気づきの情報インタラクションデザインの研究をしている人
改正著作権法により，オンデマンド動画配信等を用いたオンライン授業において，他人の著作物を利用する際の条件が緩和されることになった．SARTRASという団体に補償金さえ支払えば，著作者の許諾を得ることなく著作物を使った授業資料を使ってオンライン講義することが可能になる．
緩和されたとはいえ補償金は支払わないといけないため，教育現場としては他人の著作物を利用したオンライン授業に躊躇してしまう．ところが，この度新型コロナウイルスの件もあり，2020年度は補償金ゼロとする特例措置がとられる準備が進んでいるそうだ（参考）．在宅学習用に急遽学習資料を作らないといけない状況なので，この措置が実行されれば非常に助かる．
とはいっても，他者の著作物を利用したコンテンツに不特定多数の人がアクセスできるようにしてしまうのは禁じられているので，受講生のみがアクセスできるようアクセス制限をかける必要はある．
「サルの自撮り」という面白い記事を見つけた．ある写真家が，細工を施したカメラをジャングルの中に置き，サルがカメラのシャッターを押して自撮りできるようにした．写真家の思惑通り，猿の自撮り写真が撮れたので，この写真家はサルの写真を「自分の作品」としてリリースした．
ところが，あるメディア団体が「著作権は法律上の人しか持つことができない権利なので，今回の写真はパブリックドメインである」として，公開されているサルの自撮り写真を自由に使って儲けを得た．写真家とメディア団体は法廷闘争に．この過程である動物団体が「サルにも著作権が認められるべきだ」と主張しはじめ，さらに混乱が生じる．最終的に「人間以外に著作権は認められない」という結論になった．経過をすべて終えていないのだが，「写真家にサルの自撮り写真の著作権がある」という結論には至っていないと思われる．
恥ずかしながらこの「サルの自撮り」の話は知らなかったのだが，この話は人工知能が生成した作品に著作権が発生するか否かに関係するものだ．CRIC 外国著作権法 英国編（大山幸房・今村哲也訳）によると，「コンピュータにより生成される文芸、演劇、音楽又は美術の著作物の場合には、著作者は、著作物の創作に必要な手筈を引き受ける者であるとみなされる」となっているが，人工知能が完全に自律的に作品を作った場合はどうなのか？
「サルの自撮り」の件を踏襲すれば，人工知能が作った作品には著作権は発生しないということになる．人工知能を使って文章や画像を作成して情報発信を効率化しようとする流れは加速している．人工知能に著作権は認められなくても，その人工知能を作った法律上の人と人工知能との共同著作にはしたいという人はいてもおかしくない．
p5.jsの練習課題として，ウイルス感染の拡大・収束する様子をシミュレートするものを作ってみた．元ネタはワシントンポストの「コロナウイルスなどのアウトブレイクは、なぜ急速に拡大し、どのように「曲線を平らにする」ことができるのか 」の記事である．記事を読んで，年齢分布や社会的距離の程度を色々変えてシミュレーションしたかったのだが，やりたいことは大体できた．いい加減にJavascriptを書いているので，N数を増やすと重くなるので，重くならない程度のN数に設定した．
折角なので，以下のURLで公開しておきます．
Outbreak-simulator:
https://hontolab.org/app/outbreak-simulator/
全国で新型コロナウィルス（COVID-19）の患者が急速に増えている．若い人が積極的に外出し，知らない間にウィルスを広げているのも原因と言われている．浜松市でも2人目の新型コロナウィルス感染者が確認されたそうだ（浜松市ウェブサイト）．浜松市から京都は山科区まで移動し，40名程度が集まるオンラインゲームのオフ会に参加していたそうだ．罹患者は30代．若者である．
政府や自治体，教育機関が自粛を呼びかけているにもかかわらず，なぜ人が集まるところに外出するのだろう．各種報道を見ていると「コロナなんて感染してもクラブに行けば吹っ飛ぶ」とか「どうせ感染しても大丈夫」という声もあるようだ．昨日見た報道で驚いたのは，西日本新聞の記事の内容．自粛要請が出ていることを知らない若者がいるそうだ．
他の人にウィルスをうつすリスクがあることに何も感じない無責任さにも問題があると思う．一方で，西日本新聞の記事を読んで，この状況の中，リスクの高い行動を取る若い人が存在するのは，
ことも問題だということを改めて感じた．
新聞は当然のこと，今の若い人はテレビを持っていない人もいる．テレビを持っていたとしても，ニュースを見ない人もいるだろう．行政のウェブサイトを細かくチェックする人なんかはもっと少なそうだ．今の若い人にはLINEでアプローチした方が，情報が伝わりやすいだろう．
一方で，行政やマスメディアが出す情報を見ても，言葉が難しくて状況や自粛要請の意味が分かっていない若い人は結構いるのではないか．「クラスター」「オーバーシュート」「ロックダウン」とかそういう横文字レベルの言葉は問題外．少し前に，京都大学の准教授が「とっとと感染しちまえ」というツイートをして話題になっていた．既存メディアがこのような伝え方をするのはさすがに難しそうだが，このくらいのレベル感でないと，今の若者には伝わらないのかもしれない．NHKは外国人や小学生・中学生向けに「やさしい日本語で書いたニュース」というものを配信しているが，小難しい言葉が並んだニュースよりも，こういうニュースの見せ方をした方が今はいいんじゃないかとも思った．
ここ1ヶ月くらいでNumPyroの練習をやってきた（記事1，記事2）．よく分からなかったnumpyro.plateの意味も，ドキュメントを読んでようやくちゃんと分かった（気がする）．
