海を歩くために目を凝らす

Que sais-je? わたしは‥‥何も知らないではないか。

2015-04-08 図書館情報学

緑川信之『本を分類する』

http://id.ndl.go.jp/bib/000002549112

緑川信之著『本を分類する』勁草書房、1996年10月

★感想メモ

  • 理論としての説明が実践を想定した具体例とともにていねいに書かれている。
  • あらゆる分野の知を対象とした分類体系を作るってほんと大変なことだ…と気が遠くなるような気持ちになった。

★メモ

  • p.7: 本書の最終目標は個別の分類法の紹介ではなく、分類とは何か、どうすれば適切な分類ができるか、を考えるための基礎を提供すること
  • p.21-22: きわめて例外的な生物のために区分肢を用意しておくのは実用的ではない
  • p.22: 理論的には区分の原則は守られるべきであるが、実用上はむしろ区分の原則を破っても単純な区分にした方がよい場合もある。
  • p.23: 区分原理を独立のものとして掛け合わせると多次元構造になる。(略)多次元構造の場合はそれぞれの区分原理が独立なので適用順序は問題にならない。
  • p.201: DDCの「記号保全(integrity of numbers)方針」:細目をつけ加えることはあるが、分類体系全体の変更は行わないという方針
  • p.202: DDCの「フェニックスphoenix)」避けがたい必要性と要求が生じた部分については前の版をほとんど考慮に入れずに徹底的に改訂することを承認するという方針。第20版で「全面改訂(complete revision)」と名称が変更された。
  • p.203: 書架分類は文献を書架上に配列するための分類で、書誌分類は書誌、目録、索引、抄録などに収録するための分類
  • 索引:探索の手掛かりを増やす、関連項目を集める。
  • DDC、UDC、NDC、CC
    • DDCを基に、UDCとNDCが独自展開。
    • DDCLCC、NDCは階層構造。
    • コロンは多次元構造。ランガナータンによる。ほとんど使われていないが理論的意義がある。
    • UDCは階層構造と多次元の併用。
    • LCCとNDCは配架目的。
    • UDCは細分化された領域を扱う文献にも適用でき、書誌・索引DBにも使える。
    • 本表:Schedules
    • 補助表:Tables
    • 相関索引:Relative index DDC索引言葉の音順で探索できる。学問分野(discipline)に基づく分類体系と主題(subject)を結び付けるから「相関」
    • 利用の手引:Manual
    • 主類:main classes 0-9の区分
    • 綱:divisions 主類を区分した区分
    • 目:sections 綱を区分した区分
    • 細目:subsections 目以降の区分
    • 補助表1:共通細目 Standard subdivisions
    • 補助表2:地理・時代 Geographic areas, historical periods, persons
    • 補助表3:文学形式細目 Subdivisions for the arts, for individual literatures, for specific literary forms
    • 補助表4:言語細目 Subdivisions of individual
    • 補助表5:民族・人種・国民集団 Recial, ethnic, national groups
    • 補助表6:言語 Languages
    • 補助表7:人物 Groups of persons
    • 純粋記号法 pure notation 1種類の記号体系だけを用いる方法(DDCアラビア数字のみ)
    • 包括記号:comprehensive number
    • 学際記号:interdisciplinary number
    • 優先表:table of preference 複数の主題を扱っている文献をどこに位置づけるか指示する手段
    • 本来は1桁や2桁の記号でもダミーの0を補って3桁にする。
    • p.67: ここで注意しなければならないのは、0の数である。すでに指摘したように、530(物理学)の末尾の0はダミーで、実際は53の意味である。したがって、もし図2-17のように指示がでていなかったとすると、合成は次のようになる(530.7)しかし、530.7はすでに本表中に別の項目として使われている。つまり、530.7は物理学で用いられる装置のことであり、これを物理学教育とすることはできない(合成された記号よりも本表にあるが優先される)。そこで、図2-17のように指示を出して0をもうひとつ増やし、530.7としているのである。この0がいくつ必要かは合成する場所による。たとえば、026を見ると、補助表1の使い方が指示されている。この場合は、本表の基本記号は026.00で、たとえば、これに補助表1の03を合成すると026.0003(特定主題図書館の事典)が得られる。
    • 記号の桁が短くて済むよう、階層構造をときどき破っている。

