Examine the meaning of unknown terms

知らない用語の調べ方〜「Googleの外側」を活用するための3つのTips〜
2017-10-05, 東北大学乾研究室, 研究Tips

Transcript

1. 知らない用語の調べかた 「Google の外側」 を活用するための3 つのTips 東北大学乾研究室「 研究Tips」, 2017‑10‑05 ( 木) 横井 祥 (D1)
2. 知らない用語の調べかた： よくある失敗例 （“ ロジスティック回帰” がよく分からない…） （ 教えてGoogle！） 線形回帰分析が量的変数を予測するのに対して、 ロジスティッ ク回帰分析は発生確率を予測する手法です。 （？？？）
3. 学術用語を調べたい場合に「 適当にググる」 のは悪手 前提： 世の中には信頼度の高い情報と信頼度の低い情報がある 検索結果の上位には信頼度の低い情報が大量に存在 “ 調べてみた” 系 blog 記事, メンテナンスされていない “ 事典” フィルタする必要がある 書籍としてのみ存在する（ 電子化・ オンライン化されていない）, または有料DB として存在する信頼度の高い情報はたくさんある 専門事典, 教科書 一概に「 ググるのはダメ」 というわけではない 良質なネットコンテンツも増える一方 どんな分野の話かを知るするためにググってみるのも効果的 しかし, 書籍や有料DB を活用しないと調べ物の効率が大幅に落ちる
4. 今日触れるTips 辞書事典ポー タルとしてジャパンナレッジを使う 分野くらいは分かっている用語に対しては専門事典を使う 教科書や講義資料をストックしておいて用語集として使う
5. 情報源の粒度 ↑ 情報の粒度が粗い, 初学者向け, 古い( 確立している), 先に調べる 1. 百科事典; レファレンス・ サー ビス 2. 専門事典 3. 教科書; OCWs, MOOCs, 講義資料 4. サー ベイ論文 5. 原著論文, 著者スライド ↓ 情報の粒度が細かい, 専門家向け, 新しい ほか, 各種インター ネットリソー ス (blog, 掲示板, etc.)
6. 1. 百科事典 「 何も分からない… 何も…」「 どんな分野に属する用語なのかも分 からない…」 という状態でまず調べるべきもの ありとあらゆることに関して基礎的な説明を与えることを目指 した事典 ここに書いてあることは既知の事実として扱われる（ と思って 良い） 分野や関連キー ワー ドのあたりをつけるのに使う （ 図書館に行って引いても良いが…） 紙の百科事典は大部で辛い → ネット資源に頼る i. ジャパンナレッジで検索できる各種百科事典 ii. Wikipedia
7. ジャパンナレッジ, ニッポニカ ジャパンナレッジ 百科事典をはじめとした多くの辞書事典のオンラインポー タル たとえばこのような事典が入っている： 小学館『 日本大百科全書 ( ニッポニカ)』, 約14 万項目 平凡社『 改訂新版 世界大百科事典』, 約9 万項目 調べ物の強い味方 年間2 万円程度で利用できる → ( それなりに大きな) 大学の附属図書館は団体契約してくれている ので, 大学に所属していると無料で利用できる 電子ブック ‑ 東北大学附属図書館 ジャパンナレッジ 同時利用人数： 基本コレクション：4 利用終了時は必ずログアウトしてください
8. … 次にどんな分野の文献を辿れば良いか分かる
9. 小学館『 日本方言大辞典』 百科事典以外にも色々 な辞書事典が入っている
10. 『 日本国語大辞典』( 通称“ 日国”, 50 万項目, 唯一の“ 大事典”) も利用可 語源や語史の記述に優れる
11. Wikipedia よくある前時代的な批判: 「 匿名なので信用できない」 紙媒体・ 記名性の百科事典と同程度の信頼性 [Giles'05, etc.] 我々 が調べるドメインの品質は別に悪くない（ とくに英語版） 著名な人が書いた信頼できない記事だっていくらでもある よくある小学生向け指導: 「 信用できないので引用してはいけない」 そもそも辞書事典は引用しない 理解の助けになりそうならどんどん使う （ 特に我々 のドメインに関しては） 英語版推奨 “References” が結構充実しているので活用する Wikiwand で少し見やすく
