まつもとゆきひろ氏が就活生に贈った格言

「Rubyの父 まつもとゆきひろが就活生に贈る「失敗から学んだ7つの“格言”」」より

1.「名前重要」

　なるほど。

　まじ重要な気がする。

2.「推測するな計測せよ」

　やってみないとわからない、ってことでもあるよね。

3.「許可を求めるな、謝罪せよ」

　これは誰の言葉か知ってる。

「It is much easier to apologize than it is to get permission.」（許可を求めるより謝罪する方がずっと簡単）。COBOL開発者で、米国初の女性数学博士、海軍軍人でもあるグレース・ホッパー氏の言葉だ。

グレース・ホッパー

4.「簡潔さは力なり」

　Simple is the best

5.「完璧を目指すよりまず完了させろ」

　Done is better than perfect

6.「分割統治」（Divide and Conquer）

　一気に全部はできなくても、目の前の少しずつ。

　マラソンランナーの君原選手の「次の電柱まで」にも通じるし、問題を課題分析する、ということでもあるわな。

7.「塞翁が馬」　アンラッキーは最終的にラッキーに変わるかも

　ほんと、人生、何がどう転ぶかわからない。

情報・表現の自由（『武器としての国際人権』より。自閉症の人とからめて）

メモ　「『武器としての国際人権』第二部　第五章　情報・表現の自由」より

1946年　第１回国連総会で採択された決議（決議59（I））

情報の自由は基本的な人権であり（中略）国連が擁護するすべての自由の試金石である

言葉の意味の変遷

1940年代から60年代まで国連は「情報の自由」という言葉をおもに表現の自由と同義語として用いていた。当時は情報にアクセスする権利がまだ発展していなかったからだ。しかし近年は、より人権としての側面を強調する「情報への権利（Right to information）」という語が一般的に使われ、国際人権法では世界人権宣言、自由権規約のそれぞれ第19条が情報への権利と表現の自由を規定している。

国際人権法　世界人権宣言、自由権規約　第19条第２項 　すべての者は、表現の自由についての権利を有する。この権利には、口頭、手書き若しくは印刷、芸術の形態又は自ら選択する他の方法により、国境とのかかわりなく、あらゆる種類の情報及び考えを求め、受け及び伝える自由を含む

３つの要素　　情報を「求め、受け、伝える」

日本国憲法第二十一条 　集会、結社及び言論、出版その他一切の表現の自由はこれを保障する

現在はこの中に知る権利も含まれる→世界の潮流　

　さてここで私が考えてみたいのは、自閉症スペクトラムのある（ってか強いってか）人に情報を受取る権利は保障されていないことがほとんどである、ということ。音声言語だと意味が取りにくかったり、時間とともに消えていくから最後に言われたことしか頭に残らなかったり・・・

　自閉症スペクトラムの人に「見てわかる」ようにしてあげるとちゃんと理解し、判断し、自分で動けることが増えることは既にわかっていることだと思う。（ここまでも出典・根拠を示さないとダメなのかな・・・）

　にも関わらず、多数は「しゃべって、聞いて、それだけで動いていく」文化の中で育っているからそれを当たり前と感じ、「書いたり、描いたり」してできるだけ情報をちゃんと伝えるなんてえのは「面倒だし、『普通』はやらないことだし、やらなくていい」、「『普通』の中で生きていける力をつけないとダメだから、書いたり、描いたりなんてしない。もっと言えば「外してしまえ」と考えることも多い。

　それは「情報を受ける権利」の人権侵害なのだなあ、と思ったのだけど・・・

　そしてそんなことを続けていれば「理解」し「判断」し「行動」することもできなくなる。

　しかし、人権という言葉を出すと怒り出す人も多いよね。ちょうどこの本について著者の藤田早苗さんと谷口真由美さん（日本おばちゃん党を作ったり、ラグビー協会から追い出されたりした人）が対談している記事があって

日本人はなぜ「人権」という言葉が苦手なのか

谷口　本の冒頭に、日本では人権が「思いやり」と同一視されている、という指摘が出てきます。まさにその通りだと思うのですが、日本には人権を誤解しているどころか、積極的に否定してくる人さえいます。 先日、ホテルのレストランで、昼食を食べながら出版社の編集者と打ち合わせをしていたんですよ。今、私が作っている人権の本の構成について話していたら、隣に座っていた60代くらいのご夫婦の男性が突然怒鳴ってきたんです。「こんな場所で人権の話なんかするな！」って。びっくりしたら、お連れ合いのほうも、「ごめんなさいね。でも美味しく食事をいただいているときに、そんな話を聞きたくないんです」って。 藤田　ええー。 谷口　「私たち、仕事の話をしているんですよ」と、冷静に対応しましたが埒があかないので、お店の方にお願いして個室に移りました。はあ？　という感じですが、これが日本の一般的な現在地なのかなとも思ったんです。これ、ロンドンとかニューヨークのレストランだったら。 藤田　あり得へんと思うな。