  • LCC米国議会図書館分類法(Library of Congress Classification)】
      • 構造:階層構造
      • 配列:カッターの展開分類法(Expansive Classification: EC)を基礎に配列している。
      • 表示:合成表示
      • 記号:混合記号法でアルファベットと数字
      • 索引:主類ごとのみ(全体の索引はない)
    • 主類:main class 知識の全分野を20に区分
    • 第2次区分以降の区分肢の配列はマーテルの7ポイント(Martel's seven points)の原則に依拠している。
    • 合成には、カッター記号、内部表、補助表、本表の別の部分、が用いられる。
    • 混合記号法:mixed notation 複数種類の記号体系を用いる方法
    • 万進法。LCCでは1-9999の数字がそれぞれ意味を持つ。
    • ただし、小数点以下の数字は十進法。
    • 階層構造の表現は、レイアウトで示している。

  • CCコロン分類法(Colon Classification)】
      • 構造:多次元構造(だが、各次元の中は階層構造)
      • 配列:具体性減少の原則による
      • 表示:合成表示
      • 記号:混合記号法でアルファベット、ギリシャ文字、数字
      • 索引:アルファベット順に基本主題、基本主題のもとでのファセット、分類記号を示す
    • ファセット:Facet 基本的な区分原理、またはそれに基づく区分肢の全体
    • アイソレイト・フォーカス:Isolate Focus 基本主題以外のファセット
    • 基本主題:Basic Subjects
    • パーソナリティ:Personality Isolates 主語みたいな
    • マター:Matter Isolates 目的語みたいな
    • エネルギー:Energy Isolates 述語、動詞、みたいな
    • 空間:Space Isolates
    • 時間:Time Isolates
    • 言語:Language Isolates
    • 前置共通細目:Anteriorising Common Isolates
    • 後置共通細目:Posteriorising Common Isolates
    • ファセット式:facet formula 各基本主題に固有。用いるファセッとと連結方法を定めた式。
    • レベル:Level 階層関係を表現
    • ラウンド:Round 同じ階層で同じ種類のファセットが出てきたときに区別するための手段。
    • ファセット内関係:Intra-Facet Relation ファセット内の複数の区分肢の関係
    • アレイ内関係:Intra-Array Relation ファセット内関係の中でも、ファセット内の階層構造の第2次区分以降において同じ上位概念ンをもつ区分肢どうしの関係
    • フェイズ関係:Phase Relation 基本主題ファセットにおける複数の区分肢の関係
    • 一般的関係:General
    • 偏重関係:Bias
    • 比較関係:Comparison
    • 差異関係:Difference
    • 影響関係:Influencing
        • 「市立図書館における参考図書の分類」
          • 基本主題:図書館学 →ファセット式は 2[P] ;[M] :[E][2P]
          • パーソナリティ(,[P]):市立図書館 →22 における
          • マター(;[M]):参考図書 →47 の
          • エネルギー(:[E]):分類 →51
          • 第2レベルのパーソナリティ([2P]):(当該の概念が含まれていないので区分は行わない)
          • →222 ;47 :51
        • 図書館のレファレンスサービス」
          • 基本主題:図書館学 →2 →ファセット式は 2[P] ;[M] :[E][2P]
          • パーソナリティ(,[P]):(図書館の種類が限定されていないので区分は行わない)
          • マター(;[M]):(当該の概念が含まれていないので区分は行わない)
          • エネルギー(:[E]):レファレンスサービス →7
          • 第2レベルのパーソナリティ([2P]):(当該の概念が含まれていないので区分は行わない)
          • →2 :7
        • 「21世紀の日本の大学図書館
          • 基本主題:図書館学 →2 →ファセット式は 2[P] ;[M] :[E][2P]
          • パーソナリティ(,[P]):大学図書館 →34
          • マター(;[M]):(当該の概念が含まれていないので区分は行わない)
          • エネルギー(:[E]):(当該の概念が含まれていないので区分は行わない)
          • 第2レベルのパーソナリティ([2P]):(当該の概念が含まれていないので区分は行わない)
          • 空間(.[S]):日本 →42
          • 時間('[T]):21世紀 →P
          • →234. 42 'P
    • 配列は、基本主題、具体的なファセット、抽象的なファセット、の順
    • 各ファセットに対応する連結記号を定め、原則的な合成方法も指定。
    • 複合主題の位置づけが容易で理論的に重要な分類法だが、合成規則が複雑すぎて実用性に欠ける

