ビッグデータ時代の文学研究に何ができるのか？／Ted Underwood 『遠い地平線』序文「文学の地平線の弧」和訳 - digitalnagasakiのブログ
3/15（金）、一橋講堂（千代田区一ツ橋）にて、DHの国際シンポジウム「ビッグデータ時代の文学研究と研究基盤」が開催されます。そこで基調講演をしてくださるTed Underwood先生は、ビッグデータ時代の文学研究に正面から取り組む英文学者として活躍しておられ、2019年、その成果として「Distant Horizons: Digital Evidence and Literary Change」をシカゴ大学出版局から刊行されました。この本の序文は、大変興味深いものであり、膨大なデジタルテキストをにどのように取り組めばよいのか、そして、それによって、人がただ読むだけではうまく見えてこなかった文学の様々な側面、特に文学史やジャンルがどのようにして見えるようになるのか、ということについて、ラディカルな議論と一つの解決の方向性を提示しておられます。本の全体としてはその具体的な方法も示されています
アニメ業界の未来は、学術研究が救う？ TRIGGERが国立情報学研究所にデータを提供した理由。 - CX（顧客体験）のメディア「XD:クロスディー」
2022年3月15日、日本の情報学研究を推進する研究機関からあるデータセットが公開された。 提供元は、『プロメア』や『キルラキル』などのヒット作を手がけるアニメーションスタジオ〈TRIGGER〉。同社の数あるヒット作のなかでも、オリジナルとして制作された短編劇場作品『リトルウィッチアカデミア』の制作データが提供され、大学や研究機関の学術研究に利用できるようになった。 学術研究とアニメーションという一見距離があるように見える二分野であるものの、この取り組みについて国立情報学研究所（以下NII：大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立情報学研究所）の教授、大山敬三氏は「双方にとって新しい扉を開く第一歩になるのでは」と語る。 こうした取り組みの背景には研究所、アニメーションスタジオの双方にどのような展望があり、実現に漕ぎ着けたのか。そして、この取り組みで、一体何が生まれうるのか。 NI
スタンフォード哲学事典のデータでword2vec - うつし世はゆめ / 夜のゆめもゆめ
自然言語処理の領域で近年注目されている技術にword2vecというのがあります。 今日は、夏休みの自由研究として、スタンフォード哲学事典のデータを使って、word2vecを作ってみたいと思います。 人文系の領域でコンピューターを使った研究は、最近デジタル・ヒューマニティーズなどと呼ばれてちょっと流行しているようです。私もデジタル・ヒューマニティーズやってみたいので、手始めにとりあえずやってみます。といっても今回の試みは遊びみたいなものですが、コードと手順は残しておくので、もっと本格的な研究のとっかかりになればと思います。 コードと手順は以下に残してあります。 コード: https://github.com/takada-at/sep_crawl Google Colaboratory: https://colab.research.google.com/drive/15MB_mhYbX4v
ＮＡＳＡとエイリアンの闘い｜石松 拓人
《ＭＩＴの科学者がＮＡＳＡの火星計画を圧倒的大差で打ち負かすと主張する構想を発表》とは、２０１５年１１月、米国版Ｙａｈｏｏ！ニュースに掲載された、とある記事の見出しだ。 「ＭＩＴ」とは米国ボストンにあるマサチューセッツ工科大学のことであり、「ＭＩＴの科学者」とは僕のことなのであるが、僕はＮＡＳＡを「圧倒的大差で打ち負かす」などとは一言も言っていない。メディア特有の煽り見出しだ。 エイリアン かくして僕の研究は、メディアによってＮＡＳＡの計画と敵対する構図を描かれたのであるが、それはさておき、外国人である僕が長い間ＮＡＳＡの前に立ちはだかる幾重もの重い扉と闘ってきたことは事実だ。 米国移民局の用語を借りれば、米国在住で米国籍を持たない者は「エイリアン」と分類される。辞書で「ａｌｉｅｎ」を引けば、宇宙人以外に在留外国人という意味が載っているはずだ。 ここまで読んで、タイトルの意味を察していただ
哲学の論文を作る時 - うつし世はゆめ / 夜のゆめもゆめ
発表したり、論文を書くとき、自分がいつもどういう工程でやっていて、どこにどれくらい時間をかけているのかというのを考えていた。「この辺効率化できるかなー」とか考えたかったのでいろいろ書き出してみる。できれば他の人の例も知りたいよね。 重要な前提条件: 私は趣味で論文書いたり発表するだけの人なので、業績を増やす必要があまりない。*1 私の場合、基本的に作業は、「読む」「考える」「書く」くらいしかない。実験しないし、データ集めたりもない。 工程を区分してみる。 読む: サーベイ 考える 書きだす 書く 読む: 出典探し用の調査 アウトプット用の練習など 各工程どれくらいだろうか。目安以下くらいな気がする(数値は営業日単位なので、一週間5日、一月20日くらいで計算している)。数字はほんとに目安なので、1/2で済むこともあれば、2倍かかることもあるだろう。 1と2: 並行で40日 3: 10日 4と
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