している機材が多いのではないかと指摘されている。福島第一原発の偵察でも活用されたグローバルホークは500MB/sの帯域が必要であり、これは1991年の湾岸戦争時の米軍全体の利用帯域の5倍である。自律航行が出来ないと、同時に多数

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英Guardian誌に、Michael Gove氏のデジタル・リテラシーに関するスピーチが掲載されていた。Gove氏は英国保守党議員で、現在の教育担当相だ。 Gove氏によると、時代が変化しあらゆる分野に情報通信技術（ICT）が進出しているのに、教育分野はそうではないそうだ。教育分野にICTを導入することで広い層に教育機会を与え、学習方法を改善し、学習進捗の把握を容易にする事が可能になる。また、医療分野などで広くコンピューティングが使われる時代であり、インターネット上の情報共有のあり方も変化しているので、ICTに関するカリキュラムの改善も訴えている。教育用プログラミング言語Scratch（@IT参照）の利用にも触れられており、話題になっていた。 1. 教科『情報』の不思議カリキュラム 日本でも必修ではないが『情報』と言うカリキュラムが作られている。この『情報』に関連したセンター

uncorrelatedhttp://www.blogger.com/profile/07259795262696796179noreply@blogger.com1tag:blogger.com,1999:blog-2146761093276690524.post-37865723854336355212012-01-17T08:20:00.000+09:002012-01-17T08:20:31.232+09:00

外界からの刺激や経験によって神経回路が再編成される事を脳の可塑性と言うが、大人になって可塑性が低下する仕組みはよく分かっていなかった。しかし、神戸薬科大学生化学研究室の宮田真路研究員と北川裕之教授らは、マウスの脳に存在するコンドロイチン硫酸の糖鎖構造を遺伝的に改変させ、子供型のコンドロイチン硫酸を作らせることで、大人でも可塑性を維持させることに成功したそうだ（神戸薬科大学）。研究成果はNature Neuroscienceのオンライン版に掲載されている。 実験としては、成体だと通常は少なくなる6-硫酸化コンドロイチンを、成体でも合成するマウスを作成し、片眼を遮蔽して弱視になるかを調べた。成長期のマウスでは、遮蔽された眼からの入力を伝達する神経回路が減弱し弱視となるが、通常の生後60日以降の成体マウスでは神経回路の再編成は発生しないので影響を受けない。さらに研究チームでは、遺伝子改変

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プログラマから見ると、不思議なウェブページがある。プログラミング言語の駄文チュートリアルと、そのリンク集だ（プログラミング言語「基礎文法最速マスター」ランキング、はてな的プログラミング言語人気ランキング）。 内容は決まっていて、各種プログラミング言語の文法が大雑把に説明してある。しかしリファレンスをのような、網羅的な説明にはなっていない。学習用に具体例を説明してあるわけでもなく、これを読んで何かを得る人物がいるのかが分からない。 不思議とソーシャル・ブックマークで人気になっており、1000を越すはてなブックマークが付いていたりする。さらに不思議な事に、その駄文チュートリアルのリンク集に1000を越すはてなブックマークが付いている。 1. ^.*基礎文法最速マスター$に存在価値は無い 駄文と言いきれる理由は、プログラミング言語ができない人（以下、未熟練者）が読んでも理解

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