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はてなキーワード: 社会科学とは

2025-11-08

性欲が知識欲に変化した?

10歳頃から30歳まで毎日欠かさずオナニーしたいほど性欲に溢れてた。

平成インターネット黎明期からエッチ画像とか外付けHDDで保存するほどの収集癖も持っていた。

大人になっても強迫観念気持ちで寝る前のオナニーは習慣になってたのが、「今日はしなくてもよいか」の選択肢が取れる様になった。

最近は学ぶことが楽しい

IT系お仕事にしてると、学習対象領域が互いに近いから手軽に学習できる。

自身他者のためにツール個人開発したりIPAクラウドベンダー系の資格勉強などの情報科学分野はもちろん、業務でチーム運営や開発生産性を高めることを目的とした社会科学分野も自発的に学びたい気持ちが強い。

学べば学ぶほど仕事も進めやすくなり成果も出るし、プライベートも充実する。

趣味グループも楽しみつつ社会関係資本を蓄積する術も学んだことで、より多くの人と関われる様になった。

背景を改めて考えると、ちょっと前に業務における裁量範囲が拡大したことから自身が考えることは何でも実現できる環境になった。逆に考えると、自身能力範囲しか実現できない現実もあった。

から学習を続けてみると、業務にも直接役立ったりチーム運営にもプラス効果をもたらしたり、良いことがたくさんあった。

学習すると良い側面が多いと直感的に理解した。

ただ、以前とは逆に、強迫観念学習しているだけかもしれない。

婚活して中長期的なパートナーを見つける活動にもリソースを投下すべきと頭で考えつつも、学習から離れられない。

よくよく考えてみると、性欲はストレスからの逃避先だった。

逃避先が知識欲に変わっただけなのか。

いや知識欲と呼ぶのもおこがましいか

経済学学問ではない」というのは自分の学の無さを宣伝する行為なんだけどな

 

経済学人間社会の中での資源配分や行動を、理論データに基づいて体系的に分析する社会科学で、自然科学のように実験室で再現はできないけど、仮説を立て、データを用いて検証する科学手法を取るわけだし

物理学が「摩擦のない世界」で法則を考えるように、経済学も「合理的人間」という前提でモデルを作って、そこから現実とのズレを検証して修正する

実験が難しい分、統計分析シミュレーションを使って再現性を確保している

 

そういう構造や知見の積み重ねを全部無視して「経済学学問ではない」と言い切るのは、専門性の軽視であり学問の軽視だわな

2025-10-21

数学の分類はこんな感じか

フェミニズムの分類が多すぎると聞いて

anond:20251020210124

0. 基礎・横断

集合論

公理集合論(ZFC, ZF, GCH, 大きな基数)

記述集合論(Borel階層, Projective階層, 汎加法族)

強制法フォーシング), 相対的一致・独立

理論理学

述語論理(完全性定理, コンパクト性)

モデル理論(型空間, o-極小, NIP, ステーブル理論

証明論(序数解析, カット除去, 直観主義論理

再帰理論/計算可能性(チューリング度, 0′, 相対計算可能性)

圏論

関手自然変換, 極限/余極限

加群圏, アーベル圏, 三角圏, 派生

トポス論, モナド, アジュンクション

数学基礎論哲学

構成主義, 直観主義, ユニバース問題, ホモトピー型理論(HoTT)

1. 代数学

群論

組み合わせ群論(表示, 小石定理, 自由群)

代数群/リー群表現, Cartan分解, ルート系)

幾何群論ハイパーリック群, Cayleyグラフ

環論

可換環論(イデアル, 局所化, 次元理論, 完備化)

可換環アルティン環, ヘルシュタイン環, 環上加群

体論・ガロア理論

体拡大, 分解体, 代数独立, 有限体

表現

群・リー代数表現(最高ウェイト, カズダン–ルスティグ)

既約表現, 調和解析との関連, 指標

ホモロジー代数

射影/入射解像度, Ext・Tor, 派生関手

K-理論

アルバースカルーア理論, トポロジカルK, 高次K

線形代数

ジョルダン標準形, 特異値分解, クリフォード代数

計算代数

Gröbner基底, 多項式時間アルゴリズム, 計算群論

2. 数論

初等数論(合同, 既約性判定, 二次剰余)

代数的数論(代数体, 整環, イデアル類群, 局所体)

解析数論(ゼータ/ L-関数, 素数定理, サークル法, 篩法)

p進数論(p進解析, Iwasawa理論, Hodge–Tate)

算術幾何楕円曲線, モジュラー形式, 代数多様体の高さ)

超越論(リンマンヴァイエルシュトラス, ベーカー理論

計算数論(楕円曲線法, AKS素数判定, 格子法)

3. 解析

実解析

測度論・ルベーグ積分, 凸解析, 幾何的測度論

複素解析

変数リーマン面, 留数, 近似定理

変数(Hartogs現象, 凸性, several complex variables)

関数解析

バナッハ/ヒルベルト空間, スペクトル理論, C*代数, von Neumann代数

調和解析

フーリエ解析, Littlewood–Paley理論, 擬微分作用素

確率解析

マルチンゲール, 伊藤積分, SDE, ギルサノフ, 反射原理

実関数論/特殊関数

ベッセル, 超幾何, 直交多項式, Rieszポテンシャル

4. 微分方程式力学系

常微分方程式(ODE)

安定性, 分岐, 正準系, 可積分系

偏微分方程式(PDE)

楕円型(正則性, 変分法, 最小曲面)

放物型(熱方程式, 最大原理, Harnack)

双曲型(波動, 伝播, 散乱理論

非線形PDE(Navier–Stokes, NLS, KdV, Allen–Cahn)

