ディッキー「芸術とはなにか」の要約——分析美学基本論文集② - nete-nete.
凡例：「」内は引用や論文タイトルなど、〈〉内はぼくによる強調。引用に際しては文脈に合うように断りなく改訳することがあります。また、引用ページは面倒なので明記しません。 ジョージ・ディッキー「芸術とはなにか——制度的分析」今井晋訳（西村清和編『分析美学基本論文集』所収）を要約する。芸術の定義論の古典であり、芸術の定義は不可能だとする論に反対して芸術の〈制度的定義〉をおこなったことで有名。ひとことで要旨をいうならば〈芸術とは、人工物であり、かつアートワールドの人間に鑑賞の候補だと認められたものである〉となるのだが、これだけではわけがわからないのでさっそく本題に。 論文の構成は以下。まず美学者モリス・ワイツの〈定義は不可能である〉という主張に反対し、芸術の定義が可能であることを示す。それからじっさいに芸術の定義を打ち出し、最後にまたワイツを批判して終わり。 ワイツ論文の紹介と批判 芸術の定義 ふ
ダッシュボードが「大人気コンテンツ」に 日本製鉄のデータ活用はどうなっているか
日本製鉄は国内に13の製造拠点と3つの研究拠点、海外には7営業拠点、40製造拠点を擁し、約9万3000人の従業員を抱える大企業だ。中でも総面積1172万平方メートルの千葉県の君津製鉄所は中核製鉄所と位置付けられている。その君津製鉄所のシステム室でデータ分析基盤の構築やユーザー教育を担うのが枚田優人氏だ。 君津製鉄所で取り扱うデータは大きく分けると受注や出荷状況などを見る「営業系」データと、生産工程を管理する製造プロセスのデータ、生産品の輸送データの3つに大別できる。 薄板の受注から納品までに生成されるデータを例に見てみよう。 薄板だけでも5万種以上の商品を取り扱っており、顧客ごとに完全受注型で生産する。受注のたびに種類や数量、見積もり金額などの営業系データが生成される。また、受注ごとに鉄鉱石の搬入から前処理、高炉、転炉、鋳造工程、圧延、表面加工などの工程のそれぞれで「圧力」「温度」「振動」
「校歌の歌詞」を分析してみたら… 群馬に頻出する「赤城山」の理由
日本の学校に通っていれば、ほとんどの人が歌ったことのある「校歌」。各学校で固有の校歌が制定され、入学式や卒業式などで斉唱される「日本独特の文化」として根付いています。全国的にも、歌詞に山や川など地元の自然をたたえたものが数多く存在してきました。こうした歌詞で表現される「山」に着目し、群馬県の中学校の校歌を分析した論文があります。赤城山、榛名山、妙義山の「上毛三山」と呼ばれる県民にも身近な山々は、どのようにうたわれてきたのでしょうか。「高い」「若い」「かたい」……歌詞からにじみ出る山の「個性」とは――？ 研究を行ったのは、前橋市都市計画部都市計画課、課長補佐の塚田伸也さん（50）です。2013年、群馬県内の中学校の校歌を収集し、景観を表す言語に着目し分析した論文を発表しました。 171校（当時）の公立中学校の校歌から、文章を品詞に分ける「形態素解析」という手法を使って、地名に関する言葉を抽出
技術系サラリーマンの交差点
この文章は長くなる見込みです。しかもくどくどしています。そこで、最初に結論を書きます。 「TICでもTICCでも良い。でもTICの方が短いから私は好き。」 結論だけ必要な方は、ここで読むのをやめてください。 なお、それぞれの語は次の語の略語です。 TIC : total ion chromatogram （全イオンクロマトグラム） TICC : total ion current chromatogram （全イオン電流クロマトグラム） １．TICとTICC 推奨状況の現状 国際純正・応用化学連合（IUPAC）は 2013年の勧告 でTICを非推奨、TICCを推奨としています。日本質量分析学会の「マススペクトロメトリー関係用語集（第4版）」はTIC、TICCとも認めていますが、後で述べるようにTICCの意味を限定していますので、一般的なユーザーにとっては実質的にTICが推奨語と思われます。
全ての物語の6つの原型 データ分析から解明 - BBCニュース
調査チームは1700作品もの小説を分析し、物語を6つのタイプに分類した。この分類は、世界中で愛されている作品にも当てはまるのだろうか。
「シネフィルである事」が、またOKになりつつある 菊地成孔が“ニュー・シネフィル”映画『ハッピーアワー』を分析
「シネフィルである事」が、またOKになりつつある 菊地成孔が“ニュー・シネフィル”映画『ハッピーアワー』を分析 まあ、どこから観ても問題作（批評は混乱するであろう） 『ハッピーアワー』は、これこそ現代日本の作品としか言いようがないです。韓国でこんなことできないというか、できたとしてもホン・サンスしかいないというか。上映時間も長い〔317分〕だけではなく、語るべきことが多過ぎて、たぶん批評も混乱すると思うんですよ。ただ、黙っているわけにはいかない映画でもあるので、いろんな人がいろんな事を言うはず。サブカル系もしくはすごいシネフィルの人が大いに語るということになるのか、あるいはエンタメ系の人も何か言っちゃうのか。 ワタシもそこそこ長く成るので、最初に一言で済ませてしまうと、すごくいい映画なんだけど、1点だけ悪いことがあって、それは「いかにもロカルノで賞を獲りたそうなつくりで、それで実際に獲って