  • UDC【国際十進分類法(Universal Decimal Classification)】
      • 構造:階層構造と多次元構造の併用
      • 配列:主標数のあとに共通補助標数を合成する、複数の共通補助標数があるときは言語の共通補助標数を最後に合成する
      • 表示:合成表示
      • 記号:純粋記号法でアラビア数字
      • 索引:日本語とアルファベットでそれぞれ用意されている
        • 「英語で書かれた日本の物理学に関する辞典
          • 物理学 →学問分野 →53
          • 日本 →場所 →(520)
          • 辞典 →形式 →(03)
          • 英語 →言語 →=111
          • → 53 (520) (03) =111
    • 1桁や2桁の記号は、ダミーの0を補うことなくそのまま用いる。
    • UDCでは、ひとつの主題に対してひとつの記号を完全に一義的に決定することはできない。
    • 合成は、多次元構造的な合成表示と階層構造的な合成表示が行われている。
    • 多次元構造的な合成は、主標数と各独立性共通補助標数の間での合成と、主標数どうし、または同じ種類の共通補助標数どうしの合成がある。
    • 階層構造的な合成には、主標数と従属性共通補助標数の合成、主標数と固有補助標数の合成、平行細分、の3つの方法がある。
    • 固有補助標数は、主標数の項目ごとに特定の(固有の)記号が定められている。テンゼロ(.0)で始まるテンゼロ固有補助標数、ハイフン(-)の次にゼロでない数字で始まるハイフン固有補助標数アポストロフィ(')に続けるアポストロフィ固有補助標数の3種類がある。
    • 平行細分は、「〜と同様に細分」という指示に基づく方法。

    • 知識の全分野を1-9に区分、どれにも入らないものを0(総記)とする。
    • 第2区分以降では、総記はさらに細分した形でしか現れない(ので0で終わる記号は使われない)。
    • 本来は1桁や2桁の記号でもダミーの0を補って3桁にする。
    • 合成の再は、すでに本表に存在する記号と重複しないよう気を付ける必要があるという、DDCと同様の注意事項がある。

2014-10-05

Mike Gancarz『UNIXという考え方』

http://id.ndl.go.jp/bib/000002965498

Mike Gancarz 著『UNIXという考え方 : その設計思想哲学』芳尾桂 監訳、オーム社、2001年2月

★感想メモ

  • 魔法使いのひとりが面白かったと言っていたので読んだ。
  • 面白くてすいすい読んだ。タイトルとサブタイトルそのままの内容で、ここに書かれている「考え方」「思想」は、すべてとは言わないけれど半分くらいはいまの仕事に当てはめて「うむ、そうだな」と思えるものだった。といっても当てはめ先は、例えば文章の書き方とか、報告書の作り方とか、情報共有の仕方とかなので、この本に書かれていたようなシステムやプログラムとは別のことだけれども。
  • 私は面白く読んだけれど、UNIXというものはよく知らない。というかほとんど知らない。むしろまったく分かっていない。どのくらい分かっていないかというと、UNIXってなんだろうとググって、IT用語辞典とかWikipediaとかを読んで、「UNIXとは〜〜なOSのことである。」と書いてあるので「OSってなんだっけ」とググる、というくらいの分からなさ加減なので、たぶんほぼチンプンカンプンなレベルにいるのだと思う。なんやかんやとシステム系の言葉に触れることはあるので、概念モデル?みたいなものはときどき見ているはずだけれど、図式化されたものや比喩による説明などは、分かっていない人間にとっては煙にまかれて分かったような分からないようなという気分にさせられるだけなんだなということが分かるだけというところから進めず、結局のところ何がどうしてどうなっているのかを具体的には理解していなくてイメージできないので(例えば「OS」「オペレーティングシステム」でGoogle画像検索した結果から何かイメージできるか見てみてほしい。きっと「はぁっ?」ってなる。そういう感じ。)、つまみぐいの記憶がときどき出てくるけれど全体としてはよくわからないなと思うので、そのままチンプンカンプンから抜け出せない。
  • こんなレベルにいても、分からないことを分からないまま読み進めることができる人ならきっと楽しく読める本。

