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。
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。
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。
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）。
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）。
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）。
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。
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。
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。
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。
金融政策に関して日本銀行を批判する人々が多数いる（関連記事:リフレ政策は本当に下火になったのか？）。昨日も『【日本の解き方】“ダメ”な日銀総裁を解任できる規定を！』と書かれていた。中央銀行の独立性自体を否定する挑発的な内容だ。日銀総裁を「国民にとってはいい迷惑」と断罪している。しかし日銀総裁の是非はともかく、その考え方が分析されてはいない。他の日銀批判の記事でも、日銀総裁の考え方を分析する事は無いようだ。
SNSの普及でインターネット上には多様な意見が氾濫するようになった。巨大なデータベースになっている。そしてテキスト・マイニング技術の発達で、このデータベースは効率的に利用できるようになった。検索サーバーを通して必要そうな情報に高速に辿り着けるようになった事はもちろん、検索キーワードのトレンドも可視化（Google Trends）され、Twitterの情報で流行予測や選挙予報をするなどの応用もされはじめている（クチコミ＠参院選2010）。
気付くと年が変わっていたので、2011年の人気記事を簡単に振り返ってみたい。
全体としては2011年は批評系の記事のアクセス数が多く、次に原発関係の記事が多くなっている。東日本大震災の影響が大きいのは、やむを得ない所であろう。
原発関連の一連の議論を見ていて思うことがある。評論家を含めてデータを読めない人が多い事だ。誤解から多くのノイズが発生している。しかも、データに小細工をしたり（ある環境経済学者の原発コスト分析を考える）、データの付帯事項を無視する人（東海地震の発生『確率』に振り回される官邸）が出ている。
マイクロソフト社が技術分野でもっと熱い専攻の一つとして分析/統計をあげている（Microsoft JobsBlog）。同社以外でも統計学は、今後最も有益なスキルの一つだと考えているようだ（NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics）。しかし、データマイニングの話も一般化しつつあって学習ノウハウなども公開されているが、経験にあわない部分が多い。統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い7つのポイントをあげてみた。
HDDの大容量化と分散処理技術の発達でビッグデータの処理が容易になってきたので、ここ数年はデータマイニングが地味なブームになっている（NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics）。2000年代前半のデータウェアハウスのブームではコンセプトだけが先走っていた（大園(2002)）ので、随分と地に足がついた感じだ。しかし人気のアルゴリズムを見ている限りは、まだ十分にデータ分析がされているように思えない。
『物理数学の直観的方法』と言う本がある。初版は1987年10月5日に出されているが、普及版が2011年9月20日に出されていたので、紹介してみたい。
著者は現在は研究者ではないようだが、理論物理を専攻していた人物で、物理学者などを含めて多くの人が本書を高く評価している。社会科学、特に経済学は物理学の数学部分を模範としており、文系が読んでも得るものが多いはずだ。
