学会のお作法

　学会での立ち居振る舞いを観察していると、「自分もこうなりたいなあ」とか「自分はこうはなりたくないなあ」というような研究者を目にする。
　積極的に質問や議論をしたり、学生の拙い発表にも教育的にコメントをする人がいるかと思えば、自分の発表以外はほとんど聞かずiPhoneをいじっていたり、陰で研究の悪口をいう人もいる（言いたいことは直接言えばよい）。
　コーヒーブレイクや夕食会で社交性を発揮してどんどん人脈を作れる人もいれば、仲間内だけで固まって結局内輪の集まりになってしまう人もいる（自分ももっと社交性を発揮できれば良いのだが...）。
 　もう何回も学会には参加しているが、未だに学会の作法をマスターできていない。

びっちり

　ここまでびっちり詰まった週は初めてかもしれない。
　1/17(土)と18(日)はセンター試験の監督業務。受験生も大変だが監督する先生も大変。朝6時過ぎに起床し、電車と徒歩で会場の明和高校に行き、夜7時近くまで業務。リスニング試験のトラブルなどもなく終了したのは何よりだった。
　1/19(月)は非常勤先の大学で定期試験の監督を2コマ。立ちっぱなしが3日連続というのはなかなかにしんどい。腰にくる。
　そして、1/20(火)の夜に大分に飛び、21, 22, 23とAROBという国際会議に参加。今回はChuckのオーガナイズしたBirdsongのセッションで招待講演をした。Iさん、Oさん、Chuckという自分の師匠の前で話すことになるので、やりずらいったらありゃしないが、落ち着いて発表はできた。思ったよりも聴衆が多くて、このセッションが一番面白かったという声が聞かれたので良かった。
　名古屋に戻ってからは試験答案の採点。ほぼ3日かかった。
　明日からは、かなり厳しめのコメントが帰ってきた論文の直し。春は遠い...。

追記：日付が一週間ずれていたので修正しました。

データサイエンス

　ビッグデータとともによく見聞きするのがデータサイエンスという言葉。ビックデータに関しては、Volume (大容量)、Variety(多様性)、Velocity(速度)の3Vの特徴をもつデータだとされる。最近では、Veracity(正確さ)が加わって4Vになることもある。言葉遊びではあるが一応定義のようなものがある。
　一方、データサイエンスとは何か？これに関しては研究者の間でも統一的な見方がない。統計学や機械学習とはそもそも何が違うのか？ビックデータとはどういう関係にあるのか。こういったことを考えながら、データサイエンスなる科学がよちよち歩きを始めたところである
　「データサイエンス講義」という本にいくつかヒントがあったのでそれを記す。

• データサイエンスがやること
• データからパターンを発掘する (かつてはデータマイニングという言葉が流行っていた)
• データを価値に変換する
• データに基づいて現実世界の問題を解決する
• データサイエンスとは手法の詰め合わせではない
• データサイエンティストとは、データに精通し、統計的な思考ができ、コーディングで問題が解ける人

　これでもまだデータサイエンスの全体像ははっきりしないが、何となく姿は見えてきた。自分が取り組んでいるのオンライン行動の定量化は計算社会科学と呼ばれ、この本によれば、それはデータサイエンスの一部とされる。
　今、データサイエンスから目が離せない。

追記：データの収集と分析はどんな分野にもプロセスの一部として入っている。それらを必要としない科学はない。そして、データの収集と分析にはその分野独特の知識が要る。したがって、データサイエンスなるものが単独の学問として成立するのか、という疑問はいつもつきまとう。

大吉始動

　新年明けましておめでとうございます。本年もよろしくお願いします。
　実家のいわきに帰省中です。昨日は先祖の墓、白水の阿弥陀堂、大國魂神社、波立薬師をめぐって、これまでのお礼と新しい願い事をして回りました。神様、仏様、ご先祖様が束になって見守ってくれるはずです。家内安全、世界平和。2015年はきっと明るく良い年になる、そう信じています。
　ちなみに、阿弥陀堂で引いたおみくじは大吉でした。