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■ 「暗黙知、悪役令嬢、みよしの」(さうして、このごろ2023年9-10月)

最近のSNS使用状況: これまでSNSでは、Twitterをずっと更新してきたけど、2022年11月からはMastodonに移動した。(Twitterのアカウント自体は残してあって、たまに告知用に使ってる。) Mastodonでの更新は2023年9月に終了して、そこからはBlueskyに移動した。Blueskyは2024年2月から閲覧にログイン不要(一般公開)となったので、そのままひきつづきて更新している。


Togetter: ”技は盗め”という人を淘汰したい

職人が自分の感覚を重視してマニュアル化しないのは良くないこと、というのはそのとおりなのだけど、ここしばらく「暗黙知」について学んでいるうちに、もう少し考えが深まってきた。

職人が持ってる技能というのは、暗黙知として非言語的、身体的に獲得されている部分が大きいので、そのすべてをマニュアル化することはできない。だから、言語化、マニュアル化できるところはするとしても、それだけで解決するような問題ではない。

そんな難しいことを言ってるつもりはない。それは、「どんなにプログラミングのやり方を教科書で学んでも、自分でコード書いてみないとわかったことにならないよね」の延長上にあること。


『下り坂・上り坂運歩』 これはこの間の三角山で試してみたけど、たしかに有効だった。ずっとはやってられないけど、ゆるい下りが続くところとかでこれをやると、膝への衝撃が軽減される。


"Exploring the Mythical Chords of God Only Knows"という動画を観た。イントロのキーがEだって言っていてびっくりした。でもイントロのフレンチホルンのメロディーからすると、Aメジャーではないんだと。(d音でなくd#音だから。)


ひさびさにエレキギターを鳴らしてみた。コーラスとリバーブかけて、シューゲなコード弾き:

Dm(add9) X57760
Ab(add9) XX6546

の繰り返し。


「好きなアニメ聞かれたときの正解」

過去の名作「アニオタが非オタの彼女にアニメ世界を軽く紹介するための10本」を思い出した。当時、この自意識とキモさには衝撃を受けた。共感性羞恥的な意味で。

でもってこの問いについてだけど、これ正確には、「ニワカと思われず、しかしキモいとも思われないようなチョイスとは」ということだろうなあ。2023年の今なら京アニでいいんじゃないの?「氷菓」か「ユーフォ」で。

さらにブコメ見ながら考えてみたけど、2023年9月現在なら「スキップとローファー」って答えるのがかぎりなく正解に近いな。


日本の「悪役令嬢もの」と韓国の「悪女もの」の比較

Webtoonの特徴の記述が面白かった。「たくさんの登場人物がいろんなところでいろんなことをするという表現が性質上合わない」「時間の経過や1人のキャラクターの視点を生かした表現は得意」「横幅が狭いので背景が少なく、場所の転換が伝わりにくいこと」

Webtoonって「ものすごく縦に長い漫画」ってかんじで息苦しさを感じることがある。Youtubeの動画をPCでみているときに、横長の画面に縦長のスマホ映像を見せられたときの窮屈さというか。

とはいえこれは一時的な局面であって、表現上のブレイクスルーが今後あるかもしれないけど。


先日狸小路商店街に行ったときにいままで言ったことがなかった「みよしの」に行ってカレーと餃子のセットを頼んだ。普通のカレーと餃子だった。とくに金を出していく必要はなかった。生協のカレーのほうが安くてお得。あと、客層が老人ばかりで、なるほどたしかにこの店は昔から地元に愛されているのだなと思った。


安宅和人氏が旗振りしていた10兆円ファンドが「国際卓越研究大学」になって、東北大が選ばれた。

京大職員組合からの声明

正直、また「選択と集中」かよって思う。とはいえ文科省ががんばって財務省からお金を取ってきてくれたとも言える。問題なのは、財務省を納得させるためには「選択と集中」とならざるを得ないというネオリベ的な苦境に我々はいるということ。

世間を味方につけたうえで、財務省を説得する、この二つを両立しないと解決しない。これが「ネオリベ的苦境」の意味。


コイントスは上側が50.8%

元論文: https://arxiv.org/abs/2310.04153

これって有意検定の説明に使えそう。よく使われる帰無仮説と対立仮説はH0: p=0.5, H1: p≠0.5だけど、これを使えばH0: p=0.5 (等確率の原理)とH1: p=0.51 (物理モデルからの予測)の二つの仮説で、ネイマン=ピアソン流の仮説検定を使えるので。

あと、nが多いと何でも有意になる問題、の説明にもなる。35万回のデータがあるので、empiricalな分布50.8%を帰無仮説50%からの乖離でt検したら有意になるので。


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