●運はコントロールできる?ビッグデータが明らかにした「できる人」の秘密

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┃金融リテラシー あるいは資本主義のメタモルフォーゼ
ビジネスモデル、経営、成長と生産性、金融、会計、税制、経済法など

●運はコントロールできる?ビッグデータが明らかにした「できる人」の秘密 http://jbpress.ismedia.jp/articles/-/42112


運をモデル化して分析した結果。「運」とは、「人生や社会で確率的に起こる望ましい出来事」。ビジネスについて限定すれば、「確率的に、自分が必要とする知識や情報や力を持っている人に出会うこと」。幸運をもたらすのは人との出会い。また、たとえば組織のメンバー間に三角形のつながりが多いと、その組織のリーダー運が良くなる。

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●極端に短いインターネットの歴史

【ハイライト:電子書籍『情報note』2014年9月一号】

C:技術で/技術が/技術を(ICT:産業・法・制度論と技術文化論)

●極端に短いインターネットの歴史
http://r.binb.jp/epm/e1_2133_18082014084627/ 原爆開発を契機に、緊急時のための分散ネットワークが構想された。分散している方が「到達しない」「つながらない」リスクを最小化できるから。戦争遂行という極端なまでの「中央集権型システム」の中から、正反対の設計思想を、知の連携を夢見る研究者たちが生み出した。

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●美しすぎる!大学の研究生が無線ネットワーク「Wifi」の撮影に成功

B:暮らしと職場の風景を変えていく(個人の意思決定と情報社会)

●美しすぎる!大学の研究生が無線ネットワーク「Wifi」の撮影に成功 http://ideahack.me/article/1159

開発した特殊なデバイスで継続的に無線の動きを検知し、そのシグナルをカラーLEDに変換。そのLEDを長時間露光で撮影することで完成した「写真」。

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●【論壇時評】8月号 人類は格差にどう対処する? 評論家・稲垣真澄

 

┃金融リテラシー あるいは資本主義のメタモルフォーゼ
ビジネスモデル、経営、成長と生産性、金融、会計、税制、経済法など

●【論壇時評】8月号 人類は格差にどう対処する? 評論家・稲垣真澄 http://sankei.jp.msn.com/life/news/140720/bks14072010000001-n1.htm
「人類史は、農業文明(=都市文明)の矛盾がようやく閾値(いきち)を超え、その解決のため世界各地でほとんど同時に孔子、ブッダ、ツァラトゥストラ、ユダヤの預言者、ソクラテスらが現れ、それぞれ人生の知を説いた「枢軸時代」(ヤスパース)以来、つねに新たに現れる格差克服の試みの歴史だった」。

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●「機械 VS 人間」か「機械と人間」か

【ハイライト:電子書籍『情報note』2014年7月三号】

C:技術で/技術が/技術を(ICT:産業・法・制度論と技術文化論)

●「機械 VS 人間」か「機械と人間」か http://kcszk.com/blog/archives/6486
人間のやること、できることをなぞる機械から、考えること、さらには考えきれないことを実現する機械へ進化しつつある現代。「不気味の谷(機械が人間に似てくるときに、あるところから化け物のように不気味と感じる現象のこと)」を超えて、機械と人間は共存していけるか。

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●「成長病」にさよならを 週のはじめに考える

 

┃金融リテラシー あるいは資本主義のメタモルフォーゼ
ビジネスモデル、経営、成長と生産性、金融、会計、税制、経済法など

●「成長病」にさよならを 週のはじめに考える http://www.tokyo-np.co.jp/article/column/editorial/CK2014070602000125.html
「成長病に侵された政府は資本主義にしがみつき、成長至上にとらわれた政策を続けている。それが多大な犠牲を生んでいるのです」。「「脱成長」。それは後ろ向きな発想ではなく、現在の「過剰さ」に向き合い、適正な水準に見直す」こと。

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●Microsoft、Azure MLを発表―クラウドベースの機械学習プラットフォームは未来を予測する

C:技術で/技術が/技術を(ICT:産業・法・制度論と技術文化論)

●Microsoft、Azure MLを発表―クラウドベースの機械学習プラットフォームは未来を予測する http://jp.techcrunch.com/2014/06/17/20140616microsoft-announces-azure-ml-cloud-based-machine-learning-platform-that-can-predict-future-events/
クラウド上でビッグデータを利用することにより、単に過去を分析するのではなく、将来の事象を予測するアプリやAPIを作ることができる。「機械学習」がポイント。「ビッグデータを分析してパターンを発見し、製品の需要や病気の流行を予測したり、エレベーターが故障する前にメンテナンスが必要だと教えたりする」。

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