　もちろん、ロンドンとかニューヨークが良いってもんでもないだろうけど、日本のこの光景は目に浮かぶような気がします。

アマルティア・センの言葉

「定期的に選挙を行い、政府に対して批判の声を上げる野党があって、新聞が広範囲の検閲を受けることなく自由な報道を行い、政府の政策の賢明さを疑問視することが許されている独立国家ーそのような独立国家が、これまで飢饉に苦しんだことは一度もない。」 （"Freedoms and Needs"）

『武器としての国際人権』藤田早苗著　読書メモ

Redcube Papers でフォルダを作りたい（ LISTS と TAGS ）

※図はクリックすると大きくなり、もう一度クリックするともっと大きくなります。

　論文の PDF をうまく管理できないか、それに使えるツールは無いのか探していたら、Mendeley と Rdecube Papers が候補にあがりました。

　ところが Mendeley はデスクトップ版がダウンロードできなくなっています。

　しかたないので、Redcube Papers をダウンロードして、今、無料お試し期間でさわっています。

　サブスク料金はアカデミックなら月 5ドルなので何とかなるかな、と。

　しかし、最初、イメージとしては広い一面の床に PDF をぶちまけるみたいで、フォルダ分けできず、ネットを探しても「フォルダを作る」記事がなく、「つかえねえーー！」と思いました。しかし選択肢はこれしかなさそうだ・・・

　ところがやっていてわかりました。

　「フォルダを作る」という概念は無いのですが、「 LISTS と TAGS で分類する」利用法だったのです。

　まだまだ、どんな LISTS と TAGS がいいのか試行錯誤中ですが、こんな感じです。

　まず全体の見た目。今「二次障害を有する自閉症スペクトラム児に対する支援システム」をクリックして選択している状態です。

　中央がライブラリに現在なっています。ここにずらずらPDFが並んでいます。

　左サイドバーと右サイドバーがあります。

　論文を選択しているので、右サイドバーに論文の様々な情報が見えています。

　論文読み込みに時間がかかるので、この画像にはまだ出ていませんが、右サイドバーに論文のサムネイルも出てきます。これが現在の右サイドバーです。

　その下にある青い「 View PDF 」のボタンをクリックすると論文を開いたタブが開きます。

　ライブラリに戻って、右サイドバーの下の方に LISTS と TAGS が出ています。

　横にある「＋」ボタンで新しい TAGS や LISTS を作ることができ、それが左サイドバーのタグアイコンやフォルダアイコンとなって加えられていきます。

　もとはこんな見え方ですね。

　Tags アイコンの横の「>」をクリックして下向きにするとこうなります。

　なお、まだ少ないですが、ABA と書かれたフォルダをクリックするとこうなります。

　これだと、サブスク払ってもいいかな、と思い出しました。

　しかし・・・この程度のことはみなさん悩まずに一人でわかったり、先輩が教えてくれたりするんだろうか・・・

　私はこんなところでひっかかって、うんうんうなっていたのですが。

R にデータを読み込ませる

 R にあれこれ計算させようとする時、もちろん中で数列を作ることもできますが、断然まずは外部のデータを読み込ませることが多いと思います。その時のあれこれの方法です。

まず一番多いのが CSV ファイルの読み込み。

　事前にプロジェクト（つまり .RData というファイルも2回目以降ならできている）のあるフォルダ（ディレクトリ）に CSV ファイルを置いておきます。

　なおマルチバイト文字も使える方法はあるらしいですが、トラブルの元なので、私はファイル名も中で使われている文字も半角英数字のみにしています。

例
> (wd <- getwd()) #ディレクトリの位置を取得
[1] "/Users/kinsto2/Library/CloudStorage/Dropbox/Rlang"
警告メッセージ:
1: パッケージ ‘Rmpfr’ はバージョン 4.1.2 の R の下で造られました
2: パッケージ ‘gmp’ はバージョン 4.1.2 の R の下で造られました
> library(psych)　 #とりあえず psych は読み込ませておく
警告メッセージ:
パッケージ ‘psych’ はバージョン 4.1.2 の R の下で造られました
> x <- read.csv(paste0(wd,"/BMI.csv")) #この場合は BMI.csv というファイルを変数 x に入れる

