「雑談」カテゴリーアーカイブ

オカルティズム

読みたい本をレコメンデーションなどで、数珠つなぎ的につないで行ったところ、、ヘレナ・P・バラヴァッキーという女性に行き当たりました。

元々は、「惨事便乗型資本主義」→「ショック・ドクトリン」→「シークレット・ドクトリン」→ヘレナ・P・バラヴァッキーという流れです。

そして、彼女は、「近代オカルティズムの母」と呼ばれていることも知った訳ですが、そもそも「オカルティズム」とは何ぞや?ということでいろいろあたってみたんですが、これが結構曖昧でして・・・・。

類語、関連語を見ると・・・
http://renso-ruigo.com/word/%E3%82%AA%E3%82%AB%E3%83%AB%E3%83%88

やはりそっち寄りになっちゃいますか・・・。という感じです。

オカルティズムの類語、関連語、連想される言葉
 ・ 降神術 ・ ホムンクルス ・ 錬金術 ・ 降霊術 ・ 占星術 ・ 主義 ・ 神秘主義(しんぴしゅぎ) ・ ミスティシズム(みすてぃしずむ) ・ エソテリシズム ・ オカルティズム(おかるてぃずむ) ・ 神秘主義 ・ 神秘学

さらに「オカルト」だと・・・もっとあっち寄りに・・・・笑

オカルトの類語、関連語、連想される言葉
 ・ アニミズム ・ 呪術的宗教 ・ 泡沫的宗教 ・ カルト信仰 ・ ブラックユーモア ・ 身の毛のよだつ ・ 心霊現象 ・ 超常現象 ・ 悪夢のような ・ 禍々しい ・ 幻想 ・ あやかし ・ 霊との交信 ・ 怪奇な ・ 不思議な ・ 非日常的な ・ 千里眼 ・ 科学で説明できない ・ 次元の異なる ・ 交流 ・ 人知を超えた ・ 別世界の話 ・ 奇跡 ・ 神の ・ 心霊 ・ 非科学の世界 ・ 非科学 ・ 別次元 ・ 魔術 ・ 異空間 ・ 超現実 ・ 交霊術 ・ 疑似科学 ・ 憑依現象 ・ 妖術 ・ 白魔術 ・ 怪しげな ・ 非科学的現象 ・ 奇怪な魔神をあがめる ・ 黒魔術 ・ オカルト(おかると) ・ 超常現象(ちょうじょうげんしょう) ・ occult ・ スーパーナチュラル ・ 超自然(ちょうしぜん) ・ 超自然現象 ・ 病理現象 ・ 土俗宗教 ・ シャーマニズム ・ オカルティズム ・ オカルト宗教 ・ 原始宗教 ・ 怪談 ・ 怪奇 ・ スリラー ・ おどろおどろしい ・ ホラー ・ 恐ろしい ・ 恐怖 ・ 降霊 ・ 霊視 ・ 超能力 ・ 奇現象 ・ 透視 ・ テレパシー ・ 怪奇現象 ・ 交霊 ・ 超自然 ・ 霊界通信 ・ スピリチュアルな ・ 別世界 ・ 四次元 ・ 不思議 ・ 神秘 ・ 人知を超えた世界 ・ 魔法 ・ 金縛り ・ エセ科学 ・ 心霊術 ・ 降霊現象 ・ ニセ科学 ・ 呪術 ・ 透視術 ・ 幻術 ・ ブードゥー ・ 土俗魔術 ・ まじないによる

ブラヴァッキーの「近代オカルティズムの母」のオカルティズムについては、コトバンクの大辞林 第三版の解説にある下記が適切な気がしています。

オカルティズム【occultism】

超自然的な力を信じ、それを研究すること。心霊術・占星術・錬金術など。神秘学。

ということで、現在、ブラヴァッキーの『シークレット・ドクトリンを読む』を読んでいます。また後日、レビューさせていただきますが深いです。

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「分類」の難しさ

「読書レビュー」を書く際に、日本図書館協会の日本十進分類法(NDC)の番号と名称を記載しておりますが、この分類についても随時見直しが行われているようです。

特に私の研究対象でもある「情報」のところは、ここ最近の環境変化への対応、またある意味、今後の展開も踏まえながら、策定されているようです。

こちらにその変更に対しての方針、意義などが説明されていました。

http://www.jla.or.jp/committees/bunrui/tabid/497/Default.aspx

 情報学は学際的な分野であり,従来NDCが定義するところの情報科学,情報工学(計算理論等を含む),社会情報学や応用情報学の上位概念である。したがって,いわゆる「情報学一般」に相当する部分は9版までを踏襲して007に位置づける。
また,主題分野を限定しない社会学的な観点(情報ネットワークやその利用,社会的な関わり等)に関するものは,007.3を中心に位置づける。
そして工学・技術的な観点(機器設計や作成,操作解説,敷設等)に関するものは547/548に,産業・経営・事業に関する観点(各種事業者に関するものやその歴史的経緯等)に関するものは694にそれぞれ収める。

