知的生産ブログ


 
 

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比較できないところで評価しようとするから、不正確な論理を使うことになる。

以下の例で評価すべき点は、「Aさんが作業をやりとげた」という事実だ。

● 不正確な論理になる例

能力が高いとみられている Aさんが作業Bに時間をかける。

「能力が高い Aさんでも、時間をかける必要があるなんて、作業Bは大変な作業なのだな。」

「大変な作業BをやりとげたAさんは能力が高いのだな。」

Aさんの能力は、さらに高く評価される。

関連:
井上 真琴 : 図書館に訊け (ちくま新書, 2004) p.91.

> 作家の林望氏が口を酸っぱくして言うことがある。「ものというのはいくらどれほどの注意力を込めてにらんでも何もわからない。けれども、二つを並べて比べてみると、ちょっとした努力でものの本質がわかってくることが知れる」(林望×紀田順一郎×荒俣宏「書誌学の思想」、紀田順一郎・荒俣宏著『コンピューターの宇宙誌』ジャストシステム、一九九三)

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保有しているデータの傾向が現れるグラフを描こう。

そうすれば、そのグラフはデータが示す予測知識をとても分かりやすく説明してくれる。

「データの傾向が現れるグラフを描く」方法は、以下のとおりである。

(1) 予測したい変数を縦軸に選ぶ

(2) 適切な変数を横軸に選ぶ

(3) 保有しているデータをプロットする

(4) グラフ上の点の近似線を描く

(5) 近似線の単純であるか確認する。ピークの数がひとつで、外れ値がなければ理想的である。反対に、近似線が複雑であれば、(2) に戻り、横軸に選ぶ変数を変える。

補足:
縦軸に示す値に関係するはずの変数が、横軸に陽に(明示的に, explicitlyに)現れていない場合、次が考えられる。

すなわち、縦軸に示す値に関係するはずの変数を、横軸に示す変数によってパラメタリゼーションできたのだ。
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なんらかのデータを示すならば、本題と関係があることを確実に示すこと。
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ネットワーク型の知識を、ピラミッド型の知識にする際、ネットワーク型の知識において表現されていた事物間のすべての関係を、ピラミッド型の知識において表現することはできない。

しかし、重要な内容間の関係を断ち切らないように編集しなければならない――うまく分類しなければならない

これは、農家が芽引きをするような作業、植木屋が花を残して葉を刈るような作業であり、価値がある。
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有益な文章がもつ性質の一つに「読者に予測能力を与える」ことがあると、私は考える。

「読者に予測能力を与える」ことが可能な内容の文章を書くならば、読者が予測能力を確実に獲得できるように編集すべきである。

予測は、知識獲得と意志決定の間に存在する。

勝間和代女史が「再現性」と表現した * のは「読者に予測能力を与えること」だろうと、私は考える。

 * 勝間 和代 : 効率が10倍アップする 新・知的生産 (ダイヤモンド社, 2007) pp.159-160.

>再現性の有無は、良書の目安の1つです。

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