そろそろNumPyroの練習に切りをつけるために，何かよい課題はないかということで，2次元データのソフトクラスタリング（混合ガウス分布）を扱おうと思ったのだが，離散値を潜在変数に設定したときにNumPyroではNUTSが使えないことが分かり断念．
このまま終わるのは後味が悪いので，NumPyro短期練習の最終回として「日本プロ野球のチーム戦闘力のモデリング」を題材にしてみることにした（GitHub Gistの元記事）．同じ題材を扱った事例がSlideShareにあるが，モデリングの方法が異なるので，比べてみると面白いと思う．
兵庫県立大学の山本岳洋准教授との共同研究の成果として，下記の論文がThe 20th ACM/IEEE on Joint Conference on Digital Libraries (JCDL 2020) に採択されました．
Yusuke Yamamoto and Takehiro Yamamoto: “Personalization Finder: A Search Interface for Identifying and Self-controlling Web Search Personalization”, Proceedings of the 20th ACM/IEEE on Joint Conference on Digital Libraries (JCDL 2020), China, Xi’an, August 2020 (Full Paper 61/196 = 31.1%)
後日，詳細な書誌情報を掲載する予定です．
2020年3月2日〜4日にかけて，福島は郡山で開催が予定されていた国内学会DEIM2020．コロナウイルスの影響で，オフライン開催からオンライン開催に実施形態を変更．600人規模が集まる国内学会をオンライン開催するというのは，実に壮大な実験である（報道）．
参加してみると，心配は杞憂であった．うちの研究室からは，
の3件を発表．うち1件を今日発表したのだが，研究発表，質疑応答ともに問題なく行えた．たしかに
などの問題はあるかもしれないが，運営側がそこまで気が回らないのは仕方がないだろう．これだけの規模のオフライン会議を初めて実施したのだから，今回の経験を次に活かすことでもっと素晴らしいオンライン学会にできると思う．
さて，今回のオンラインDEIM2020であるが，参加にあたって，運営側が「DEIM2020 オンライン開催 虎の巻」をまとめてくださっている．DEIMはデータ工学の学会で参加者は情報社会の発展に貢献しようとしているわけだから，今回の学会の知見をGitHub上のコンテンツに反映し，虎の巻を充実させることで，大規模オンライン学会の運営や参加方法がオープンソース化されたらかっこいいのになぁと思う．
確率分布の期待値や分散に関する諸公式をしょっちゅう忘れるので，記憶に定着させるために諸公式を導出してみたメモ．以下の式は，確率変数\(X\)と\(Y\)がどんな確率分布に従っているかに依らず導き出される性質である．
確率変数\(X\)の確率密度関数は\(f(x)\)とする．
$$ E(X) = \int_{-\infty}^{\infty} x f(x) dx $$
確率変数\(X\)の確率密度関数を\(f(x)\)，\(E(X) = \mu_x\) ，\(V(X) = \sigma_x^2\)とする．また，確率変数\(Y\)の確率密度関数を\(g(x)\)，\(E(Y) = \mu_y\) ，\(V(Y) = \sigma_y^2\)とする．また，確率変数\(X\)と\(Y\)の同時確率密度関数を\(p(x, y)\)，共分散\(Cov(X,Y)\)をとする．このとき，
※ 確率変数\(X\)が正規分布\(N(\mu, \sigma^2)\)に従うとき，確率変数\(aX+b\)は平均\(a\mu +b)\)，分散\(a^2\sigma^2\)の正規分布に従う．しかし，\(E(aX+b)=aE(X)+b\)をもって\(aX+b\)が正規分布に従うとは言えない．確率変数\(aX+b\)が正規分布に従うことは，別途証明が必要（正規分布の再生性）．
WordPressで数式を表示するプラグインとしてMathJax-LaTeXというものがある．このプラグインを用いると，$$や\[latex\]というタグで囲った箇所でLaTeXコードが使えるようになる．
ところが，上記コードはdisplay表示であるため，数式で改行されてしまう．文中で数式が使いたい，つまりインライン表示をしたいときには使えないのである．
MathJax-LaTeXに関する記事を漁ってみると，\( \)でLaTeXコードを囲むとインライン表示ができるという情報があったので試してみたが，うまくいかない．
試行錯誤した結果，\がエスケープ用の文字として認識しているのではないかと思い，\\( \\)と書いてみたところ… うまくできた！これで\(N(\mu, \sigma^2)\)のようにインライン表示ができるようになった．
\( \)と書いてもうまくいった人がいるようなので，おそらくWordpressに入れた他のプラグインが悪さをしているのかと思う．
先日投稿した記事「NumPyroによる本塁打率のモデリング」に続き，NumPyroの試し書きを続けている．今回の題材は「Pythonで体験するベイズ推論」の一節から．
この書籍はPyMC2を用いて確率的プログラミングを行っているのだが，個人的に題材が面白くて気になっていた．PyMC2をやろうと思って2，3年が経過して，その間，TheanoベースのPyMC3がリリースされ，その後Theanoの開発終了を受け，TensorFlowベースのPyMC4の開発が開始されることになり… NumPyroに心移りし，PyMCを学ぶのはやめることになったが，確率的プログラミングの題材としては十分に役知立ちそうだ．