Literature Reviewの方法を身に付けることが博士論文を書くためには不可欠である。その方法について具体的に説明したい。教材としてはNew York Review of Books に最近掲載されたSue Halpenの”Mind Control & the Internet”を使う。パラグラフごとに切れ切れに検討していくので、原文はリンク先で確認して欲しい。

Critical Reading の技法を使いながらこの論文を読んでいくなかで、Reviewとはどのような執筆行為なのかを学んでいきたいとおもう。

まず書評であるから、論じる対象の本を紹介する。

World Wide Mind: The Coming Integration of Humanity, Machines, and the Internet

by Michael Chorost

Free Press, 242 pp., $26.00

The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You

by Eli Pariser

Penguin, 294 pp., $25.95

You Are Not a Gadget: A Manifesto

by Jaron Lanier

Vintage, 240 pp., $15.00 (paper)

どれもおもしろそうな本である。

パラグラフ１：

ではどのようにレビューが始まるのか。

Early this April, when researchers at Washington University in St. Louis reported that a woman with a host of electrodes temporarily positioned over the speech center of her brain was able to move a computer cursor on a screen simply by thinking but not pronouncing certain sounds, it seemed like the Singularity-the long-standing science fiction dream of melding man and machine to create a better species-might have arrived. At Brown University around the same time, scientists successfully tested a different kind of brain-computer interface (BCI) called BrainGate, which allowed a paralyzed woman to move a cursor, again just by thinking. Meanwhile, at USC, a team of biomedical engineers announced that they had successfully used carbon nanotubes to build a functioning synapse-the junction at which signals pass from one nerve cell to another-which marked the first step in their long march to construct a synthetic brain. On the same campus, Dr. Theodore Berger, who has been on his own path to make a neural prosthetic for more than three decades, has begun to implant a device into rats that bypasses a damaged hippocampus in the brain and works in its place.

ここで紹介されるエピソードが書評全体のトーンを決定する。人間の脳と情報の世界が直接に繋がったという「科学的な」報告が最近いくつか続いた、というわけだ。the SingularityというSFの考え方だという。さて、これを読んで我々は「本当かな？」と思う。この段階で固有名詞もピックアップしておく。

Washington University in St. Louis

the Singularity

Brown University

brain-computer interface (BCI) called BrainGate,

USC

Dr. Theodore Berger

で次に移ろう。

パラグラフ２

The hippocampus is crucial to memory formation, and Berger’s invention holds the promise of overcoming problems related to both normal memory loss that comes from aging and pathological memory loss associated with diseases like Alzheimer’s. Similarly, the work being done at Brown and Washington University suggests the possibility of restoring mobility to those who are paralyzed and giving voice to those who have been robbed by illness or injury of the ability to communicate. If this is the Singularity, it looks not just benign but beneficent.

もしこれが本当だったらとてもよいね、と続く。ここで「皮肉」を感じ取れる。

パラグラフ３：

Michael Chorost is a man who has benefited from a brain-computer interface, though the kind of BCI implanted in his head after he went deaf in 2001, a cochlear implant, was not inserted directly into his brain, but into each of his inner ears. The result, after a lifetime of first being hard of hearing and then shut in complete auditory solitude, as he recounted in his memoir, Rebuilt: How Becoming Part Computer Made Me More Human (2005), was dramatic and life-changing. As his new, oddly jejune book, World Wide Mind: The Coming Integration of Humanity, Machines, and the Internet, makes clear, he is now a cheerleader for the rest of us getting kitted out with our own, truly personal, in-brain computers. In Chorost’s ideal world, which he lays out with the unequivocal zeal of a convert, we will all be connected directly to the Internet via a neural implant, so that the Internet “would become seamlessly part of us, as natural and simple to use as our own hands.”