統計学(笑)データ分析(爆笑)
ある大手チェーンのスーパーであったこと。 そこは東京近郊の駅前にあって24時間営業の店なんだけど、朝の6時～8時はレジを2～3台で回していた。 でもある日、上の意向でこの時間のレジは基本1台のみで回すことになった。 レジの回転率の数値を見て1台で充分回せるとわかったため経費削減の判断だ。 しばらくレジは1台で回していたのだが、ほどなくしてこの時間帯の来客・売上げはかなり落ちてきた。 レジの稼動を1台に絞れという判断は、来客が少ないのにレジに余計な人件費をかけるという 無駄を事前に防ぐことができたとその判断自体はそれなりに評価されたらしい。 でもこの時間帯に現場で働いている人間はバイトでも知っている。 来客数・売上げが落ちた理由は稼動レジを1台に絞ったためだ。 確かにレジ1台でも充分裁くことができる来客数だったんだけど1台だと常にレジに列ができている状況だった。 この時間帯に来る客は、主に通
「役に立つ知識」としての学問 - やまもといちろうBLOG（ブログ）
最初、荻上チキさんが何か言って燃えてるのかと思って見物にいったら、ちきりん女史でした。 下から7割の人のための理科＆算数教育 http://www.peeep.us/87ff708d ちきりん氏のお粗末な科学教育論 http://d.hatena.ne.jp/locust0138/20140225/1393341659 個人的には、 ■ まずは体系的な科学的知識を構築することを試みてみない限り、上3割も下7割も分からないであろう ■ 「どうせ分からないから」「社会で役に立たないかもしれないから」教えないのは、子供が取り組む未来の可能性を狭める という点で、locust0138氏の意見に賛同するものです。 一方で、この手の議論を喚起した荻上チキりん女史、冒頭の問題意識としての「実力別クラスの編成で、出来る子ややりたい子には充実した学習環境を」という考えは良いと思っています。 ただ、いまの日本
「反知性主義」への警鐘 相次ぐ政治的問題発言で議論：朝日新聞デジタル
「反知性主義」という言葉を使った評論が論壇で目につく。「非」知性でも「無」知でもなく「反」知性――。政治的な問題発言が続出する現状を分析・批判しようとする意図が見える。■自分に都合のよい物語 他者に強要 「嫌中」「憎韓」「反日」――首相の靖国神社参拝や慰安婦問題をめぐり日・中・韓でナショナリスティックな感情が噴き上がる現状を、週刊現代は問題視して特集した（１月２５日＆２月１日合併号）。
成功してる投資家の技術を盗む。株式投資のリバースエンジニアリングをざっくりやってみた - FX初心者向けまとめ解説（株式投資もあるよ）
株式投資のリバースエンジニアリングって？ 「マネーマスターズ列伝」のあとがき？に、株式投資の「リバース・エンジニアリング」なる言葉が出てきます。 本来、リバースエンジニアリングとは、競合他社の製品を購入するなどして入手し、それを分解・分析することで、自社の製品開発に活かすことです。 これを株式投資でもやってしまおうってことですね。 この場合、競合他社の製品にあたるものは、成功している投資家のポートフォリオになります。 すなわち、株式投資のリバースエンジニアリングとは、成功している投資家のポートフォリオの中から自分に合った銘柄を抽出しようってことのようです。 成功している投資家をスクリーニングフィルターとして活用しようともいえると思います（リバースエンジニアリングの意味と離れている気もしますが、銘柄選択の技術を盗むってとらえれば、まああんまり違和感ないかな）。 リバースエンジニアリングのルー
生還した戦闘機が教えてくれること ～ 選択バイアスの罠 - Feel Like A Fallinstar
久しくご無沙汰しておりました。 書くネタ自体は山ほどあるんですが、本業が凄い勢いで動いているのでそっちに集中していましたです。 さて、たまには分析チックなお話を。統計でガチガチの石頭になってしまわないように、常に僕が気をつけていることの1つが「選択バイアスの罠」です。 生還した戦闘機、しなかった戦闘機 あ、ちなみに、いまきは別に統計や分析の（アカデミックな意味での）専門家ではないので、そのあたりはご容赦を（汗 時に1940年ごろ。 世界は第二次世界大戦の真っ只中です。 統計学者のエイブラハム・ワルドという方が戦闘機の脆弱性について調査していたそうです。 帰還した戦闘機の大量のデータが彼の元に届きます。 「入手したデータどれもが、戦闘機のある部分の被弾頻度が他の部分よりも過度に多いことを示していた。」 さて、ここからどういう結論を導けばいいのでしょうか？ （ちょっと立ち止まって考えてから読ん
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