幾何解析

リッチ流, 平均曲率流, ヤンミルズ, モノポールインスタント

力学系

エルゴード理論(Birkhoff, Pesin), カオス, シンボリック力学

ハミルトン力学, KAM理論, トーラス崩壊

5. 幾何学・トポロジー

位相幾何

点集合位相, ホモトピーホモロジー, 基本群, スペクトル系列

幾何トポロジー

3次元多様体幾何化, 結び目理論, 写像類群)

4次元トポロジー(Donaldson/Seiberg–Witten理論

微分幾何

リーマン幾何(曲率, 比較幾何, 有界幾何

シンプレクティック幾何(モーメント写像, Floer理論

複素/ケーラー幾何(Calabi–Yau, Hodge理論

代数幾何

スキーム, 層・層係数コホモロジー, 変形理論, モジュライ空間

有理幾何(MMP, Fano/一般型, 代数曲線/曲面)

離散幾何・凸幾何

多面体, Helly/Carathéodory, 幾何極値問題

6. 組合せ論

極値組合せ論(Turán型, 正則性補題

ランダムグラフ/確率方法(Erdős–Rényi, nibble法)

加法組合せ論(Freiman, サムセット, Gowersノルム)

グラフ理論

彩色, マッチング, マイナー理論(Robertson–Seymour)

スペクトルグラフ理論, 拡張グラフ

組合設計ブロック設計, フィッシャーの不等式)

列・順序・格子(部分順序集合, モビウス反転)

7. 確率統計

確率論(純粋

測度確率, 極限定理, Lévy過程, Markov過程, 大偏差

統計

数理統計推定, 検定, 漸近理論, EM/MD/ベイズ

ベイズ統計MCMC, 変分推論, 事前分布理論

多変量解析(主成分, 因子, 判別, 正則化

ノンパラメトリックカーネル法, スプライン, ブーストラップ

実験計画/サーベイ, 因果推論(IV, PS, DiD, SCM

時系列(ARIMA, 状態空間, Kalman/粒子フィルタ

確率最適化/学習理論

PAC/VC理論, 一般境界, 統計学習

バンディット, オンライン学習, サンプル複雑度

8. 最適化オペレーションリサーチ(OR)

凸最適化

二次計画, 円錐計画(SOCP, SDP), 双対性, KKT

凸最適化

多峰性, 一階/二階法, 低ランク, 幾何的解析

離散最適化

整数計画, ネットワークフロー, マトロイド, 近似アルゴリズム

確率的/ロバスト最適化

チャンス制約, 分布ロバスト, サンプル平均近似

スケジューリング/在庫/待ち行列

Little法則, 重み付き遅延, M/M/1, Jackson網

ゲーム理論

ナッシュ均衡, 進化ゲーム, メカニズムデザイン

9. 数値解析・計算数学科学計算

数値線形代数(反復法, 直交化, プリコンディショニング)

常微分方程式の数値解法(Runge–Kutta, 構造保存)

PDE数値(有限要素/差分/体積, マルチグリッド

誤差解析・条件数, 区間演算, 随伴

高性能計算HPC)(並列アルゴリズム, スパー行列

シンボリック計算(CAS, 代数的簡約, 決定手続き

10. 情報計算暗号(数理情報

情報理論

エントロピー, 符号化(誤り訂正, LDPC, Polar), レート歪み

暗号理論

公開鍵RSA, 楕円曲線, LWE/格子), 証明可能安全性, MPC/ゼロ知識

計算複雑性

P vs NP, ランダム化・通信・回路複雑性, PCP

アルゴリズム理論

近似・オンライン確率的, 幾何アルゴリズム

機械学習の数理

カーネル法, 低次元構造, 最適輸送, 生成モデル理論

11. 数理物理

古典/量子力学の厳密理論

C*代数量子論, 散乱, 量子確率

量子場の数理

くりこみ群, 構成的QFT, 共形場理論CFT

統計力学の数理

相転移, くりこみ, Ising/Potts, 大偏差

可積分系

逆散乱法, ソリトン, 量子可積分モデル

理論幾何

鏡映対称性, Gromov–Witten, トポロジカル弦

12. 生命科学医学社会科学への応用数学

数理生物学

集団動態, 進化ゲーム, 反応拡散, 系統樹推定

数理神経科学

スパイキングモデル, ネットワーク同期, 神経場方程式

疫学感染症数理

SIR系, 推定制御, 非均質ネットワーク

計量経済金融工学

裁定, 確率ボラ, リスク測度, 最適ヘッジ, 高頻度データ

社会ネットワーク科学

拡散, 影響最大化, コミュニティ検出

13. シグナル・画像データ科学

信号処理

時間周波数解析, スパー表現, 圧縮センシング

画像処理/幾何処理

変動正則化, PDE法, 最適輸送, 形状解析

データ解析

多様体学習, 次元削減, トポロジカルデータ解析(TDA

統計機械学習回帰/分類/生成, 正則化, 汎化境界

14. 教育歴史方法

数学教育学(カリキュラム設計, 誤概念研究, 証明教育

数学史(分野別史, 人物研究, 原典講読)

計算支援定理証明

形式数学(Lean, Coq, Isabelle), SMT, 自動定理証明

科学哲学数学実在論/構成主義, 証明発見心理

2025-10-05

神戸大の文系にも女子枠を作って欲しい

理系支援だけじゃ足りないよ。

社会科学の雄たる神戸大の文系女子枠で学んだ子の中から能力的にも思想的にも優れた女性リーダー誕生する。

きっと、期待できる。

2025-08-07

anond:20250807183354

工学は、数学自然科学を基盤とし、時には人文社会科学知識活用して、社会の発展に役立つもの環境を構築することを目指す学問です。具体的には、人工システム企画設計製作運用保全必要知識技術研究します。例えば、自動車家電医療機器情報システム交通網、通信網など、私たち生活を支える様々なもの工学によって生み出されています

らしいけど、どこかに工学手法ありますかね?