人間とコンピュータを直接繋いでしまったのがMichael Chorostだ。正確には脳ではなくて内耳に直接人工内耳（ a cochlear implant）を埋め込んだ。それによって聴覚を取り戻した。 その経験をRebuilt: How Becoming Part Computer Made Me More Human (2005)に著した後、最近  World Wide Mind: The Coming Integration of Humanity, Machines, and the Internet という本を出して、インターネットと脳が直接的に繋がっている世界が理想だと述べていると言う。

ここまでで論点を浮き彫りにしている。非常に上手い。脳に直接電極をさして能力を増強すると話すと、嫌な気持ちになるが（第1パラグラフ）、失われた能力を回復させるというと（第2パラグラフ）、医学として正しいことのような気がする。行っていることは同じだ。

パラグラフ４：

The debate between repair and enhancement is long-standing in medicine (and sports, and education, and genetics), though it gets louder and more complicated as technology advances. Typically, repair, like what those Brown,USC, and Washington University research teams are aiming to do for people who have suffered stroke, spinal cord and other injuries, neurodegeneration, dementia, or mental illness, is upheld as something good and necessary and worthy. Enhancement, on the other hand-as with performance drugs and stem cell line manipulation-is either reviled as a threat to our integrity and meaning as humans or conflated with repair until the distinction becomes meaningless.¹

このように失われた能力の回復なのかいまある能力の強化なのかでは倫理的な態度が変わってしまう。ここまで述べて第３パラグラフが終わるが、注１の番号が付いている。文末に注がある印だ。そこでそこを読んでみる。

1.

For instance, if glasses are reparative, is Lasik surgery too? As William Saletan wrote years ago in Slate, is it still considered reparative when a famous golfer has surgery on his nearly perfect, but not quite perfect, eyesight so he can see the ball better? See “The Beam in Your Eye,” Slate, April 18, 2005. ↩

すると近視を矯正するレーシック手術という日常の例が出てくる。あるゴルファーがほぼ完全な目を完全にするために手術をうけたという話だ。

レビューをするには問題点を浮き彫りにする。そのために異なるカテゴリーを明確に提示して議論を進める。身体に手を加えるという行為にたいして治療という態度と能力強化という態度である。この二つにたいして我々が倫理的な態度を変えるのはなぜなのか、と読者に問いかけている。うまい展開である。

パラグラフ５

Chorost bounces over this debate altogether. While the computer in his head was put there to fix a deficit, the fact that it is there at all is what seems to convince him that the rest of us should become cyborgs. His assumption-it would be too generous to call it an argument-is that if that worked for him, this will work for us. “My two implants make me irreversibly computational, a living example of the integration of humans and computers,” he writes. “So for me the thought of implanting something like a BlackBerry in my head is not so strange. It would not be so strange for a lot of people, I think.”

Chorostは彼の著書World Wide Mind: The Coming Integration of Humanity, Machines, and the Internetで人工内耳をうめて世界が変わった経験から、ほかの人も機械を埋め込んでサイボーグになると世界がよりよい方向にかわると主張している。ブラックベリーを頭に埋め込めばいいことが起きるという主張、とよべるかどうかは別として、意見を述べている。

パラグラフ６

More than a quarter-century ago, a science writer named David Ritchie published a book that I’ve kept on my bookshelf as a reminder of what the post-1984 world was supposed to bring. Called The Binary Brain, it extolled “the synthesis of human and artificial intelligence” via something he called a “biochip.” “The possibilities are marvelous to contemplate,” he wrote.

さて、ここで書評の著者であるSue Halpenは議論をすこしシフトさせる。David Ritchieという小説家を紹介する。ポスト１９８４年を考えるときに大事な本で書架にいつも置いてあるという。１９８４年とはオーウェルの小説「１９８４」である。巨大コンピュータが社会を支配する未来小説だ。Ritchieの小説のタイトルはThe Binary Brainという。人間と人工知能を「バイオチップ」で繋ぐという話だ。

パラグラフ７

You could plug into a computer’s memory banks almost as easily as you put on your shoes. Suddenly, your mind would be full of all the information stored in the computer. You could instantly make yourself an expert in anything from Spanish literature to particle physics…. With biochips to hold the data, all the information in the MIT and Harvard libraries might be stuffed into a volume no greater than that of a sandwich. All of Shakespeare in a BB-sized module…. You may see devices like this before this century ends.