また以前、分類に関する新書を読んだことがあるのですが、改めて勉強してみたいと思いました。

「分類」を定義するのも難しいですが、「分類」していくことについても、明確に分類できるものもあれば、どちらにしていいか分かりにくいグレーなものもあり、非常に難しいです。

そういえば、英語だと、classifyというもあれば、categorize というのもあり、この違いは何なのでしょうか。検索してみると、使用例を説明してくれているページがありました。classifyは一般的に使う言葉で、categorizeは学術的というふうにも書かれていました。

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[amazonjs asin=”4883672441″ locale=”JP” title=”分類法キイノート”]

こんなふうにいろいろと見ていると、「情報資源組織」という言葉に出会いました。興味深いです。

[amazonjs asin=”447405430X” locale=”JP” title=”情報資源組織法 第2版”]

またチェックして、知見を広げたいと思います。

今年もこういった数珠つなぎ的な「知識の紡ぎ」をしていきたいと思います。この言葉いいですね、「知識の紡ぎ」・・・これ、今年のテーマ候補です。

 

プレシジョン・メディシン

wikipediaによると・・・

プレシジョン・メディシン(Precision Medicine、日本語:精密医療)とは、患者の個人レベルで最適な治療方法を分析・選択し、それを施すこと。最先端の技術を用い、細胞を遺伝子レベルで分析し、適切な薬のみを投与し治療を行うこと。2015年1月20日のオバマアメリカ合衆国大統領の一般教書演説において、“Precision Medicine Initiative”が発表され、世界的にも注目されている。プレシジョン・メディシン(Precision Medicine)と類似した、言葉としてPersonalized Medicine(個別化医療)がある。

これらもビッグデータがひとつのキーになっているのでしょう。

「プレシジョン メディシン」の画像検索結果
ファイナンス、医学・・・どちらも元々、統計ツールのSASやSPSSなどの主要ユーザーでした。

またIBMのワトソンががん関連の論文調査に貢献しているようです。

File:IBM Watson.PNG

これまでとは異なる使い方になるのでしょうけど、こういったニーズによって今度はツール自体も、またアルゴリズムなどもどんどん発展していって欲しいです。

私はそちらのほうの専門家ではなく流通ベースではありますが、何か流通での知見を別分野にフィードバックできるようになれるようもっともっと知識・技を身につけていき、社会貢献をしたいと思っています。

 

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フランケンシュタインの誘惑 『握りつぶされたブラックホール』

それにしても専門外のことはまったく知らなくて恥ずかしくなります。

BSプレミアムで、「フランケンシュタインの誘惑」という番組が放映されていますが、ユニークなテーマが取り上げられていて、勉強になります。

事件や人間模様と科学史を絶妙なバランスで、ナビゲーターの吉川晃司さんがゆっくり語るという流れです。

さて今回ご紹介するのは、再放送になりますが、『握りつぶされたブラックホール』というタイトルで、アーサー・エディントンとスブラマニアン・チャンドラセカールとのお話しでした。まさにドラマのような話です。

非常におもしろそうなので、もう少し突っ込んでみたいと思いました。

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学問的なジャンルは、「天体物理学」で、天文学と物理学が合わさった学問とのこと。私の方、このあたりまったく弱くて恥ずかしくなります。もっともっと勉強しないといけません。

「ブラックホール」の画像検索結果

番組の中で科学史家のが言っています。
「科学者にとって最高の栄誉は自分の発見が次の偉大な発見の土台となることです」と。

[amazonjs asin=”4782801602″ locale=”JP” title=”ビクトリア時代のアマチュア天文家―19世紀イギリスの天文趣味と天文研究”]

私自身にとっての最高の栄誉とは何だろう?
それを定義できると、自分のこれからの人生の理想的なリデザインができる気がします。

本日、「フランケンシュタインの誘惑」が放映されます。
午後9時00分~ 午後10時30分
スペシャル▽闇はなぜ生まれるのか

是非、ご覧いただけたらと思います。

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スタンフォード監獄実験(Stanford prison experiment)