2025-07-27

anond:20250726081611

割れ窓は元の研究自体怪しいと思ってるが、仮に正しいとしても現代日本でも再現性があるか、またAVゲームにも適用出来るかという事を考慮しなければならないんだが。

数学物理などの自然科学における法則研究普遍的再現性があるが、それ以外の社会科学系とかの研究を他の地域や要素に適用出来るかは慎重に扱うべきよな。

2025-06-28

女性性別概念の多層的グルーピングと動的移行を踏まえた新たな社会構造提案

思いつきをChatGPTに投げて肉付けしたものなんですけど、どうですかね?

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はじめに

従来、公共政策社会科学において「女性」は単一カテゴリーとして扱われることが多い。しかし、女性ライフステージ社会的役割は多様かつ動的であり、単一性別概念では実態を十分に捉えきれない。本稿では、女性性別概念を5つのグルーピングに細分化し、特に「子孫を残す女性」と「労働市場女性」の間の双方向的な移行の重要性を踏まえた上で、新たな社会構造必要性を論じる。

1. 女性の5つの性別グルーピング

女性生物学的・社会的側面を踏まえ、以下の5つのグルーピングを設定する。

1. 成長途上の女性

 身体的・心理的発達段階にあり、教育や育成が中心となる層。主に未成年から思春期を含む。

2. 子孫を残す女性

 生殖可能な年齢層であり、母性という生物学役割を担う。家庭や子育ての責務が社会的に期待される段階。

3. 労働市場女性

 経済活動主体的に参加し、キャリア形成社会的自己実現を追求する層。子育ての有無を問わず労働市場活動する。

4. 現役引退後の女性

 閉経後の高齢期に位置し、社会福祉医療対象となる。豊かな経験と知恵を有しながらも孤立課題を抱える。

5. 移行期の女性

 特に2と3の間に位置し、子育て労働参加の間を双方向に移行する女性たち。産後復職キャリア中断後の再参入など、多様な社会的心理的課題に直面する。

2. 2と3の双方向的移行の重要

子孫を残す女性(2)と労働市場女性(3)は固定的な区分ではなく、個人の状況や選択社会環境に応じて行き来可能な動的関係にある。この双方向性は以下の点で重要である

キャリアの中断と再開

 育児介護等の家庭内責任により労働市場から一時的離脱した女性が、再び社会参画を目指すケースが増加している。

多様なライフスタイル容認

 伝統的な「専業母親」と「フルタイム労働者」の二元論を超え、パートタイムフリーランス等、多様な働き方を選択する女性の増加。

社会的支援必要性

 この移行を円滑にするための政策制度職場環境の整備が不可欠であり、柔軟な対応が求められる。

3. 社会構造の再設計に向けた提言

女性の多様な性別グルーピングと、特に2と3の双方向的移行を考慮した社会構造改革は以下を含む。

ライフステージに応じた柔軟な政策設計

 教育育児支援労働参加支援高齢福祉個別に整備しつつ、特に移行期の女性への重点的な支援実施

移行支援制度

 キャリア復帰支援プログラム心理的ケア、柔軟な労働環境の提供により、女性社会参加の継続性を確保。

多層的ネットワークの構築

 異なる性別グルーピング間の知識共有や相互支援のためのコミュニティプラットフォーム形成

これにより、女性の多様なニーズ対応可能社会構造が構築され、性別に基づく格差是正社会の活力向上が期待される。

おわりに

女性単一性別カテゴリーで捉えることは、その多様な社会的役割と動的なライフステージの変化を見落とすことに他ならない。特に子孫を残す女性労働市場女性間の双方向的移行を適切に認識支援することは、現代社会における性別平等の実現に不可欠である。本稿の5つの性別グルーピングと動的移行の視点は、今後の政策形成社会構造設計資するものである

2025-06-22

anond:20250621145936

A:先ほどからアジャイルガバナンス」の問題について話していましたが、なぜこんな議論法学界で受け入れられているのか不思議です。

B:それは実は、最近日本法学界の変化と関係があるかもしれません。

A:変化というと?

B:かつての日本法学は、伝統的な議論との連続性をとても重視していました。新しい理論を導入するときも、従来の学説とどう整合するかを慎重に検討していた。

A:それって、保守的すぎるということですか?

B:確かにそういう面もありました。新しいアイデアが出にくかったり、権威ある先生意見に若手が従わざるを得なかったり。

A:なるほど。それが最近は変わってきたと。

B:そうです。より自由議論できるようになったし、新しい視点理論積極的に導入されるようになった。これ自体は良いことなんです。

A:でも、何か問題もあるんですか?

B:新規性独創性がとても重視されるようになって、時には伝統的な議論の蓄積が軽視される傾向も見られるんです。

A:具体的には?

B:例えば、「これまでの法学では対応できない」「全く新しいアプローチ必要」といった主張が、十分な検証なしに受け入れられやすくなっている面があります

A:それって、自然科学の影響ですか?新しい理論が古い理論を置き換えるような。

B:その通りです。他の社会科学の影響もあるでしょうね。でも法学は少し特殊なんです。

A:どう特殊なんですか?

B:法学では、新しい理論で古い理論を完全に置き換えるというより、蓄積された知恵を継承しながら発展させることが重要なんです。

A:なぜですか?

