研究者の喜びは,きっと世界に何かを残す

「面白いだけで研究するのはどうなのか」って事について,いくらか反応がありました。で,某所へのコメントとしてこれを書いてたら,なんか面白くなってきて,しかも長くなってきたので,こちらに書くことにしました。

もう,考えすぎて話の出所さえ不明になってきている今日このごろなんですけど,あれって僕が直接言われた事ではないんですね。仲間から聞いた話で。なので,それを言った人の真意なんて分からない。結局僕が書いているのは,仮想敵に対する僕の考えですから,まぁ話半分に聞いてもらえたら良いです。

僕は基礎研究を擁護したくてあの話を書いたわけでは,全くないんですよね。社会の役に立たない研究でも良いじゃないか,と言いたいわけでは全然ない。そういう基礎×応用・工学みたいな文脈ではなくて,研究のモチベーションなんて何でも良いやんけ,っていうめっちゃ個人的な文脈での話なんですよ。基礎だろうが工学だろうが応用だろうが,自分が面白いと感じている事は,同じく尊いと思いますしね。別に基礎研究に特有の話では全くない。

テーマへのこだわりがあるからこそ,深くその問題を突き詰め掘り下げる事ができて,その結果ちょっと変わった話が出てくる可能性が高くなるんじゃあないかと思うんですよ。もちろんオリジナリティだけが評価軸なワケではありませんから,それが無くてもそれはそれで良いんですけど,僕個人はそれを中心に据えたい。だからとにかくこだわりたい。その方がオモロイから。それに,そういうちょっと変わった話が,変わった話じゃなくなるときに,新しい世界が切り開かれたと言えるんじゃないか,とも信じてます。

とはいえ,やっぱりそこまでやるのは結構大変な作業やから,喜びという燃料はそれなりに必要で,なんの喜びも得られないのなら,そこまでこだわらんでも良いやんけとなってもしょうがない。みんながそうなったら,一体全体科学はどうなると思うんや?と聞きたいんですよ。みんながある程度でこなし始めたら,科学の未来はどうなると思てはりますか?って。

得られる喜びは様々でしょうが,「自分が面白いと感じている」というのもその一つに数えられるわけでしょう。一方では「これが社会に役に立つ!」というのも面白みだし喜びの一つではある。もちろん。結局燃料は何でも良いと思うんです。何らかの喜びがあるのなら,それはホントに大切にしていこうぜと思うので,それを否定する物言いに,僕は全く賛成できないんですよ。

研究者の喜びは,長い目で見るときっと社会に何かを残す。もう,完全に個人的な思想のレベルなんですけど,そう思ってます。心から。

じゃあ,それでどうやって飯を食っていくのかってのは,研究者というか,社会人としても考えて当たり前の事ですから,全然研究者に特有の話では無い。そんな事は考えて当たり前です。むしろ,研究者なら研究者に特有の事柄をまず考えれば良いのとちゃいますか?と言いたい。それは知的好奇心でも良いし,社会貢献でも良いんですよ。何でも良いんです。ほんとに。

ただ飯が食いたいだけなんだったら,別に研究者じゃなくても,どんなアイデンティティでもええんちゃうの?研究者だって,喜びと生活の狭間でウジウジと葛藤したら良い。この葛藤は,非常に高級なものやと思いますよ。個々人の人生の深いところにまで関わってくる葛藤なんだから。それにね,自分が面白いと感じていなくても,やりたいとは全く思えなくても,やらねばならない研究だってあるんだから。研究者としてのアイデンティティを持ったまま,そういう立場に置かれてる人だって山のようにいるわけなんだから。加えてね,研究以外の事でだって,やらねばならない事は山ほどあるわけなんだ。世の中見渡して,純粋な意味での「研究者」なんていう職業,ありますか?だからね,そんなもん,そのように葛藤できる余地があるのなら,十分に葛藤したら良いと思うわけ。そんな幸福な立場にある人間がね,初めから物わかりよくなる必要なんてどこにあるんですか。

研究に足りないところなんて,それこそ偏執的なこだわりによって,見つけ出していく事ができるかもしれない。それに,そんなもんは人が見つけてくれるかもしれない。研究は一種のコミュニケーションでもあるんだから。コミュニケーションにおいて,おもんない話なんて長々と聞いてられないんですよ。同じネタでもねぇ,そのネタの面白みを知ってる人が話す方が面白いわけなので,「あなたの面白いと感じている事を教えて欲しい」となるんです。つまり,「自分が面白いと感じている」という事はね,相手に面白がってもらうのに役立つわけでしょう。そういう意味でも,どんどん自分だけの面白みを見つけたら良いと思うし,人から面白みを教えてもらえば良いと思う。それで,もっと面白くなるように工夫したら良いんです。