★定理メモ

(コロン「:」の右側は勝手なまとめ)

    1. スモール・イズ・ビューティフル:小さなプログラムは分かりやすく保守しやすくリソースを食わず他のツールと組み合わせやすい
    2. 一つのプログラムには一つのことをうまくやらせる:小さなプログラムになる
    3. できるだけ早く試作を作成する:すべては変化していくのだからはじめから完全なものを作らなくていい
    4. 効率より移植性:新しい技術に乗っかっていける
    5. 数値データはASCIIフラットファイルに保存する:読みやすく分かりやすく移動が簡単
    6. ソフトウェアの梃子を有効に活用する:既存の移植性の高いものを有効活用してコストをかけずに機能を高め、移植性の高いものを提供してより広く使ってもらう
    7. シェルスクリプトを使うことで梃子の効果と移植性を高める
    8. 過度の対話インタフェースを避ける:ユーザは人間とは限らない
    9. すべてのプログラムフィルタする:すべてのプログラムフィルタである

2014-08-29 データクレンジング

置換で大量のデータをきれいにする

牧草地にしゃがんで草むしりしていたら魔法使いが一瞬できれいにしてくれた、みたいなお話。

はじめに

全体で1000万件を超えるデータ。1件の中身は10桁くらいの数字たちで区切りはセミコロン「;」。そういうデータが出てくるはずだったのに、開いてみたらば文字化けとかいらない数字とかカッコとかのいらないものがたくさん入り込んでいた。そのうちパターンが一定している約5万件はMicrosoftAccessから取り出してExcelのFINDとMIDで消せたけれど、それではダメな約1000件をきれいにする方法は、どうにもこうにも分からなくて、しかたないのでDeleteキーでひとつひとつきれいにして回っていた。

手作業ではいつまでも終わりは見えなくて、もちろん夕方には肩も目も痛くなり、つらいようとこぼしたら魔法使いたちがやってきて、きれいにできるよ、簡単さ、と言った。そして、まばたきするうちにきれいにしてくれた。

魔法使いのひとりがこの技を記録しておきたまえと言うので、それからほかのひとが私みたいに無駄な肩こりにならなくてもいいように、メモを。


環境

私が使うことを許されていたツール(ソフト)は、TeraPadExcel、だった。

魔法使いのひとりによれば「TeraPadは改行とタブの置換ができるので、Excelとの組み合わせ次第でけっこういろんなことができるのでお勧め」らしい。


魔法

  1. データをTeraPadコピペ
  2. 置換: \n → \n\n
  3. 置換: ; → \n
  4. 置換: ( → \t
  5. Excelコピペして、1列目だけTeraPadコピペ
  6. 置換: \n → ;
  7. 置換: ;; → \n

*「\n」は改行1個、「\n\n」は改行2個、「\t」はタブ。

ただ、「6. 置換: \n → ;」でTeraPadが「1行8000文字制限を超えている可能性があってムリ」と言って動かなくなるので、「5. …TeraPadコピペ」を100件ずつにしてちまちまと置換をしては貼り合わせる、というのを10回繰り返した。(8000文字を超えてもデータがなくなるわけではなく表示されないということのようだけれど、見えないと自分の操作でデータに何が起きているか把握できず不安になるので手作業でやった。)


対象データの例(実際のデータとは異なります)