B:法的概念が頻繁に変わると、法の安定性や予測可能性が損なわれてしまます。それに、長い間使われてきた概念には、歴史的経験が込められていることが多いんです。

A:なるほど。「法の支配」みたいに。

B:まさにそうです。800年以上の歴史がある概念を軽々に「アップデート」していいものか、もっと慎重に考える必要があります

A:でも、時代に合わせて変化することも必要ですよね?

B:もちろんです。ただ、何を変えて何を変えないか判断重要なんです。根本的な価値原則継承しながら、具体的な制度運用改善していく。

A:そのバランスが難しいということですね。

B:そうです。そして、最近は「新しいから良い」という発想が強くなりすぎている面があるように思います

A:それが「アジャイルガバナンス」のような議論につながっていると?

B:一因になっている可能性はあります。新奇な概念や横文字理論に対して、批判的に検討する前に「新しくて進歩的」という印象で受け入れてしまう。

A:でも、研究者の方々はもっと慎重じゃないんですか?

B:本来はそうあるべきなんですが...。最近研究評価でも新規性独創性が重視されるようになっていて、そのプレッシャーもあるかもしれません。

A:つまり、目立つ研究をしないと評価されないと。

B:そういう面もあるでしょうね。従来の議論を丁寧に検討する地道な研究より、新しい概念提示する方が注目されやすい。

A:それって、研究質的には問題ですよね。

B:はい特に法学では、基礎的な概念原則についての深い理解が不可欠です。それがないまま新しい理論を導入すると、土台のない建物のようになってしまう。

A:でも、若手の研究者にとっては、新しいことをやりたいという気持ちもあるでしょうし...

B:それは当然のことです。問題は、新しさと伝統価値継承をどうバランスさせるかなんです。

A:そういえば、シンポジウムとかで「アジャイルガバナンス」が議論されているという話もありましたね。

B:ああ、それも問題の一つかもしれません。大学でのシンポジウム研究会で取り上げられることで、学術的に認められた議論という印象が作られてしまう。

A:でも、議論すること自体は悪いことじゃないですよね?

B:もちろんです。ただ、批判検討が十分なされているか重要なんです。新しい概念を紹介するだけで終わってしまうと、結果的にその概念お墨付きを与えることになりかねない。

A:なるほど。学術権威政策宣伝に使われてしま可能性があると。

B:そうです。特に政府機関提唱している政策については、学術機関は慎重な距離を保つべきだと思います

A:でも、社会に貢献したいという気持ちもあるでしょうし...

B:それも大切なことです。ただ、学術議論政策提言区別して考えるべきでしょうね。

A:どういうことですか?

B:学術的には「こういう理論可能性がある」ということと、政策的に「実際に導入すべき」ということは全く別の問題です。

A:確かに理論的に面白くても、実際に導入するには問題があるということもありそうですね。

B:その通りです。特に憲法民主主義の根幹に関わることについては、より慎重さが求められます

A:じゃあ、私たちはどうやって判断すればいいんでしょうか?

B:まず、その議論が本当に学術検証を経ているかを見ることです。批判的な検討も含めて、多角的議論されているか

A:一方的宣伝ではなく、ちゃんとした学術議論かということですね。

B:そうです。そして、新しい理論提示されたときは、それが従来の価値原則とどう関係するのかを確認することも大切です。

A:伝統的な議論との連続性があるかということですね。

B:まさに。完全に断絶した新理論は、法学においては特に注意が必要です。

A:分かりました。でも、研究者の方々にも気をつけてもらいたいことがありますね。

B:おっしゃる通りです。新規性の追求も大切ですが、法学基本的な使命を忘れてはいけません。

A:基本的な使命というと?