この本を一気にパラフレイズしてみせる。腕の見せ所だ。靴を履くくらい簡単にコンピュータのメモリーの中に滑り込み、コンピュータに保存されている記憶をすべて自在に使う。MITやハーバード大学の図書館の情報もすべてバイオチップに入っている。こんなデバイスがもうすぐ手に入るだろうという話だ。

“Remember,” he says gravely, “we are talking here about a technology that is just around the corner, if not here already. Biochips would lead to the development of all manner of man-machine combinations….”

そのことを自信を持って語る著者の文章が「引用」される。レビューにおいて、著者の言っていることを言及するときには基本的にパラフレーズをする。直接テキストを引用することは禁止である。どのように文章を読むかもレビューの作業なので、解釈の役割を読者に負わせてはいけない。だがテキストそのものを分析の対象にする場合とか、著者のボイスつまり肉声を聞かせたいときは引用を行う。

パラグラフ８

Twenty-six years later, in the second decade of the new millennium, here is Chorost saying almost the same thing, and for the same reason: our brains are too limited to sufficiently apprehend the world.² “Some human attributes like　IQ appear to have risen in the twentieth century,” he writes, “but the rate of increase is much slower than technology’s. There is no Moore’s Law for human beings.” (Moore’s Law is the much-invoked thesis, now elevated to metaphor, that says that the number of components that can be placed on an integrated circuit doubles every two years.) Leaving aside the flawed equivalences-that information is knowledge and facts are intelligence-Chorost’s “transmog” dream is rooted in a naive, and common, misperception of the Internet search engine, particularly Google’s, which is how most Internet users navigate through the fourteen billion pages of the World Wide Web.

さて、Ritchieの小説のThe Binary Brainが出版されて２６年経ち、Chorostは著書World Wide Mindで同じ主張をしている。我々の頭脳は我々を取り囲む世界を理解するには能力不足だという。ここで注２がついている。議論を展開していると、その論理構成を考えると言及すると些末になるがいっておきたいことがある。そんなときに注を使う。ある程度中身が解っている読者であれば注を読んで思考の複雑な展開を楽しめばいいし、まだ不慣れな議論なら注をとばしてもいい。

注2

According to Ritchie:

There was a time not too long ago… when a mathematician could be expected to know, if not master completely, all the branches of math. Now our mathematical knowledge is expanding so fast that even an expert in mathematics…could reasonably expect to know only about 10 perfect of it all, at the very most. As long as we depend on the crude input systems of sight and hearing, and the limited storage capacity of our own natural brains, that 10 percent figure is likely to keep dropping.

知識は人間の理解の範囲をこえて増大しているというRitchieの議論をさらに強調している。

さて、知識が膨大になり人間がそれを処理できなくなるのでコンピュータを人間の脳に埋め込んで情報処理能力を高めなくてはいけないというChorostの妙な考え方は実はGoogeに代表されるインターネットのサーチエンジンに対する我々の素朴な考え方と同じものだ、とSue Halpenは議論の方向を変えてみせる。頭脳にコンピュータを埋め込むという奇妙な考えと我々が日常インターネットをつかって検索をしている活動にはあまり差異がないというのだ。当然それはどうゆうわけなんだと、読み手の心の中に疑問がわく。この疑問に答える形で議論は展開していく。

パラグラフ９

Most of us, I think it’s safe to say, do not give much thought to the algorithm that produces the results of a Google search. Ask a question, get an answer-it’s a straightforward transaction. It seems not much different from consulting an encyclopedia, or a library card catalog, or even an index in a book. Books, those other repositories of facts, information, and ideas, are the template by which we understand the Web, which is like a random, messy, ever-expanding volume of every big and little thing. A search is our way into and through the mess, and when it’s made by using Google, it’s relying on the Google algorithm, a patented and closely guarded piece of intellectual property that the company calls PageRank, composed of “500 million variables and 2 billion terms.”