10年後,20年後に,自分が同じ事を考えているかは全く分からない。だけども僕は近眼ですから,そんなもんは知ったことではないんです。中2病とかなんとか言ってね,その時々の自分の真剣さを,茶化してしまう必要なんてあらへんのですよ。これはまぁ,ちょっと話が違いますけど。とにかくね,状況がそれを許すのであれば,そしてやりたいことが分かっているのであれば,それをやれば良いじゃあないですか。それ以外に,他にやること,ありますか?実際にそれをやれるかどうかは別として,それをやろうと決めることくらい,誰にだってできるわけなんだ。あなたは現に生きていて,やりたいことをやるという,この上ないチャンスを,ちゃんと手にしているんだから。
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脳内補完に関する,どうでもいい話をしようか

5年ぶりくらいに,「グラフでボクシング」にはまり,数時間を無為に費やしてしまった。脳内補完を何よりの喜びとする俺様としては,これくらいの情報量の少なさがかなり心地好いのだ。この脳内補完遊びについて,後輩院生に話してみたところ,けっこう珍しがられた。みんな,ゲームやってて,自分なりにストーリー作ったり,しないの?

例えば,スーパーマリオなんかも脳内補完し放題の良ゲーだ。

あぁ,このマリオは難しいステージでもスイスイと進んでいく,本物のエースだ。ん~,このすぐ死んだマリオはまだ戦場に出るにはまだ早い,ルーキーだったんだな。将来有望だったかもしれないのに,なんてむごいことだ。おお,なんということだ,歴戦のエースが遂にやられた。我が方の士気が低下するではないか。というところに,またもスイスイ進むマリオが登場。彼が居なくなっても,新たな世代が育ってきているんだな。彼の死も,歴史の中の必然だったのかも知れない。そしてこのマリオは,かのエースの息子で,父の無念を晴らすべく,今まさに死地に向かおうとしている。なんという勇敢な若者だろう。


こういうのが,楽しくて仕方ないのだ。ウィニングイレブンでも,ギレンの野望でも,むしろ脳内補完がメインになっている感さえある。例えばギレンの野望では,無名の兵士に脳内設定を与え,そいつを中心にストーリーを作っていく。ザクの3機小隊の先陣を切っている彼。しかし,彼が乗っている事にしていたザクはあっけなく撃墜される。嫌だ。まだ彼を殺したくない。だから,2番機に乗っていたことにする。その内に2番機も3番機も撃墜される。まだまだ彼を殺したくない。だから,今日は急病で戦場を離れていたことにする。彼が戦場を離れていた間に,彼の所属小隊は全滅。失意の中,新たに配属された小隊で,戦う意味を見いだせぬまま,苦悩する彼。無印MSで敵方の重要部隊を撃破したら,その無印MSには彼が乗っていたことにする。苦悩を乗り越え,敵のエースを撃墜する名も無きパイロット。それが彼だ。

脳内補完は,自由だ。何をやっても構わない。後付の設定で,いくらでも気持ちの良い展開を創り出すことが出来る。なんという楽しき遊びだろうか。誰に語るわけでもないストーリーを,自分勝手に創りだしていくのだ。誰にも邪魔されない,最高に楽しい時間。最近のゲームは説明過剰,演出過剰のものが多すぎる。見せすぎているのだ。ディテールなんて,最小限で良い。全てを見せてくれなくても良いのだよ。

「太陽のしっぽ」の潔さを見よ。広大な大地を走り回る原始人達に,如何ほどのディテールが与えられていただろう。各地に点在する不可思議な建造物について,どれほどの説明が与えられていただろう。不可思議な動物達に関する詳しい情報を,どうすれば知ることができただろう。太陽のしっぽで我々に与えられるディテールは,道に落ちている和菓子型木の実に関する,どうでも良い説明のみである。なんと素晴らしき,説明不足。ゲームだけじゃない。映画でも,アニメでも,マンガでも,音楽でも,なんでもかんでも,説明過剰,演出過剰のものは好かん。説明不足によって生じる間が,私の精神に自由を与えてくれるのだ。押しつけられる感動を,私は好かん。押しつけられる萌えも,私は好かん。とにかく黙って,隙間をこちらによこしなさい。

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後輩に本を薦めた

外勤で行ってる単科精神科には,もう一人心理のスタッフが居て,しかもそれが同じ所属の院生なものだから,あれやこれやと相談もしやすくて,非常に働きやすい環境だった。

が,そのもう一人のスタッフが別の所に就職する事になったため,来年度からは別の後輩がそのポストを引き継ぐことになった。で,押しつけがましくも,本を薦めてみた。色々と分かってもらっていると,こっちも働きやすくなるからだ。
 

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視覚なの?触覚なの?何なの?おっぱいなの?

Vision and touch: Independent or integrated systems for the perception of texture?

質感,テクスチャ。普通は手で触れて分かる事のように思うけれど,日常生活において,そうした質感とかテクスチャを知覚する際,触覚だけって事はあんまりない。普通は,目でもそれを見ている事が多いでしょう。んで,見るだけで,だいたいどんな触感がするか,分かることもあるでしょう?