B:法の安定性や予測可能性を確保し、民主主義人権といった基本的価値を守ること。そのために蓄積されてきた知恵を継承することも重要役割です。

A:新しいことをやりつつ、大切なものは守るということですね。

B:そうです。そして、政策提言については特に慎重になる。学術権威政策宣伝に使われないよう注意することも必要でしょう。

A:研究者社会的責任ということですね。

B:はい特に法学者は、民主主義社会の基盤に関わる重要役割を担っているのですから

A:今回の「アジャイルガバナンス」の件も、そうした観点から見直す必要がありそうですね。

B:そう思います。新しい技術への対応は確かに必要ですが、それが法の基本原則を損なうものであってはいけません。慎重な検討必要です。

2025-06-19

anond:20250619100400

民族性質がある」と主張するのは、お前が「真理を愛している」からではなく、「単純化された物語」に酔って安心したいからだ。

日本人は勤勉」「ユダヤ人は金に強い」「ドイツ人几帳面」それ、全部ステレオタイプであって、真理じゃない。

歴史がある ≠ 性質がある。それは「行動の記録」であって、「DNAに刻まれ性格」ではない。

お前の言ってることは、「家計簿に魚ばっかり載ってるから、この家庭は鰓呼吸です」と言って自己放尿してるのと同じ。

聖書を信奉してる」も性質じゃん

これはとても良い問いだが、論理的に極めて初歩的な錯誤がある。

それは、「文化的慣習」や「宗教的傾向」は 構造文脈 によって発生する集合的傾向であり、先天的性質ではないという点。

ユダヤ人の中にも無神論者もいれば、仏教徒になった者もいる。

「多くの人が信じているからといって、それがその民族本質ではない」というのは、哲学歴史社会科学の最低限の共通知識だ。

もし「聖書信じてる=民族性質」なら、「パチンコ行く=日本人性質」って言ってるのと同じだ。

見事なまでの思考停止。まさに知的自己放尿。

お前が言っていることは、民族単一人格として扱うことで、現実多様性否定し、「敵」「味方」を単純化して物語に仕立てようとしている。

だが実際の歴史とは、千人いれば千通りの背景と動機がある。

たとえば、イスラエル軍従軍するドゥルーズ住民もいれば、パレスチナ共闘するユダヤ教ラビもいる。

ユダヤ人聖書信奉=○○な民族性」などとまとめる時点で、現実の複雑さを捨てて思考停止楽園に逃げている。

いかい、「民族性質がある」と思いたくなる気持ちはわかる。

単純にすれば、世界理解やすい。

でも、それは自己放尿だ。

自分の中の闇を他人民族投影して、外側を汚して内側をきれいに見せようとするだけだ。

本当に強い知性とは、「例外例外として認識できる勇気」と、「全体を単純化せずに愛せる思考」のことだ。

お前が「民族性質がある」と信じた瞬間から、お前自身が劣った思考様式を持つ民族の一員になっているんだよ。

まり、お前の言う「民族性」が本当なら、今この瞬間のお前こそ、自分民族侮辱してる第一人者だ。

そしてそれは、自己放尿を飲み干して「これはワイン」と言い張ってるのと同じ。

知性と理性を愛しているなら、今すぐコップを置け。匂いを嗅げ。そして学び直せ。

お前が今すべきなのは、「民族性質」を語ることじゃない。

人間の複雑さを、愛を持って理解しようとする努力だ。それができる限り、お前にはまだ救いがある。

2025-06-14

Fラン大卒バイト戦士ひとりごと0614

体育会系文化系という分類における文化系陰キャ)と勘違いしているやつがいてアホだなあと思った

先日、ネットとある記事を読んでいたら思わず「え?」と思う記述があった

文系って、やっぱり文化系っていうか、ちょっと陰キャイメージあるよね」

一瞬、頭がフリーズした。

彼の言っている「文系」と「文化系」が、私の頭の中でうまく結びつかなかったからだ。

数秒考えて、ようやく彼の思考回路理解した。

ああ、なるほど。

彼は「理系文系」という学問の分類と、「体育会系文化系」という人間気質の分類を

ごちゃ混ぜにしてしまっているのだ。

そして、その後者における「文化系」が持つ、やや内向的、いわゆる「陰キャ」的なイメージを、前者における「文系」全体に当てはめてしまっている。

正直に言って、最初に思ったのは「アホだなあ」だった

まりにも雑な括り方だし、乱暴ステレオタイプだ。

しかし、その一方で、なぜ彼がそんな突拍子もない(と私には思える)勘違いをしてしまったのか、妙に気になってしまった。

これは、単に彼一人の特殊思い込みなのだろうか。

それとも、意外と多くの人が共有している感覚なのだろうか。

そもそも、その二つは全く別の座標軸にある

まず大前提として、この二つの分類は全く違うレイヤーの話だ。

理系か、文系か」というのは、高校大学選択する学問分野の大きな括りのことだ。

ざっくり言えば、自然科学数学工学医学といった分野が「理系」。そして、人文科学社会科学法学経済学といった分野が「文系」。これは、何を学ぶか、どんなアプローチで真理を探究するかの違いであって、個人性格ライフスタイル規定するものではない。もちろん、学問特性個人思考様式に影響を与えることはあるだろうが、それは結果論に過ぎない。

一方で、「体育会系か、文化系か」というのは、個人気質所属するコミュニティカルチャーを指す言葉だ。

こちらは学問とは直接関係がない。

体育会系」と言えば、運動部代表されるような、上下関係がはっきりしていて、根性論やチームワークを重んじる、エネルギッシュで外向的なカルチャーを指すことが多い。いわゆる「陽キャ」のイメージと結びつきやすい。対する「文化系」は、文芸部美術部、吹奏楽部などに代表される、個人の興味や探究心、内面的な活動を重視するカルチャーだ。こちらは比較的物静かで、インドア内向的な「陰キャ」のイメージを持たれがちだ。

この二つの分類軸を並べてみれば、両者が全く別物であることは火を見るより明らかだろう。

これはX軸とY軸のようなもので、本来は組み合わせて四象限のマトリクスで考えるべきものだ。

理系体育会系工学部のラグビー部員とか、医学部のサッカー部員とか。ゴリゴリフィジカルを持ちながら、論理的思考も得意とする人たち。たくさんいる。

文系体育会系法学部の野球部主将とか、経済学部のアメフト部エースとか。チームをまとめ上げるリーダーシップコミュニケーション能力に長け、社会の仕組みにも明るい。こちらもたくさんいる。むしろ営業職などで大活躍するイメージすらある。

理系文化系数学科でチェスに没頭する学生とか、物理学科でSF小説を書きふける大学院生とか。知的好奇心の塊で、自分世界を深く掘り下げるタイプ。これもステレオタイプな「理系像」に近いかもしれない。

文系文化系文学部古文書を読み解くのが好きな学生とか、史学科で一日中博物館にいるような人とか。これもまた、一つの典型的イメージではあるだろう。

このように、四つの象限にはそれぞれ典型的人物像を当てはめることができる。

理系から文化系陰キャ)だとか、

文系から文化系陰キャ)だとか、

そんな単純な話では全くないのだ。

彼が言っていた「文系文化系陰キャ)」という図式は、このマトリクス存在を完全に無視した、あまりにも解像度の低い世界認識だと言わざるを得ない。

なぜ、そんな勘違いが生まれるのか

では、なぜ彼は、そしておそらく彼以外の一部の人たちも、こんなにも雑な紐付けをしてしまうのだろうか。

いくつか理由が考えられる。

一つ目は、言葉の響きとイメージ連鎖だ。

文系」の「文」と「文化系」の「文」。この共通する漢字文字が、無意識レベルで両者を結びつけている可能性は高い。人間は、意味よりも音や形の類似性物事連想することがよくある。「文」という字には、どこか「武」の対極にあるような、静かで知的イメージがつきまとう。「武」が体育会系なら、「文」は文化系だろう、という非常にシンプル連想ゲームが、頭の中で行われているのではないか