「心と行動の学問」と言われる心理学。実験は、人間を使って行わざるを得ないわけですが・・・・「世界的に最も邪悪とされた5つの心理学実験」というページがありました。

「スタンフォード監獄実験」は有名ですよね。

Wikipediaの概要によると、

1971年8月14日から1971年8月20日まで、アメリカ・スタンフォード大学心理学部で、心理学者フィリップ・ジンバルドー (Philip Zimbardo) の指導の下に、刑務所を舞台にして、普通の人が特殊な肩書きや地位を与えられると、その役割に合わせて行動してしまう事を証明しようとした実験が行われた。模型の刑務所(実験監獄)はスタンフォード大学地下実験室を改造したもので、実験期間は2週間の予定だった。
新聞広告などで集めた普通の大学生などの70人から選ばれた被験者21人の内、11人を看守役に、10人を受刑者役にグループ分けし、それぞれの役割を実際の刑務所に近い設備を作って演じさせた。その結果、時間が経つに連れ、看守役の被験者はより看守らしく、受刑者役の被験者はより受刑者らしい行動をとるようになるという事が証明された。

「状況の力がその人の人格にどのような影響を及ぼすか?」―これが、ジンバルドーの問題意識。

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我々の場合、監獄というシチュエーションはありえませんが、企業の中でも「管理する者」と「管理される者」という役割の中で、エスカレートしていき、極度のパワーハラスメントなどに至るのでしょう。

元々権力構造のなかで育ち権力に対する羨望を持っていた者がついに権力を持った場合、そのようなときは非常に注意しなければならない気がします。

また、この「状況論」を逆利用している恐ろしい事例として、「アブグレイブ刑務所における捕虜虐待」がありますし、新興宗教において洗脳するのもこれが利用されているように思われます。また、「心理学を悪用した非人道的な10の事例」というページもありました。

 

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ガイア理論

BSフジでやっている「ガリレオX」をいつも見ています。
今回は、「“ガイア理論”再び ラブロック博士が語る生きている地球」
改めて、ガイア理論について知りたくなりました。

 

wikipediaの「ガイア理論」によると・・・
ガイア理論(ガイアりろん)とは、地球と生物が相互に関係し合い環境を作り上げていることを、ある種の「巨大な生命体」と見なす仮説である。ガイア仮説ともいう。
生物学者リン・マーギュリス、気象学者アンドリュー・ワトソンなどが支持者に名を連ねる。

ガイア理論は、NASAに勤務していた大気学者で、化学者でもあったジェームズ・ラブロックにより1960年代に仮説が提唱された。ラブロックは当初、この理論を「自己統制システム」と命名したが、後に作家のウイリアム・ゴールディングの提案により、ギリシア神話の女神「ガイア」にちなんだ名前へ変更した(科学者の中にはメタファーに対する理解が乏しかったりメタファーを嫌ったりしている者が多いので、この「ガイア」という命名が、科学者の感情的な反発を招いた面もある、ともいわれる)。

この番組では、ラブロック博士の直接の言葉が聞けます。
非常におもしろかったです。

再放送が2017年1月1日(日) 11:30~12:00にされるようですので、新年早々になりますが、是非ご覧ください!

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第一種過誤と第二種過誤

これも数字を見誤るパターンの事例です。

第一種過誤(だいいっしゅかご、英: Type I error)または偽陽性(ぎようせい、英: False positive)と第二種過誤(だいにしゅかご、英: Type II error)または偽陰性(ぎいんせい、英: False negative)は、仮説検定において過誤を表す用語である。第一種過誤をα過誤(α error)、第二種過誤をβ過誤(β error)とも呼ぶ。なお「過誤」とは、誤差によって二項分類などの分類を間違うことを意味する。

Wikipediaに詳しく書かれておりますが、やはりサンプルをある程度取らないと統計的に仮説検定で厳密に判断する・・・というやり方が正しいのでしょうけど、ビジネス現場ではそうもいかないんですよね。

難しい話です。

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シンプソンのパラドックス

よくある話なのですが、きちんと見ないと判断ミスを起こしてしまいます。

シンプソンのパラドックス(英: Simpson’s paradox)もしくはユール=シンプソン効果(英: Yule–Simpson effect)は1951年にE. H. シンプソン(英語版)によって記述された統計学的なパラドックスである。母集団での相関と、母集団を分割した集団での相関は、異なっている場合がある。つまり集団を2つに分けた場合にある仮説が成立しても、集団全体では正反対の仮説が成立することがある。
統計学者にとっては1世紀以上前からこの現象は既知であったが、哲学者、コンピュータを扱う科学者、疫学者、経済学者らは最近でもこのパラドックスに対する議論を行っている。

たまたま今回も会社の施策の分析で、1月~3月に行った施策の評価をしていまして、3か月間の合計ですとテストAの勝ちなんですが、月ごとに比較するとテストBが勝っているんです。

まさにシンプソンのパラドックスの現象が生じておりまして、分析者がきちんと伝えないとミスジャッジを起こしてしまう事例でした。

ブレイクダウンして数字をしっかりとみないと見誤る・・・という例の一つです。