  • 1590732743021 (逕イ鬪ィ蜊キ);1590732743663 (邇牙勣蜊キ);1590732706113 (逑キ蝎ィ蜊キ 譏惹サ」);1590732706172 (逑キ蝎ィ蜊キ 貂・サ」);2732706323 (譏取ク・。」譯亥キサ 譏惹サ」);1590732706121 (譏取ク・。」譯亥差 貂・サ」);2732706367 (扈倡判蜊キ蜴・彰逕サ);1590732706164 (扈倡判蜊キ 鬟惹ソ礼判)
  • 3121074603 (4);3121074611 (7);3121074327 (6);3121074683 (2);3121077237(3);3121077243 (1);1268121076603 (12);1268121076617 (13)3121174323 (1);3121174681 (2);3121170611 (3);3121170622 (4);3121174662(7);3121174627 (6);1268121174687 (2);1268121174312 (3)3131246068 ・ゥ・ュ・ィ・・?ク;3131246041 (・ゥ・ュ・・巡 ?ク);3131246177 (・菩寳・・?ク);1268131243142 (・ス・・お・・?ク);1268131243174 (・ス・・カ・巡?ク);1268131246802 (・懍」シ・・?ク);1268131241422 (・・攵・ィ・・?ク);1268131241458 (・・攵・・巡 ?ク)
  • 315903132X;315903211X (3;3159068017 (4);3159068423 (7);3159068731(6);3159068712 (2);3159058307 (3);3159058313 (1);3159058321 (10);315905868X(11);3159032363 (12)
  • 1590758241032((隨ャ3霎・2);1590758241041((隨ャ3霎・3));1590758241076 (隨ャ3霎・4);1590758241063 (隨ャ3霎・7;1590758241020 (隨ャ3霎・6);1590758241032 (隨ャ3霎・2);1590758241014 (隨ャ3霎・3);1590758241100 (隨ャ3霎・1);1590758241112(隨ャ3霎・10)

つまり、データのパターンはこんな感じ。

  • 各データは1件=1行
  • 必要な数字の後ろにいらないものが続く
  • 必要な数字といらないものの間にはスペースがある場合とない場合がある
  • いらないものの数は一定していない
  • いらないものの種類は一定しておらず文字、数字、記号、これらの組み合わせ、の場合がある
  • いらないものの前後にカッコがあったりなかったりする
  • カッコ内にカッコがあったりもする

魔法は何にでも効くわけじゃなかった

できた!と喜んだのはもちろん。…でも、ここまで書いておきながらアララという感じだけれども、じつは私が掃除しようとしていたデータは、これだけではきれいになってくれなかった。ということに気づいたのは翌日で、なんとなく不安になって数字以外のものが入っているデータを抽出して(250万件くらい)ひたすら見ていったら(といっても見切れなかったけれど)、直せていないものがあった。

たとえば、こんなパターン。

  • 数字と数字の間のいらない文字が「[1]」とか「[2]」とかの場合
  • 数字のすぐ後ろに(スペースなどなしで)アルファベットが続いている場合
  • 数字の後ろに「 '」(スペース、ダッシュ)が続いている場合

こんなふうに、拾えなかった=きれいにできなかったデータはほかにもあるかも知れず、つまり掃除する対象のパターンをすべて洗い出さないと、思わぬ取りこぼしが起きたり、思わぬことが起きたり(セミコロンで区切られるはずの数字たちがくっついてしまったり)という危険があって、でも、私がきれいにしなくてはならなかったデータのうちあやしげな約250万件の全てを網羅するパターンを取りこぼしなく目で確認するのは非現実的で…うーむ…と、思っていたら、また別の魔法使いがやってきて、「その掃除、前にやったことあるからすぐできるよ」と言って、ものの10分くらいで1000万件超をさっときれいにしてくれて、ありがたいのと同時に私の生きている時間の無駄さがいやになった。魔法使いになりたい。


ちなみに、私のPCは弱っちいために大量のデータにはすぐ息切れする。ふっと画面が真っ白になってマウスも効かなくなって世界は終わったと思いながら茫然と復活を待つ、というのを繰り返す日々でアドベンチャーすぎるなぁと思っているところ。