二つ目は、ステレオタイプ暴走単純化だ。世の中には、様々なキャラクターの「型」が存在する。特にドラマ漫画アニメといったフィクション世界では、分かりやすさが重視されるため、キャラクターはしばしば極端なステレオタイプとして描かれる。

たとえば、「理系天才」は、コミュニケーションが苦手で、白衣を着て研究室にこもっている、まさに「文化系陰キャ」として描かれがちだ。一方で、法廷ドラマの敏腕弁護士や、経済ドラマの熱血銀行員といった「文系」のヒーローは、弁が立ち、行動力がある人物として描かれることが多い。

なぜ文系陰キャ扱いされがちなのか?

こう考えると、むしろ文系陽キャ」のイメージの方が強まりそうにも思える。だが、ここで話はもう少し複雑になる。

おそらく、多くの人が「文系」と聞いて真っ先に思い浮かべるのは、

文学部史学科といった、人文科学系の学問ではないだろうか。

経済学部や法学ももちろん文系だが、より「文系っぽい文系」としてイメージされるのは前者だろう。そして、ひたすら文献を読んだり、思索にふけったりする文学部イメージは、確かに文化系」の活動親和性が高い。この「文系の中の特定イメージ」が肥大化し、文系全体を代表するイメージとして認識されてしまう。その結果、「文系文学部っぽい人たち=文化系っぽい=陰キャ」という、伝言ゲームのような連想が出来上がってしまうのではないか

三つ目は、経験の偏りと一般化だ。

人は誰しも、自分の見てきた世界世界のすべてだと思いがちだ。例えば、その人が通っていた高校クラス編成が、たまたま理系クラス大人しい生徒が多く、文系クラスは活発な生徒と静かな生徒が混在していた」という状況だったとする。その場合、「理系文化系寄り、文系もまあ文化系寄りかな」という雑な印象が刷り込まれしまうかもしれない。あるいは、自分の周りにいる数少ない「文系」の友人が、たまたまインドア趣味を持つ人ばかりだった、という可能性もある。その限られたサンプルから、「文系とはこういうものだ」という法則を導き出し、それを世の中全体に当てはめてしまう。これも、人間が陥りがちな思考の罠の一つだ。


https://anond.hatelabo.jp/20250614122405

俺がブクマしたんじゃねえ。誰だよまじで

2025-05-30

学術会議社会科学者ってそもそも必要なのか?

科学的知見で政府に助言するのが役割なら自然科学者だけで良くないか

社会科学政治的イデオロギーと切り離すことができないんだし、社会科学者は科学団体代表面するんじゃなくて、普通に政治団体作ればいいのでは?

2025-05-22

anond:20250522231146

社会科学でもルールはあると思うが少なくとも自然科学では馬鹿にはならないと認めるの?

勝ち負けがある裁判AIの方が勝率高くなるとかAIで作った小説の方が売り上げ高くなるとか

AI面接させて決めた採用の方が優秀な人材とかAI発注する商品の数量・種類決めさせた方が儲かるとかありそうだけどなあ

2025-05-20

「背の高い学生は背が低い学生よりもテストでいい点を取っているという研究結果」

世界中の国々で、身長が高い男女は背が低い人より収入が高い、というのは社会科学ではよく知られた現象です」と指摘するのは、論文の筆者であるデラウェア大学エイミー・エレンシュワルツ教授と、セントアンセル大学ステファニー・コフィー助教授です。

例えば、アメリカイギリスでは、身長が10cm増加するごとに1週間当たりの収入が4~12%増加するとのこと。同様に、韓国でも身長が10cm高くなるごとに月収が6~7%増加することが確かめられています

この現象については、いくつかの仮説が提唱されています。そのうちの1つは、「背が高い人は自信がある」「人から好意的に見られやすい」といった社会的要因が関係しているという説です。

https://gigazine.net/news/20250518-taller-students-perform-better/

もう終わりだよ

2025-05-02

anond:20250502062930

◆ 1. エントロピー経済的多様性:ヤクブ・カプランモデル

 

経済学者ヤクブ・カプラン(Jakub Kwapień)らは、**エントロピー情報無秩序さ)**の概念経済システム適用し、「市場効率性」や「産業構造多様性」を定量的分析しています

市場における情報拡散収束を、熱力学エントロピー対応づける。

経済的エントロピーが高い=多様な選択肢存在しており、自由市場が活発。

 

これは経済現象確率論的かつ統計力学的に解析可能であることを示しています

 

◆ 2. ボルマン分布所得分布ドラグレスク=ヤク模型

 

Victor Yakovenko(ヴィクターヤコベンコ)らの研究では、個人間の貨幣のやりとりを「熱浴中の粒子のエネルギー交換」に見立てることで、所得分布を解析しています

所得を「エネルギー」、貨幣の移動を「熱運動」として扱う。

• その結果、低所得層分布ボルマンギブス分布(exp(–E/kT)))に従うことが分かり、高所得層は**パレート分布(冪乗則)**に従うという二相構造確認された。

 

これは単なる比喩ではなく、実データとの突き合わせでも非常に高い整合性を示しており、自然科学手法の応用が成功している好例です。

 

