【WIP: 7月完成予定】 現在と未来は追記予定 KERNELのアカデミア会にて発表した資料です
The history of acemic journal
【WIP: 7月完成予定】 現在と未来は追記予定 KERNELのアカデミア会にて発表した資料です
書評 「なぜ私たちは友だちをつくるのか」 - shorebird 進化心理学中心の書評など
なぜ私たちは友だちをつくるのか－－進化心理学から考える人類にとって一番重要な関係 作者:ロビン ダンバー青土社Amazon 本書はダンバー数と言語のゴシップ起源説で有名なロビン・ダンバーによるヒトの社会的ネットワーク（特に親しい友人関係）についての本．ダンバー数とはヒトにおける一人一人互いに相手を知るような社会的ネットワークの規模は150人程度であり，それは人類の進化史において形成されたものだという考えを表す概念だが，本書はヒトのネットワークについてのその後の30年の研究の進展がまとめられているものになる．原題は「Friends: Understanding the Power of our Most Important Relationships」 第1章 なぜ友だちは重要なのか 第1章では友人関係を持つことのメリットが解説される． 大規模な疫学的調査によると友人の存在（特に社会的サポー
政治学と因果推論 - sunaharayのブログ
大阪大学の松林哲也先生から，『政治学と因果推論』を頂きました。どうもありがとうございます。因果推論の方法は経済学を中心に，社会科学で共有できる方法として広がっています。そんな中で「政治学と因果推論」と言うと，政治学でも因果推論の方法を使わないとダメなんだといったような極端な議論に傾いてしまうこともありますが，政治学の中で早くから因果推論の研究に取り組んでこられた松林さんが書かれた著作だけあって，その意義や方法を解説ところが素晴らしいのはもちろんですが，その限界や社会における役割についても触れられているのもよかったと思います。最後のところで僕の本もご紹介頂いて非常にうれしく感じました。 本書を頂いて，あまり何も考えずに頭から読み始めて，因果効果の定義と測定，自己選択の話とそれへの対応と流れていくわけですが，4章で無作為化実験の話が来て，5章で降雨量と投票率の話が続きます。5章は「自然実験」と
R&D社会科学班の論文読み会 vol. 1 - Sansan株式会社 | 公式メディア「mimi」
こんにちは。DSOC R&Dグループの真鍋です。 DSOC R&Dグループでは、有志が集まって、定期的に論文読み会をしています。最新の情報を仕入れて共有することが基本的な目的ですが、こういった定期的な会を設けることで、怠惰な私としては、一定間隔で半強制的に論文を読むようになるという自己研鑽も、隠れた目的にしています。 今、「社会ネットワーク」に関する論文読み会を隔週で開催しています。 参加者は、私と前嶋直樹、戸田淳仁の3名。各自が1本ずつ論文を紹介し、その内容についてディスカッションを行っています。 情報系のバックグラウンドを持った理系の多いDSOC R&Dグループのメンバーですが、この論文読み会は社会科学方面に特化しており、読み会参加者も文系のバックグランドを持っていて、「ちょっとした変り者が集まって親交を深めている」という感じもあります。 これからの記事では、この論文読み会で紹介した論
意見分析エンジン―計算言語学と社会学の接点 - inak0shiのブログ
意見分析エンジン―計算言語学と社会学の接点 posted with amazlet at 15.04.10 大塚 裕子 乾 孝司 奥村 学 コロナ社 売り上げランキング: 533,011 Amazon.co.jpで詳細を見る 1〜3章は、意見分析を社会学の観点で解説しており、この本を読もうと思った目的に合わないのでスルー。4〜7章を読んだ。 4章では、意見分析の中でも、その一部である評価分析について、基本的なアプローチを解説。1)評価表現辞書の構築、2)評価情報を観点とした文書分類、3)評価情報を含む文の分類、4)評価情報の要素組の抽出と分類である。1に関しては、a)語彙ネットワーク(WordNet)、b)コーパス内での共起情報(検索エンジン)、c)周辺の文脈を利用する手法が紹介されている。4に関しては、<対象,属性,評価>の3つ組で表わされる属性辞書を、スロットとコーパスの間をブートスト
データ、計算、過去そして計算社会科学
計算社会科学に代表されるような大量のデータと計算(computation)を組み合わせた研究がにわかに盛り上がりを見せています(https://css-japan.com/)。この種の研究ではTwitter/Xに代表されるようなSNSのデータがよく分析されます。実際に、計算社会科学分野でよく参照されるある国際会議ではTwitter/Xのデータを使った研究が大勢を締めており、大きな偏りがあります。 現在（いま）だけに興味があるの？当然のことながら、このような最新のデータを利用した研究で得られるのは現在の状況であり、それはつまり”What’s going on?”を知るための研究です。たとえば、ある事柄についてキーワードで検索した結果と適当な統計的手法の組み合わせで見れる「現在の状況」だったり「(そのプラットフォームでの)人々の考え方」を特徴づけ(characterization)れば、現在の
計量学習を用いた画像検索エンジンとアニメ顔類似検索v3について - デー
まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag
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