我々がGoogleで検索をするとき、PageRankというアルゴリズムで検索がなされている、と意識しているわけではない。とレビューは展開する。当然読者はPageRankとは何か？と疑問を持ってくる。それに答える形でさらに文章は進んでいく。

パラグラフ１０

Those large numbers are comforting. They suggest an impermeable defense against bias, a scientific objectivity that allows the right response to the query to bubble up from the stew of so much stuff. To an extent it’s a self-perpetuating system, since it uses popularity (the number of links) as a proxy for importance, so that the more a particular link is clicked on, the higher its PageRank, and the more likely it is to appear near the top of the search results. (This is why companies have not necessarily minded bad reviews of their products.) Chorost likens this to Hebbian learning-the notion that neurons that fire together, wire together, since　a highly ranked page will garner more page views, thus strengthening its ranking. [In this way]pages that link together “think” together. If many people visit a page over and over again, its PageRank will become so high that it effectively becomes stored in the collective human/electronic long-term memory.

Page　Rankはある項目が他に項目に引用されている頻度をみて、引用が多いほど好ましい情報だとする。このしくみをChorostは脳の学習の仕組み（Hebbian Learning）と似ているという。相互にリンクしている頁はお互いに「考えている」と見なせるとするのだ。

パラグラフ１１

Even if this turns out to be true, the process is anything but unbiased.

A Google search-which Chorost would have us doing in our own technologically modified heads-”curates” the Internet. The algorithm is, in essence, an editor, pulling up what it deems important, based on someone else’s understanding of what is important. This has spawned a whole industry of search engine optimization (SEO) consultants who game the system by reconfiguring a website’s code, content, and keywords to move it up in the rankings. Companies have also been known to pay for links in order to push themselves higher up in the rankings, a practice that Google is against and sometimes cracks down on. Even so, results rise to the top of a search query because an invisible hand is shepherding them there.

Googleはリンクの数を機械的に数え上げる。したがってこの仕組みを利用して、重要な情報として検索されるという仕組みを作ることが出来る。多くのSEO（検索エンジン最適化会社）がリンクの張り方を工夫して検索の上位に搭乗するような細工をしている。Googleはこの方法に反対し、対抗処置をとることもある。

パラグラフ１２

It’s not just the large number of search variables, or the intervention of marketers, that shapes the information we’re shown by bringing certain pages to our attention while others fall far enough down in the rankings to be kept out of view. As Eli Pariser documents in his chilling book The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You, since December 2009, Google has aimed to contour every search to fit the profile of the person making the query. (This contouring applies to all users of Google, though it takes effect only after the user has performed several searches, so that the results can be tailored to the user’s tastes.)

さて、インターネットを脳の延長と考える議論を紹介した後で、次にインターネットを世論誘導の道具として考えている本が紹介される。Eli Pariserが書いた The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You である。 Google社は情報を検索する人がもっとも利益を得るような調査結果がでるようにシステムを運営しようとしている。利用者の好みを数回の検索から推測して、利用者に相応しい結果が出てくるようにしているという。

パラグラフ１３

The search process, in other words, has become “personalized,” which is to say that instead of being universal, it is idiosyncratic and oddly peremptory. “Most of us assume that when we google a term, we all see the same results-the ones that the company’s famous Page Rank algorithm suggests are the most authoritative based on other page’s links,” Pariser observes. With personalized search, “now you get the result that Google’s algorithm suggests is best for you in particular-and someone else may see something entirely different. In other words, there is no standard Google anymore.” It’s as if we looked up the same topic in an encyclopedia and each found different entries-but of course we would not assume they were different since we’d be consulting what we thought to be a standard reference.