2014-07-27 アメリカ・図書館・図書館情報学

リチャード・ルービン『図書館情報学概論』

http://id.ndl.go.jp/bib/025441949

リチャード・ルービン著『図書館情報学概論』根本彰訳、東京大学出版会2014年5月

★感想メモ

  • 会誌の先輩からおすすめいただいて読んだ。
  • アメリカ図書館教育・図書館学校・関連協会設立の歴史など過去のことについては、知らなかったことがまとめられていて、なるほどそういう流れだったのかということばかりだった。
  • 現在につながる課題として取り上げられているものについては、アメリカの事情と日本の事情ではだいぶ異なる部分がありそうだなと思いながら読んだ。たとえば公共図書館に求められている教育的な役割については、公教育の整備状況や移民の多さ、マイノリティとくくられる人の多さ(白人・黒人といった「皮膚の色」やヒスパニックなどの「出自」の違いによって受けられる教育が異なるなど)といった問題があるために、公教育に変わる教育支援的のニーズが明らかである、など。
  • 組織の在り方、職業選択の在り方、キャリアパスの在り方、という意味でもアメリカと日本とではだいぶ異なるため、この本に書かれていることは参考事例として読む、という姿勢に自然となっていたと思う。そして違いがあることは当然に想像できるがために、この本に書かれていることの中では、問題や課題に対する取り組み方が参考になると思った。
  • 訳者あとがきによれば、本書は1998年に初版が出たあと、2000年に改訂版、2004年に第2版、この訳書の底本が2010年の第3版とのことなので、いま(2014年)から4年前の本なのだけれども、いまはもう違うなと思うことが当時の現在や当時からみた未来の話として書かれている点については、すでにだいぶ古くなってしまっている部分があり、更新が必要だと思った。それだけ変化が早いのだとも言えるだろうし、それだけこのようにアメリカ図書館教育や図書館業界全体を俯瞰した本を書くことは難しいのだとも言えるだろう。
  • そういうわけで古くなってしまう部分については保留をもって、あるいは「いまは違うね」と思いながら読んだけれども、古くならない歴史については勉強になった。といっても、幅広い知識を持っていて日本のこれまでの図書館情報提供機関をよく知っている人なら、古くなってしまう部分からもいろいろなことを読み取ることができるのかもしれず(先輩はそのような感銘を受けてすすめてくださったので)つまりは理解の浅さや価値の読み取りは、読み手である私に問題があるのかもしれない。

★概要メモ(粒度は章によってバラバラ、「<」の右側は感想)

  • 3 情報の組織化:その技術と問題点
    • 研究者のニーズ pp.120-121(訳文から少し文言変更)
      • 1 すべての関連情報資源についてもっとも明確でより幅広い視点
      • 2 特にその研究分野の課題において、実は重要で意義深く、基準となる情報資源を見落としていないか
      • 3 不必要な過去の重複研究はしたくない
      • 4 時分の研究に領域横断的に関連するものを知りたい
      • 5 時分の同一主題の研究に分類される近年の図書を探し出し、より最新の研究結果を従来の研究結果と照らし合わせたい
      • 6 思いつかないけれど密接に関連しているキーワードを認識させて最適の文献を得られるメカニズム
      • 7 巨大なリストやデータを表示する作業(?)は省きたいが検索結果の向こうにある多様な情報資源を確認する必要があるとは思っている
    • メタデータ p.136
  • 4 機関としての図書館:その組織を展望する
    • 図書館の機能と仕事(部署)、意思決定、各館種の特徴・役割と課題と期待と貢献(可能性を含む)、財政難と説明責任と量的な価値測定
  • 6 情報学:サービスの視点
    • どんな情報が求められているかを把握し、提供できる情報の性質を知ったうえで提供方法を考える