12. 2. 専門事典 専門事典＝ 分野別の事典 その道のプロが「 一言で言うと…」「1 ペー ジでまとめると…」 をやってくれている, 日常的な調べ物の初手として非常に便利 日常的に調べたくなる用語はだいたい分野くらいは分かってい る, 百科事典まで戻らなくて良い 図書館の参考図書コー ナー には各分野の専門事典が揃っている 2017 年現在ほとんどオンライン化されていない, 紙で引くしかない 個人的おすすめ：『 言語処理学事典』, 『 人工知能学大事典』, 『MIT 認知科学大事典』; 『 言語学百科事典』, 『 英語学要語辞 典』; 『 現代数理科学事典』; 『 岩波数学入門辞典』, 『 プリン ストン数学大全』; 『 岩波哲学・ 思想事典』, Stanford Encyclopedia of Philosophy (SEP); etc. 全部研究室にあります
13. 『MIT 認知科学大事典』 目次 哲学, 心理学, 神経科学, 計算論的知能( 所謂人工知能), 言語学, 文化・ 認知・ 進化 のトピックについてそれぞれ2 ペー ジ程度の解説 我々 に馴染み深いテー マ多数. 超おすすめ
14. 『 岩波数学入門辞典』s 数学用語のみならず, “ 数学語” も多数 掲載. 気持ちをたくさん書いてくれて いる稀有な数学辞典. 著者のひとりによる紹介 最終段階では， ７００ペー ジの 辞書を最初から最後 まで通して 読む， という， かなり非人間的 な作業を， 何人もの執筆者が行 い， たとえば筆者は少なくとも １ ０回は繰り返した．
15. 3. 教科書; OCWs/MOOCs, 講義資料 ググるよりも, 事典を引くよりも, 教科書を調べてしまうのが早い話 題はたくさんある 講義資料のPDF やOCWs/MOOCs の動画が今は山ほど手に入る いずれも一般にその辺の blog よりもはるかに正確で分かりやすい おすすめアクション 有用な（ 自分にとって分かりやすく正確な） 教科書を探す, リスト アップしておく 有用な講義資料はまとめてダウンロー ドしておく, 全文検索の対象 にする
16. 例えば… ロジックの用語が分からない → 教科書: 『 論理と計算のしくみ』, 『 情報科学における論理』; 新井『 数学基礎論』 機械学習用語が分からない → 教科書: 『 はじめてのパター ン認識』, 中川『 機械学習』, 『 統 計的学習の基礎』, Murphy『Machine Learning: A Probabilistic Perspective』 講義資料: Bonen&Ng2017 鈴木& 野村2015 杉山2013 鹿島2010 ※ オンライン用語集朱鷺の杜Wiki も有用
17. まとめ 百科事典 分野すら分からない場合は百科事典を使う ジャパンナレッジを使う ( ニッポニカ, 日国, etc.) 専門事典 専門家による“ まとめ記事”, 調べ物の初手としておすすめ ほとんど電子化されていないので紙で引く 教科書; OCWc/MOOCs, 講義資料 教科書や講義資料も大事な“ 用語集” 自分にとって分かりやすい＆ 有用な教科書のリストを作る 有用な講義資料はロー カルに保存して全文検索の対象にする
18. 蛇足1： 勿論ネットリソー スも極めて重要 たとえば 数学の調べ物: Stack Exchange Mathematics; MathOverflow Tech な話: 各種公式 Docs, Stack Overflow 論文に関する議論, 速報: reddit, Twitter 分野毎に「 どこに調べに行けば良いか」 は異なる リストを更新し続けましょう
19. 蛇足2： ポエム 「Google の外」 をも活用し, 不案内な概念の正確な定義に素早くた どり着く力は, 高等教育で身につけるべき重要な情報リテラシー 武器を買い替え, 磨き, 鍛え続けましょう 研究活動を通して「 調べ方」 そのものをチュー ニングし続けま しょう 有用な文献・ ウェブサイトのリストを常に更新し続けましょう