Take Your Time

仕事や研究、コンピューターとの付き合い方

今回の子供からうつったのが濃厚。

さらに、調子が悪いのに花粉症だと思い込んで外で遊んでしまった。

調子の悪さを感じて体温を測ると37度台。その後夜には38度後半になり翌日は1日寝ていた。三日目の朝は38度台だったが元気になり、気づいたら37度台になった。

 

経済学とはなんなのか。機械学習やデータサイエンスとの関係

経済学中心主義ともいうのであろうか。 経済社会のありとあらゆる分野について深いドメイン知識を持ち、複雑な社会現象をモデリングし、他の領域に追随を許さない高度な推定手法で「発見」や「提言」をする圧倒的な存在として社会科学に君臨する経済学者像。

これに対する批判は従前からあった。それは、経済学者は「ほんとうの経済」について知らないというもの。 端的に言えば、ドメイン知識が浅く軽薄な数字あそびをしているという「浮世離れした女王」像だ。

それが今や、ドメイン知識以外の部分もどうなのかという批判に直面している。

例えば、データサイエンティストが扱う広範なデータのうち、「きれいな」サーベイデータしか扱えない極小のカバレッジ、自らサーバーを立ててデータをつくることができない低いコンピュータスキル、それらから生じた新しいデータを用いた研究蓄積の乏しさによって、「時代遅れ感」が急速に高まっている。

つまりオワコン。

計算社会科学や複雑系といったこれまでバカにしてきた亜流が新しいデータへの柔軟な対応を図っているときに、いまだに行政が統計データを整備しないことを批判しているだけ。

つまり、「浮世離れ」だけでなく「年老いて世間についていけない」、引退勧告間近の女王が現状なのではないか。

経済学はデータサイエンスに勝ち得ない

大それた話ではなくて。

要は、テック企業のデータを受容しきっているデータサイエンスや機械学習勢に対して、いまだにサーベイデータや統計と言う名のスカスカのデータに頼っている経済学者に勝ち目はない。

一週間ほど続けてみたが、非常に良かった。 困ったのは

  • 子供をあやすのにyoutubeを使いたかったとき
  • 仕事するときにgmailの内容を使いたい場合があったとき
  • 急にスラックを使いたかったとき

=> 最初のは一時的にブロックリストを改変すれば大丈夫。した2つはスマホで常に使えるようにしておく。

どうせエモい記事を書いても誰も読まないので適当に。 やはり効率性を上げたい。 自分の時間の使い方を見直すとtw, slack, gmailあたりからのリンクに惑わされてる感が強いので、徹底的にブロックすることにした。 特に生産性の高い午前は起床から昼間で何もコミュニケーショのツールは見ない。 リスクとしては、「あいつレスポンス悪い」という反応。 ジェネラリストなら絶対に言われたくない言葉だが専門職だからよいだろう。 さてどうなるか。

反省

今回のプレゼンは微妙。 やはり覚え込むまで練習しないとだめだ。しゃべるときに迷うようであればすでにだめ。覚えていないことで自信がないから早口になったりするし。 準備不足。 しかし、時間はかけた気がする。とにかくスクリプトがぜんぜんできなかった。やはり、スライドの構成だけは先に考えてとにかくさっさとスクリプトを書きまくってスライドをつくって練習に入るべきだった。 時間的には、20分のプレゼンに対して、構成を考えるのが1−2h,スクリプトを書くのが12h、スライドをつくるのが4h,練習とスライドの変更に8hくらいか。一週間は予定を空にしてやらないとだめだな。とくにスクリプト作るところがとても大変だった。