2014-07-25 プレゼン:ポスター

ポスター(プレゼン)準備全般

酒井聡樹『これから学会発表する若者のために』

http://id.ndl.go.jp/bib/000009919995

共立出版, 2008.11. 166p ; ISBN 978-4-320-00579-2

★メモ

発表内容の練り方

  • 序論
    • 何を前にして:現象、事実、既存知識、研究の現状、技術開発へのニーズ
    • どういう問題に取り組むのか:「何を前にして」の具体化
    • なぜ取り組むのか:問題意識の説明、どのような意義があるにも関わらず未解明だから、など
    • どういう着眼で:仮説の検証、既存研究との違い、研究のポイントアピール
    • 何をするのか:研究方法
  • 演題に入れる情報
    • 主題(取り組んだ問題):副題(着眼点
    • 研究対象
    • (結論は入れるべきではない)
    • 疑問形にする(人は疑問に惹きつけられる)
  • 研究方法
    • 論理的な不備がないことをわかってもらえればよい
    • 研究対象の素性・由来・特徴
    • 各実験・調査等のタイトル
    • 各実験・調査等の簡単な説明(本筋に関わることだけでよい)
    • データ処理の方法(当然に推測されるものならば省略してよい)
  • 研究結果
    • *結論を導くことを唯一の目的にする
    • 得られた結果の提示(必要なデータのみ。データはわかりやすい形にしてそのデータが持つ情報のまとめとタイトルを示す。)
    • 得られた結果の統合的解釈(必要な場合のみ)
    • 先行研究の検討(必要な場合のみ)
    • 結論:取り組んだ問題への答え
    • 結論を受けて:取り組んだ理由への答え
  • 論文要旨
    • *目的のみを書き、背景を書く必要はない
  • 講演要旨
    • *序論をきちっと書く(目的と背景)
    • 序論
      • 1.何を前にして:現象、事実、既存知識、研究の現状、技術開発へのニーズ
      • 2.どういう問題に取り組むのか:「何を前にして」の具体化
      • 3.なぜ取り組むのか:問題意識の説明、どのような意義があるにも関わらず未解明だから、など
      • 4.どういう着眼で:仮説の検証、既存研究との違い、研究のポイントアピール
      • 5.何をするのか:研究方法
    • 研究方法
    • 研究結果
    • 結論:取り組んだ問題への答え
    • 結論を受けて:取り組んだ理由への答え

  • 聴き手が理解する努力をしてくれるかどうかは、
    • どれくらい興味深そうな発表か
    • どれくらいわかりやすそうか(理解の努力の必要度)

にかかっている


  • わかりやすい発表のために
    • 論理的な主張をする
    • *わかりやすくしようという意識を持つ=気遣いの心
    • *聴衆を想定する
    • *わかりやすい発表のためのプレゼン技術を身につける
      • 必要かつ不可欠な情報だけを示す(主張を絞る、論理的なつながりの順序で重要なものから研究方法→結果と説明する、読めばわかる言葉を使う、同じ言葉を使い続ける、直感的な説明を心がける、

  • ポスター発表で心がけるべきこと
    • 説明練習をする
    • 5分くらいで説明できるようにする
    • 勝手に説明をはじめない
    • 10秒ほど見てくれたら声をかけてみる:説明しましょうか?→No→質問ありますか?
    • 全員に向かって言葉を発する:声量、視線
    • 聴衆の反応を見ながら説明する
    • 特定の聴衆と延々とやりとりをしない
    • 指示棒を使って説明する
    • 図表の読み取り方を説明してから、データの意味するところを述べる
    • A4の縮刷版を用意する

ポスター作成(構成・デザイン)の参考

宮野公樹『学生・研究者のための伝わる!学会ポスターのデザイン術』

http://id.ndl.go.jp/bib/023156735

化学同人, 2011.11. 143p ; ISBN 978-4-7598-1469-9 :

プレゼン練習のためにあとで使う

塚本真也, 高橋志織『学生のためのプレゼン上達の方法』

http://id.ndl.go.jp/bib/023941907

朝倉書店, 2012.9. 151p ; ISBN 978-4-254-10261-1

上西幸治『英語でプレゼン!』

http://id.ndl.go.jp/bib/000010070200

丸善京都出版サービスセンター (制作), 2009.3. 147p ; ISBN 978-4-944229-81-9 :

Tipsとして利用するならよい

佐藤佳弘『わかる!伝わる!プレゼン力』

http://id.ndl.go.jp/bib/000010992956

武蔵野大学出版会, 2010.9. 166p ; ISBN 978-4-903281-17-9

今後見ることはきっとない

伊藤宏, 福井愛美 編著,西尾宣明, 服部美樹子, 水原道子, 中山順子『プレゼンテーション演習』

http://id.ndl.go.jp/bib/000011257218

樹村房, 2011.6. 159p ; ISBN 978-4-88367-213-4

  • 悪い本ではないけれどカバー範囲が広い分、学会発表の準備という目的にとっては、ほかの参考図書と比べて詳細が足りない。また、図が少ないため把握しづらい。飛ばし読みをした。