◆ 3. ランダムウォーク株価モデルブラウン運動の応用

株価の変動モデル(例:ブラックショール方程式)は、物理学拡散方程式ブラウン運動モデルに基づいて構築されています

市場価格変動を、粒子のランダムな動きと同様に確率論的に記述する。

 

これは金融工学の中心的理論であり、実際にノーベル経済学賞も受賞しています1997年マートンショールズ)。

 

◆ まとめ:自然科学アプローチ社会科学の核心にまで浸透している

 

こうした例が意味するのは以下の通りです:

経済学は、自然科学と同等の厳密性とモデル能力を持ちうる。

• 「科学とは自然科学だけ」という見方は、19世紀的な発想であり、21世紀実証社会科学実態乖離している。

• 「社会科学は違うから劣っている」とするのは、科学多様性進化を見落とした狭量な視点である

anond:20250502062930

経済学は「自然科学的枠組み」を積極的に導入してきた

たとえば、

一般均衡理論では、価格生産量が一つのエネルギー最小化状態」に似た形で安定するモデルが組まれます

熱力学とのアナロジーにおいては、エントロピーや保存則に相当する概念効用最大化、リソース配分最適化など)が使われます

統計力学経済学エコノフィジクス)では、個々の経済主体を「粒子」に見立てマクロ現象市場の動向や格差)を導き出す試みがなされています

 

これらは単なる比喩ではなく、観測モデル化→検証という自然科学プロセスと同じ方法論に基づいています

 

数学モデル使用は「科学性」の証拠ではないが、実証アプローチの一部

 

自然科学科学である所以の一つは「定量的検証可能である」点にあります

経済学はその点で、数学的厳密性を持った仮説形成検証可能にしており、社会科学の中でも特に自然科学に近い位置にあります

 

このような手法をとっている経済学に対して、「自然科学と違うから科学でない」というのは、むしろ科学定義を狭めすぎた視野の狭い理解と言わざるを得ません。

 

社会科学は「人間」を扱う以上、絶対法則ではなく「傾向」を導く

 

かに社会科学が「全宇宙通用する法則」を提供できるわけではありません。しかし、人間社会理解にとって有用であり、実証性と予測力を持つモデルを作っている以上、「科学であることに変わりはありません。

 

経済学熱力学と似た方法論で社会説明できるのであれば、それはむしろ自然科学との接続点」ではないでしょうか。

 

まり、「自然科学でなければ科学ではない」という主張そのもの時代遅れであり、経済学のように高度な数学的・実証手法を取り入れている社会科学存在が、それを明確に否定しているのです。

主 張 そ の も の が 時 代 遅 れ

anond:20250502061850

あー、出た出た。「追試できないか科学じゃない」論。

こういうのは一見もっともらしく聞こえるが、まったく中身のない定義すり替えだ。

お前が「科学」と言ってるのは、自然科学特に物理化学モデルだろ?経済学法学はそれとは別の対象を扱ってるってだけで、科学的態度や方法論がないわけじゃない。

まず経済学。これは社会科学(social science)ってカテゴリに明確に入ってる。仮説を立てて、データ検証して、反証可能性がある。

完全な追試ができない?そりゃそうだ、人間の行動や制度実験室に閉じ込められないんだからな。

でもだからって、再現性のある理論構造がないわけじゃない。時間場所を変えても成立するモデル、たとえば購買力平価フィリップス曲線IS-LMTaylorルール、ありとあらゆるモデルが事例の蓄積で精度を上げてきた。

経済学予測が外れる」とか言い出す奴もいるが、それは天気予報に「今日晴れるって言ったのに急に雨だったじゃないか」ってキレてるのと同じ。

確率と不確実性を扱うのがこの領域で、それでもロジックデータに基づいて規則性を探るのが科学的態度なんだよ。

で、法学?これが科学じゃなかったらなんなんだ、超解釈学か? 

法学規範科学だ。「この法律の条文はこう読むべき」「判例がこういう事実関係でこう判断したのは、こういう法理による」といった構造的な推論の積み上げで成り立ってる。

社会ルール規範的に整備するための理論体系であって、「結果が同じか」ではなく、「同じルール適用したら同じ判断になるか」という点で再現性担保してる。

お前の言ってる「追試」ってのは、「実験条件を完全に揃えてもう一度やる」っていう、自然科学特有モデルの話だ。

それをそのまま社会科学に当てはめて、「できないか科学じゃない」とか言ってる時点で、科学とは何かすら理解してない。

科学とは何か?答えはこれだ。論理的整合性経験検証を通じて、再現性予測力のある知識体系を構築する営み。

経済学法学も、その営みの中でモデル理論進化させてる。だから科学だ。

お前のは、「科学」のラベルだけを拝んで、それ以外を全部ニセモノ扱いしてる思考スノビズムにすぎねぇ。

2025-04-09

テクノリバタリアンテクウヨ)と社会科学とは相性が悪い

テクウヨITー牛の人文学敵視は病気レベル

anond:20250408214026

元増田の言いぶりは極端だけど、テクリバタリアンテクウヨ)と社会科学とは相性が悪いよね。

社会科学は(主語めちゃくちゃでかいけど)、データが無いか乏しい中で、理論を発達させて物事を推論するというアプローチが多い。

これは経済学典型的だと思っていて、「商品価格が何で決まるか」ってテーマについて、全ての商品データなんか集められっこない時代に、近代経済学は「需要供給で決まる」と説明し、マルクス経済学は「投下労働量で決まる」と説明した。