次に「Rの初歩」に書いてあった「スキャンする」場合

「Rの初歩」のサイトではうまくいったのですが、上のようなエクセルの表の場合、いわゆるラベル部分だと読み込むことができず、数値の部分だけのコピーだとうまくいきました。

> x = scan()

としてエンターすると

1:と出ます。

ここでエクセルの表をコピーし、次に R に戻ってペーストするとこうなります。

1: 70.10961037 52.67936059 62.15602121
4: 

ここでエンターすると

Read 3 items

そして

> x  としてエンターすると

[1] 70.10961 52.67936 62.15602

と出てきました。

エクセルのファイルを読み込ませる。

これも「Rの初歩」に書いてありました。

プロジェクト（つまり .RData）のあるフォルダ（ディレクトリ）と同じフォルダにある エクセル ファイルを読み込む。
（別に他のフォルダ（ディレクトリ）でもいいのですが、同じフォルダに置いておいたほうが簡単です）

メニューバーの File →　Import Dataset →　from Excel と進んであとは指示通りに。
マルチバイト文字もいけるみたいですが、後の処理のことを考えると、半角英数字のみにしておいたほうが楽です。

その後のあれこれはややこしいので「Rの初歩」を参照して下さい。

クリップボードの表を読み込ませる

上記の表の、取り込ませたい部分をコピーします。これでクリップボード上に表があることになります。

そして Mac の場合

> x <- read.delim(pipe("pbpaste"), header = T)

Windows の場合

> x <- read.delim("clipboard", header = T)

としてエンターを入れると R にクリップボードの表が変数 x に取り込まれます。

> x
ID todoufuken syoukokuA syoukokuB syousanA
1 1 hokkaidou 70.10961 52.67936 62.15602
2 2 aomoriken 74.55582 56.80162 64.72104
3 3 iwateken 73.97312 56.74839 63.13874
4 4 miyagiken 68.86567 52.79326 61.93797

こちらだと、スキャンと違っていわゆるラベル部分もちゃんと取り込まれていますね。

「過去ログnote」を効率良く読む（パソコン編、単なる note の使い方）

　次は、ハルヤンネさんの「過去ログnote」を効率良く（？）読む、パソコン編です。

　図はクリックすると大きくなり、もう一度クリックするとさらに大きくなります。

　単に「note」というブログサービスの使い方なのですが、先日プログラマさんがパッパッと操作しているのを見て、びっくり仰天したのでした。でももう知ってる人には当たり前すぎて「その情報の、どこに価値あんねん？」という話かもしれません。そういう方には「ごめんなさい」と言うしかありません。

　さて、ハルヤンネさんがよく「こんな過去ログをアップした」とか報告すると、クリックするとこんな画面に飛びます。

　例えば「「文化の違い」に気がつきます。

　で、ここで他のも読みたいな、と思ったらこの「ヤマガの猿」アイコンをクリック。

　すると下のブログトップページに飛びます。

　ここには検索アイコン（虫めがねマーク）が2つあります。

１．のアイコンをクリックしようとマウスカーソルを近づけると「@haruyanne の記事を検索」と出ます。

でクリックしても、ここには検索文字列を入れることはできません。

　しかし、1.のアイコンをクリックした時、２．の検索アイコンの方はこういうふうになります。

　（一度も検索したことのない人は何も出ないと思いますが）

　で、ここで何も文字を入れずに２．のアイコンをクリックしてみて下さい。

　するとこうなります。

　何か一覧がずらずら出てきました。

　こんな方法があるなんて知らなかった！

　ただし、どういう基準で並んでいるのかは、いまひとつわかりません。

　さて、では文字を入れての検索です。

　１．のアイコンをクリックした時の、２．の検索窓に「from:@haruyanne 」という文字列が入っています。

　私、今まで「何余計な文字が入ってるねん」と思って消してたら、ブログ内検索ではなく、全世界を検索してしまっていたんですね。

　これまた知らなかった！

　で、この文字列の後ろ、既にスペースが入っていますからその後ろに、例えば「杖の役割」と入れて検索してみると

　と「杖の役割」に言及してる記事がずらずらと出てきます。

　いやあ・・・ほんと、私、使いこなせてないわ。