色んな研究が明らかにしてきたのは,視覚によっても質感やテクスチャの何かしらは分かるって事。Visual Texture Perceptionって事で,ボチボチ研究されてたりするんです。そういうのは。David Katzの言葉を借りると,記憶触ってことにもなる。

著者曰く,Katzの考えは半世紀以上も顧みられなかったそうだけど,現在の触覚研究に通ずるアイデアも満載で,触覚に興味がある人は完全に必読。信じられないことに,翻訳版は絶版のようだけど。

触覚の世界―実験現象学の地平


で,冒頭に挙げた論文は,その名の通り,テクスチャ知覚において視覚と触覚はお互いに独立したシステムなのか,それとも統合されたシステムなのかって辺りに関するレビュー。筆者らの結論としては,テクスチャ知覚において,それぞれのモダリティは独立ではあるが,相互補完的な形で働いている,というもの。論拠には脳みそ知見が多くて,1つ1つ調べるのにも一苦労だ。すぐにでも脳単を買うべきだと思った。

脳単―ギリシャ語・ラテン語 (語源から覚える解剖学英単語集 (脳・神経編))


質感の研究ってんだから,できればおっぱいとかおっぱいとかおっぱいとかで研究したいし,とは言えそれはちょっとアレだから,布とか岩とか鉄とか,そういう自然物に関する日常的なテクスチャ知覚について研究した方が,もちろんエコロジカルなんだけれども,それはそれで難しいのだ。なぜなら,自然物の刺激価っていうか,物理的特性っていうのは,こっちでコントロールするのが簡単ではないし,数値化するのも簡単ではない。つまり,扱いが難しい。実験でも使いにくい。だから,知見の蓄積がそんなになされてない。もちろん,自然物を用いた重要な研究はあるんだけどね。
 
個人的には,自然物に関するVisual Texture Perceptionが気になるが,

それについてはあんまりよく分かってねんだわ

というのがレビューによって導かれた結論のようだ。そうでっか。


新生児とか,月齢一ヶ月とか,ホントに赤ん坊も赤ん坊の頃から,視覚と触覚間の転移は認められるんだってのは,へー!と思った。すげーよ,赤ん坊。


気になる一文はイントロの後半にあった。曰く,

Emotional Touchは,今回のレビューの範囲外だ!

ほう…。emotional touchですか。これですね?

Discriminative touch and emotional touch.

ハハ。興味深い。つい勢いでアブストも読まずにPDF買っちまった。

こういう,引用文献を辿っていくのも楽しい,とても上質で面白いレビュー論文でした。ペロッと読んじまった。これから読むべき重要な論文もいくつか発見。

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視覚と触覚の繋がりに興味あんのか?

視覚と触覚は,なかなかに関連の深いモダリティーでして,その研究も色々と面白い。その昔,2ch心理板名無しさん時代に,「触覚のワーキングメモリを研究したい!」なんて色めき立っていた学部生の俺様は,何の因果か,未だに触覚に関わる研究をやっている。とはいえ,自分のはvisuo-tactileというより,visualだけど。

視覚と触覚の繋がりに関する研究に明るい方は,必ず読んだことがあるはずなのが,LedermanとKlatzkyのコンビ。重要論文を排出しまくる鬼lab。それがSusan Lederman率いるthe Touch Laboratory。気が向いて検索してみたら,HP発見。そして業績の多くをPDFで配布している事に気付く・・・!何という心意気。

PUBLICATIONS OF SUSAN J. LEDERMAN

じゃあ,ということで,KlatzkyのHPも調べる。見つかる。PDF配布もしている・・・!なんてこったいこの野郎。てめえらのJEP論文コピるのに,どれだけの小銭を費やしてきたと思っていやがる・・・!とはいえ,嬉しい発見。紛失していた論文もゲット。

ROBERTA L. KLATZKY - Selected Papers

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dichotomizeとGLMs,そして困る俺

量的データを平均や中央値で分割して,独立変数なり従属変数なりにする。英語で言うと,dichotomize。あんまり勧められない方法だそうで,なぜなら,そうした処理によって多くの情報量が失われてしまうからだという。

ANOVAなら,単純にANCOVAにすれば良いし,つか一般線形モデルでさくっといけるデータであれば,わざわざそんな事しまへんねん。こちとら,度数やら頻度やらが従属変数になるようなデータを扱ってまんねん。そういうデータ達は,正規分布なんてしない。ポワソン分布ならまだマシってところ。それを回帰モデルに乗せて分析するために,やっぱりこれが必要なんだ。Generalized Linear Models,すなわち,一般化線型モデル。

Rで操作だけはできるようになったが,イマイチやってる事がよう分からん。これはちょっと勉強した方が良いかもしれん。だいたい,βの扱いもよく分からんしな。擬似R二乗も出し方が合ってるのかも分からん。ということで,これで学習中。超ムズイ。

4320018672一般化線形モデル入門 原著第2版
田中 豊 森川 敏彦 山中 竹春
共立出版 2008-09-08

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へっ。表記法さえわかっちまえばこっちのもんよ!なめんなよ!俺様の1ビット脳を!ほんとに!なめんなよ!まじで!くそ!チクショウ!!


そんなところにこの論文。Journal of Personality Assessment紙。

The Analysis of Count Data: A Gentle Introduction to Poisson Regression and Its Alternatives

とはいえ,意外にもポワソン分布にはならない事が多いんだ。
ほんとに,扱いに困る。複雑すぎるぜ。データの世界ってのは。
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