悪口が悪口である条件を探り、その諸性質に言及することで悪口とは何かという問いに、様々な現象をそれひとつで説明する答えを出し、悪口との付き合い方を考察する本。哲学や言語学等の知見に触れつつこれらを一般化して論じていく。 特に第1章の「悪口はどうして悪いのか」で論じられる、悪口を悪口たらしめる条件の探求が面白かった。この条件を用いて、様々な場合の言動が悪口たりえるかを考察していくのが第2章だったが、第1章で提示された条件が違和感無く実例と合致していって心地よさすら感じるほどだった。あと著者の先生が結構ちょけるので、堅苦しい雰囲気でなくすらすら読めた。

データ分析に関する基礎知識を網羅し、データ分析者の基本的な考え方を解説する入門書。データの性質から分析、解釈、利用までの幅広い範囲で基礎知識が纏められている。 大学学部程度の知識を網羅してくれるため、本格的にデータサイエンスを勉強するための足掛かりとして最適だなと感じた。この本をまず読み、基本的な考え方や単語を簡単に理解したうえで専門的な議論を行うような本に挑む、というのが、なんの羅針盤も持たず挑むより良い気がする。そして、この羅針盤として機能するために必要な条件が、初学者が振り落とされず、かつ、抜けなく細かい部分をごまかさずの塩梅だと思うが、これをクリアした一冊だと感じた。 初学者が読んで理解できる程度の難易度だった。具体と抽象の反復横跳びがめちゃくちゃ上手い。解説される内容は、数理的な部分は簡単な部分以外省略されており、「とりあえずこんなイメージね。あとは参考書を読んで。」というスタンスかつ、分析がどういう気持ちで行われるかやその本質がどこかは解説されるため、読者に読みきるという気概があればデータ分析の概観が達成できるという絶妙な塩梅の解説だった。

二重課程理論(意思決定には情報を吟味しないシステム1の意思決定と、情報を吟味するシステム2の意思決定があるという仮説)を解説してくれる本。とくにシステム1について解説し、ヒトの認知について迫る。基礎からわかりやすく教えてくれる。 あとヒューリスティックってアルゴリズムの対義語なんですね。本筋ではないけど初知りで一番衝撃的だった。

表紙の上部と下部に書いてある文字、上はハンムラビ法典で下はロボット三原則になっていて、最古のルールと未来のルールになっているらしい。おっしゃれー。 参考:【飛び級で博士号】天才すぎる数理モデル研究者は、東京で消耗しているらしい#104 https://youtu.be/kZz4UUfp2-8?si=AKbNKEoGgOPv9iCe

社会を取り巻くルールについて、その失敗と構成概念を細分化し論じる。 言われてみれば当たり前な事柄(そもそもルールには目的がある、インセンティブ・ディスインセンティブの設計を軽んじない、社会は変化するためフィードバックと柔軟な変更が重要である)を再認識させられた。 数理モデル的思考と銘打たれているが、その要素はデータの取り方に注意しよう、フィードバックはこのように行おうという内容で、具体的な部分には踏み込まない。 具体例が漏れなく全部面白かった記憶がある。

科学における再現性の危機に切り込む本。現在の科学に関するシステム(論文、大学等)の構造的欠陥に言及する。欠陥によって出てきた瑕疵を、「詐欺」、「バイアス」、「過失」、「誇張」に大別して論じている。最後にはこの欠陥に対処するための取り組みを挙げている。 科学研究という決して身近ではない世界の話が繰り広げられ、その構造の話をするので、そんなこと起きてたのかという興味深い話がいくつもされる。 訳書ということもあって、かなり独特な言い回しがあり、専門用語の導入も多かった(読めないレベルでは決して無い)。