情報系で女子学生の多い分野はデータマイニングらしい

何回か繰り返し書いているが情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)の第一回研究会に参加。

いろいろあって最初の2つの招待講演は聞けなかったのだが、スライドが公開されていてすばらしい。あとで復習(というかそもそも聞いていないからなんと言うのか)しようっと。

お昼ご飯は(東大での研究会なので)正門前で待ち合わせて食べたのだが、店内から関係者と思われる会話が聞こえる……。あまり顔は見なかったが、世界は狭い。会場で@makimoto くんや@tkngさんや@tsubosakaさんや@nokunoさんら某社の方々にも会ったり、@okeihaanさんや @neubigさんや Kevin にも会ったり、近畿圏の人に関東で会うというのはなんか妙な感覚だが、割と若手の人は日本全国に散らばっているのかも、という気になる。

招待講演は全部スライドが公開されているので感想は割愛すると、一般講演は@issei_sato くんの「階層Pitman-Yorトピックモデル 」がいちばんおもしろかった。理論的にも興味深いし、理屈がどうのという話ばかりでなく、予測にちゃんと役立つという話はおもしろい。モデルの理解が複雑になり、理論的にはすっきりするけど実際の計算や実装が大変、という話ばかりだと、あまり数理寄りでない自分なんかはちょっと距離を感じてしまうので……(という割り切りがあるところが工学なのだろうか)。

ちゃんと聞いていなかったのだが、最後の@matumuraさんの「影響伝播モデルIDMによる多面的 データマイニング 」の話、要は提案手法は von Neumann カーネルの計算をしているように思えるのだが(そういう話は出てこなかったが)、拡散係数の値によって重要度と関連度をコントロールできるはずで、いったい拡散係数をどういう値に設定して、どういう結果になったのかが興味あったのだが、講演10分質疑5分では全然詳しく聞く時間がなく、恐らくパラメータをいろいろ変化させて実験したと思われる結果のスライドを1枚0.5秒くらいで飛ばされてしまったので、残念。予稿集、買おうかどうか迷ったのだが、買えばよかったかなー。とにかく全体的に一般講演は時間が短くて「もっと聞きたいのに」と思っても聞けないのがもったいなかった(アンケートにも記入したけど)。

夜は公式の懇親会に行く。@overlast さんらのご飯に参加できなかったのは残念だが、前回のIBIS前夜・たまに人生に迷うアラサー研究者対象ゆる系ごはん会 with もつ鍋でお会いした方々と再会できたり、行ってよかった。@Idesanと初めてお会いしたが、お互い「Twitter でフォローしてますよね」と言い合うのが多い週だった気がする(笑) 初めて会っても初めてではない気がするのは割とおもしろい経験である。

懇親会もたけなわ、データベース系の分野の話をいろいろ聞いたところ、データベース系は女子学生の数が(お茶の水の学生などを中心に)多いらしく、「データベース娘。」というユニットが結成されて懇親会で歌と踊りを披露していたくらいである、という未確認情報を得た(いまなら DBS48 とか? 笑)のだが、@Yuki_araseさんにも「DEIM とか合宿形式の学会がお勧めですよ」と教えてもらったので、後学のために今度行ってみよう(爆) 理系に女子が少ないとはよく言うが、単に偏在しているだけじゃないか、と思っているので、どこに偏在の原因があるのかなと……。(個人的には情報系は男女半々くらいになるといいなと思っている)

あと、@ceekzさんの情報によると、データベースより図書館情報学のほうが女性率が高いようである。データベース学会と言ってもデータベース系の分野の他にデータマイニング系の分野もあるだろうし、この前 WebDB Forum 2009 に参加したのを思い出すと、データマイニング系に女性が多いのかもしれないが、なんでなんだろう? 確かに今年の NAISTオープンキャンパスでも、受験希望の女性はそうだったような……