この項目では、文化の伝播や情報伝達における情報単位としてのミームについて説明しています。 ルルティアのアルバムについては「ミーム (ルルティアのアルバム)」をご覧ください。 アラビア文字のミームについては「م」をご覧ください。 インターネットでのミームについては「インターネット・ミーム」をご覧ください。 エジプト文字。言語は、ミームの一種である[1]。 ミーム（meme）とは、脳内に保存され、他の脳へ複製可能な情報であり[2]、例えば習慣や技能、物語といった社会的、文化的な情報である[3]。『日本大百科全書』における人工知能研究者の中島秀之の説明によると、ミームは文化的自己複製子であり、ミームは比喩(ひゆ)ではなく遺伝子と同じく実体である[4]。『利己的な遺伝子』によれば、ミームは脳神経回路の型である[5]。ミームが脳の外へ複製された具体例としては衣服、壺、アーチ、宗教的行動、科学者の講演
11月22日に開かれたWikimedia Conference Japan 2009に行ってきた。おそらく最年少(17歳以下がいなければ)。会場は東大。さすがは日本の知の牙城。貫禄有るたたずまいは相変わらず。自分は高校の時はここの附属生だったので、ことあるごとに訪ねたが、大学に入学してからは初めて来たかも。やっぱ色々違う。軽くブルーになる。基調講演基調講演は途中から参加(激しく寝坊した)。国立国会図書館長の長尾真氏による講演。テーマは｢辞書・事典とは何か―その体系性・網羅性・信頼性を求めて― 」。難しいタイトルだが、辞書・辞典の分類から、あり方あるいは、あるべき姿をかみ砕いて説いてくださった。講演と言うよりは、大学の講義みたい。特に僕が一番気になっていた、｢Wikipediaは信用できるか」についての話は興味深かった。専門的な用語は、一つの分野でも数万から数十万語ある。そのすべてに対し信頼
ウィキペディア周辺のWWWの構造 ヒトのタンパク質間相互作用の一部 BAモデルにより生成されたランダムネットワーク。各頂点の大きさが次数に対応している。Cytoscape上でRandomNetworksプラグインを使用し作成。 複雑ネットワーク（ふくざつネットワーク、complex networks）は、現実世界に存在する巨大で複雑なネットワークの性質について研究する学問である。 複雑ネットワークは、1998年に「ワッツ・ストロガッツモデル」という数学モデルが発表されたことを契機に、現実世界の様々な現象を説明する新たなパラダイムとして注目を集めている。多数の因子が相互に影響しあうことでシステム全体の性質が決まるという点において複雑系の一分野でもある。 現実世界に存在するネットワークは多様であり、巨大で複雑な構造を有しているが、一定の共通する性質を見出すことができる。それらの性質は「スケール
レーベンシュタイン距離（レーベンシュタインきょり、英: Levenshtein distance）は、二つの文字列がどの程度異なっているかを示す距離の一種である。編集距離（へんしゅうきょり、英: edit distance）とも呼ばれる。具体的には、1文字の挿入・削除・置換によって、一方の文字列をもう一方の文字列に変形するのに必要な手順の最小回数として定義される[1]。名称は、1965年にこれを考案したロシアの学者ウラジーミル・レーベンシュタイン (露: Влади́мир Левенште́йн) にちなむ。 レーベンシュタイン距離は、同じ文字数の単語に対する置換編集に使われているハミング距離の一般化であると見なすことが可能である。レーベンシュタイン距離の更なる一般化として、例えば一回の操作で二文字を変換する等の方法が考えられる。 実際的な距離の求め方を例示すれば、「kitten」を「s
バッカス・ナウア記法（英: Backus–Naur form）とは、文脈自由文法を定義するのに用いられるメタ言語のことで、一般にBNFやBN記法と略される。現在はこのBNFを拡張したEBNF (Extended BNF) が一般的に使われている。EBNFでは正規表現を用いてより簡単に記述でき、プロトコル規定言語であるASN.1や、XMLの構文定義にも利用されている。 ジョン・バッカスとピーター・ナウアがALGOL 60 の文法定義のために考案。当初は文脈自由文法の本来の定義に則り or（|）以外の定義はなく、繰り返しは再帰を利用して表現されている。*、?等の量化子はBNFを拡張したEBNFによって導入された。パーサジェネレータを使用して構文解析器を生成する際に、構文を定義するためにも使う。 ISO/IEC 14977:1996においてEBNFの標準が定義されているが、EBNFにもいろいろな
衣料のリテール、金融のリテール部門、自作パソコンのリテール品などのように用いられる。 りそな銀行の目指す、リテールバンクのように顧客視点という言葉でリテールを使用することもある。新光証券に吸収合併される前の旧みずほ証券は、機関投資家を専門とする証券会社であったことから、「ホールセール証券」と称され、それに対し個人投資家を扱うということで、新光証券やみずほインベスターズ証券を「リテール証券」としていた。 古くからある商慣習では、製造会社が直接一般消費者に向けて販売するということは通常行われず、卸売業者・代理店・ディストリビューターといった業者に出荷され、次にそれらから小売店に出荷されて一般消費者の手に届くようになっていた。商品や業界によっては、小売店に並ぶ前に複数の業者を経由することもよくあった。 この方法では、製造会社にとって 直接的に販売の作業に従事しなくてよい。 生産計画に応じた量を製