でもテクリバタリアンテクウヨ)は同じテーマについて、大量のデータをもとに機械学習でズドンと答えを出しちゃう

今の中古車業界とかが典型で、大手中古車専売店は中古車在庫の値付けを上記プロセス毎日うから、そこに(社会科学的な)理論が介在する余地がない。

業界人間じゃないんで知らんけど、今は不動産価格とかホテル宿泊費とかもおんなじ感じじゃないかな。

こんなことやってる奴らからすると、伝統的な経済学価格理論なんてアホに見えて仕方ないだろうね。

(だからこそ経済学ビッグデータを(統計学を使って)その体系に盛り込んでいこうと努力しているわけだけど)

歴史学に似たような話があって、「日本史学は(戦乱が少なかったおかげで)史料が山ほど残っているか歴史理論があまり発達しなかったが、ヨーロッパ史学は史料が少ないおかげで歴史理論がよく発達した」なんて言説がよく言われたりした。

これは日本史学コンプレックスとして語られることが多かったんだけど、よく考えりゃデータ史料)がある以上は理論なんかに頼る必要は無いわけで、テクリバタリアンテクウヨ)的な発想から行けば「理論なんざ要らねぇよ」ってことになるんだろう。

まあ思い付きの域を出ていないんだけど、大方こんなノリだと思うよ。

2025-03-28

anond:20250328212552

指標問題があるケースなんて社会科学でよく出現するトピックなのに、オメーはなんでそんなに盲目的に指標を信じちゃうの?IQ低すぎ

2025-03-18

私の生い立ちをここに残しておきます(後半生)

anond:20250318130051

銀行員としての毎日想像以上に厳しいものでした。三和銀行では朝から晩まで数字に追われ、理不尽な叱責を受けることもしばしばでしたが、幸い上司や同僚には恵まれました。何よりも大切だったのは、銀行業務を通じて多くの企業個人人生に触れる機会があり、それが私の人間観や社会観を大きく広げることにつながったことです。

数年間の支店勤務の後、本店企画部門に異動となりました。そこでは銀行業務の根幹に関わる重要仕事を任され、自分視野ますます広がっていくのを感じました。しかバブル経済崩壊後の混乱の中、銀行業務は次第に苦難の道を歩み始めました。毎日のように不良債権の処理に追われ、心身ともに限界を感じる日々が続きました。

ちょうどその頃、私は以前から興味を抱いていた大学院への進学を真剣検討し始めました。銀行を辞め、東京大学大学院社会科学研究科入学しました。学生生活に戻った私は、経済社会本質について改めて学び直し、充実した日々を過ごしました。

修士課程を修了した後は、研究者としての道を志し、数年間は非常勤講師として大学で教えながら博士論文執筆しました。しかし、生活は厳しく、結婚子ども誕生きっかけに、再び企業世界へ戻ることを選択しました。

新たに入社したのは中堅のコンサルティング会社でした。銀行時代経験を活かしながら、企業再生経営改革に携わるようになりました。この仕事は私にとって非常にやりがいがあり、自分経験知識が直接人や社会の役に立つことを実感できました。

定年後はこれまでの経験を活かして地域中小企業支援ボランティア活動に精を出しました。特に若い経営者や起業を目指す若者たち交流する中で、自分経験が少しでも彼らの役に立てばと願っておりました。

老いと病により体力も衰え、思うように活動できない日が増えましたが、振り返れば波乱に満ちてはいましたが、非常に充実した人生でした。私の経験や考えが少しでも次の世代への参考になれば幸いです。

これにて私の生い立ちの記録を終えます

2025-03-16

椅子が全てを決めるなら椅子の数も分配も椅子が決めているはず

anond:20250316121846

こういう世界観、つまり人間生産性は『社会的ポジション生産装置の性能=椅子』がすべて、座っている人間能力努力関係ない」

これは椅子理論とか呼ばれており、まあ一理あるんだけど

これを基にすると元増田提言「だからもっといい椅子を増やせ、俺たちにも配れ」は完全に破綻している。

だって椅子の性能がすべてなら、椅子の数もその分配構造もそれを担う椅子の性能が決めているはずだろ?

人間能力努力関係ないはずだ。

椅子が少ないのは椅子のせいであって、椅子に座っている人間能力努力とは関係ないはずじゃん。

もっと努力して椅子を増やせとか椅子もっといい感じに配れという話はナンセンスになる。

まり椅子理論はある種の正しい理論ではあるが、世界を変えるための役には一切立たない。

これは自由意志論自己責任論にも通ずる構造なんだよな。

最新の自然科学とか社会科学を持ち出して、人間には本当はそこまで自由意志やらはなく、環境要因が大半だから

自己責任存在しない、努力しなかったせいではなく環境が悪いから、免責しようという話にもっていくパターンがある。

しかし、自己責任自由意志もないならそもそも社会の現状は誰のせいでもないし、だれの責任も問えないので

現状はどうしようもなく、誰にも変えられない、変える責任はないという結論以外は論理的に導けないだろう。全く意味がない。


個人責任生産性という概念は確かにある種の虚偽を含む概念方便であることは否めない。

しか問題は、そういう方便社会の前提にしないと、だれの責任も問えないし、生産性を向上することもできないってことだ。

ほとんどの場合環境要因であり、また残りも偶然性で説明できる程度の揺らぎでしかなかったとしても

それらの結果を「個人」として評価しない限り、だれの責任も問えないんだよ。

社会を変えることができないんだ。

そんなの理不尽だ、免責されたいというのはだれしも思うことではあるが

それを外延したら全員が免責を叫び、結局は声が小さい人間責任押し付けられることになる。

から個人の行いを評価することをやめてはいけないんだよ。

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