完全情報下での買い手と売り手の力関係のバランスを示す図 契約理論と経済学において、情報の非対称性（じょうほうのひたいしょうせい、英: Information asymmetry）とは、取引における意思決定の研究で一方の当事者がもう一方よりも多くの、または優れた情報を持っている状態のことをいう。 情報の非対称性は取引における力関係の不均衡を生み出し、時には取引の非効率性を引き起こし、最悪の場合は市場の失敗を招く。この問題の例としては、逆選抜[1]、モラルハザード[2]、知識の独占[3]などがある。 情報の非対称性を可視化する一般的な方法は、片方に売り手、もう片方に買い手を置いた天秤である。売り手の方が多くの、または優れた情報を持っている場合、取引は売り手に有利に行われる可能性が高い（「力関係のバランスが売り手側に傾いている」）。例えば、中古車を売る場合、売り手は車の状態や市場価値について買い
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Condorcet paradox|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての
個人で撮った写真をウェブ上で整理・分類・展示しておけるほか、見知らぬ人と共有して互いにコメントを書き込むこともできる。こうした画像掲示板やソーシャル・ネットワーキング・サービスのようなコミュニティとしてユーザーに人気が出ただけでなく、ブロガーの間で写真の共同保管・共同利用の場所としても広く使われることで巨大化した[1]。 Flickrでは誰かがアップした写真にだれでも自由に「タグ」と呼ばれるキーワード（メタデータ）を付けて分類することができ、タグを通して他のユーザーとコミュニティを形成したり、タグをたどるうちに予想もしなかった写真に出くわすこともある[1]。 Flickrはスチュワート・バターフィールド、カテリーナ・フェイク（英語版）、ジェイソン・クラストンが設立し、カナダ・バンクーバーに本拠を置くルディコープ（英語版）社（英語: Ludicorp、2002年に創業）が2004年2月に開設
アラン・カーティス・ケイ（Alan Curtis Kay, 1940年5月17日 - ）は、アメリカ合衆国の計算機科学者、教育者、ジャズ演奏家。パーソナルコンピュータの父、と言われることもある。主に、オブジェクト指向プログラミングとユーザインタフェース設計に関する初期の功績で知られている。ピーター・ドラッカーの言葉“You cannot predict the future, but you can create it.” を引用し、“The Best Way to Predict the Future is to Create it.” 「未来を予測する最善の方法は、それを発明することだ」と改変したことでも知られている。 カリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)で計算機科学の准教授、ビューポインツ・リサーチ・インスティテュート（Viewpoints Research Institut
プロダクトマネジメント (w:product management) 商品、製品（プロダクツ） (product) 商品の差別化 (w:product differentiation) 商品ライフサイクルマネジメント (w:product life cycle management) 普及 (diffusion) 商品開発 (w:new product development) コンジョイント分析 (conjoint analysis) 品質機能展開 (w:Quality Function Deployment) 欠陥商品の一覧 (w:list of product failures) 計画的陳腐化 (w:planned obsolescence) 『キャズム』 (w:Crossing the Chasm) テクノロジーのライフサイクル (w:technology lifecycle) 商
Djangoで書いた、Sennaを用いたWikipedia検索のデモを公開してみた。公開終了しました。 インデックスはN-gramで作ってみたよ。 http://wikipedia.suenaga.name/ にとりあえず置いてみた。 動いているコード自体は、 http://svn.razil.jp/django-wikipedia/trunk あたりからSubversion経由で取得できます。 クエリにかかった秒数の表示とか、Djangoでのキャッシュ機構の活用とか、 インクリメンタルサーチとか、類似文書検索対応とか、キャッシュ文書の表示とか、 いろいろやりたいこともあるのですが、 まあ、とりあえず公開して様子見してみよう。
Wikipedia検索であるが、 利用したSQLをHTMLでダンプする 多言語化(とりあえず英語/日本語のみ) の２つをやる必要が出てきた。 とりあえず、SQLをHTMLにダンプするのをやってみたよ。 利用したSQLをHTMLにダンプする perezvonの日記によると、 http://d.hatena.ne.jp/perezvon/20061231 以下の３要素をsettings.pyで設定して、 テンプレートに{{ sql_queries }}を入れればOKらしい。 # settings.py DEBUG = True INTERNAL_IPS = ('127.0.0.1', ) TEMPLATE_CONTEXT_PROCESSORS = ( 'django.core.context_processors.debug', ) ところが、今回はどんなクライアントからでもSQLをダンプして
Apache Lucene（アパッチ ルシーン）は、Doug Cuttingによって開発された、Java製のFLOSSの検索ライブラリである。Luceneは、強力な文書インデキシング及び検索機能、スペルチェック、ハイライト、テキスト解析機能を提供する。Apacheのトップレベルプロジェクトの1つである。 Luceneは、Apache Solr、Elasticsearch等の検索プラットフォームで利用される検索ライブラリである。以前はLucene.NET、Mahout、Tika、Nutchといったサブプロジェクトが存在したが、現在はすべて独立したApacheのトップレベルプロジェクトとなっている。2010年3月から、Apache SolrがLuceneのサブプロジェクトとして開発コミュニティがマージされた。 Luceneで日本語のテキスト解析を利用するためには、Kuromojiを利用したJa
What this is and why I built it Wikipedia needs no introductions: it is one of the best - if not the best - encyclopedias, and it's freely available for everyone. Everyone can be a relative term, however... It implies availability of an Internet connection. This is not always the case; for example, many people would love to have Wikipedia on their laptop, since this would allow them to instantly c
Building a (fast) Wikipedia offline reader 確かに Wikipedia のオフラインリーダーってあると便利だよなと思うのだが、これを実現するには、単に Wikipedia のレプリカだけでは不十分で、検索もできないといけない。 この高速な検索を実現する Wikipedia オフラインリーダーを Thanassis Tsiodras という人が作っている。彼は最後に以下のように書いている。 追伸：オープンソースの世界ってすごくね？ 僕はこれを二日で作れたし、その大半は適当なツールを探すのに費やしたんだ。マジ信じらんない……これらのツールをいじくり回し、200行にも満たないコードを書いただけで……あっという間！ ネタ元はやはり Slashdot。
via O’Reilly Rader Wikiscanner(ウィキスキャナー)は、Wikipedia上の情報の書き換えをした人のIPアドレス記録と、企業や政府機関などのIPアドレスのつきあわせを行なってくれる検索サービスだ。日本語版も出た。 組織名や地名、またはIPアドレスの範囲などを入れることで、特定の組織から行なわれたWikipediaへの変更を列挙して得ることができる。 トップページ右側には、アメリカ政府の主要機関や、電子投票関連で悪評の出ているディーボルド社、フリーソフトウェア財団やアルジャジーラ、ヴァチカンなど面白そうな組織の検索がプリセットされている。 第三者を装って自社や自社に関係する記述を書き換えたりという問題がたまに出ているが、実際にその現場を掴むのはなかなか大変な作業だった。しかし、このサービスではそれがかなり簡単にされてしまっている。 IPアドレスと組織を結びつける
モンティ・ホール問題 閉まった3つのドアのうち、当たりは1つ。プレーヤーが1つのドアを選択したあと、例示のように外れのドアが1つ開放される。残り2枚の当たりの確率は直感的にはそれぞれ 1/2（50%）になるように思えるが、はたしてそれは正しいだろうか。 モンティ・ホール問題（モンティ・ホールもんだい、英: Monty Hall problem）とは、確率論の問題で、ベイズの定理における事後確率、あるいは主観確率の例題の一つとなっている。モンティ・ホール（英語版）（Monty Hall, 本名：Monte Halperin）が司会者を務めるアメリカのゲームショー番組、「Let's make a deal（英語版）[注釈 1]」の中で行われたゲームに関する論争に由来する。一種の心理トリックになっており、確率論から導かれる結果を説明されても、なお納得しない者が少なくないことから、モンティ・ホール
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