だがこのことは検索結果がパーソナライズされていると言うことである。ほとんどの人がGoogleで検索をすると結果は同じだとおもっているが、実際にはそうではない。googleのアルゴリズムが調査者にもっとも相応しい結果を表示する。Googleを標準的な知識を教えてくれる百科事典と思って使っているが実体はそうではないのだ。ここまで説明が終わるとあとは一気に議論が進む。

パラグラフ１４

Among the many insidious consequences of this individualization is that by tailoring the information you receive to the algorithm’s perception of who you are, a perception that it constructs out of fifty-seven variables, Google directs you to material that is most likely to reinforce your own worldview, ideology, and assumptions. Pariser suggests, for example, that a search for proof about climate change will turn up different results for an environmental activist than it would for an oil company executive and, one assumes, a different result for a person whom the algorithm understands to be a Democrat than for one it supposes to be a Republican. (One need not declare a party affiliation per se-the algorithm will prise this out.) In this way, the Internet, which isn’t the press, but often functions like the press by disseminating news and information, begins to cut us off from dissenting opinion and conflicting points of view, all the while seeming to be neutral and objective and unencumbered by the kind of bias inherent in, and embraced by, say, the The Weekly Standard or The Nation.

したがってGoogleは自分と違った意見や視点を提供してくれるものではなくなっている。

パラグラフ１５

Why this matters is captured in a study in the spring issue of　Sociological Quarterly, which echoes Pariser’s concern that when ideology drives the dissemination of information, knowledge is compromised. The study, which examined attitudes toward global warming among Republicans and Democrats in the years between 2001 and 2010, found that in those nine years, as the scientific consensus on climate change coalesced and became nearly universal, the percentage of Republicans who said that the planet was beginning to warm dropped precipitously, from 49 percent to 29 percent. For Democrats, the percentage went up, from 60 percent to 70 percent. It was as if the groups were getting different messages about the science, and most likely they were. The consequence, as the study’s authors point out, was to stymie any real debate on public policy. This is Pariser’s point exactly, and his concern: that by having our own ideas bounce back at us, we inadvertently indoctrinate ourselves with our own ideas. “Democracy requires citizens to see things from one another’s point of view, but instead we’re more and more enclosed in our own bubbles,” he writes. “Democracy requires a reliance on shared facts; instead we’re being offered parallel but separate universes.”

つまり、同じ物事を違った視点から見るという民主主義の基本がGoogleで検索をしていると解らなくなる訳である。

パラグラフ１６

It’s not difficult to see where this could lead-how easily anything with an agenda (a lobbying group, a political party, a corporation, a government) could flood the echo chamber with information central to its cause. (This, in fact, is what has happened, on the right, with climate change.) Who would know? Certainly not Michael Chorost, whose blind allegiance to Google-which he believes is the central part of the “nascent forebrain, hippocampus, and long-term declarative memory store” of the coming World Wide Mind-is matched by his stunning political naiveté. A government “that used the World Wide Mind for overt control would have to be more ominously totalitarian than any government in existence today (except perhaps North Korea),” he writes. “The push-pull dynamic of evolution tends to weed out totalitarian societies because they are, in the long run, inefficient and wasteful.” Contrast this to the words of the man who invented the World Wide Web, Sir Timothy Berners-Lee, writing not long ago in Scientific American:

The Web as we know it is being threatened…. Some of its most successful inhabitants have begun to chip away at its principles…. Governments-totalitarian and democratic alike-are monitoring people’s online habits, endangering important human rights.

さてこうなると、Michael Chorostの言うように検索エンジンに脳を直結して世界を理解するというわけにはいかなくなる。インターネットを発明したTimothy Berners-Leeですら、政府が介入して人々の行動をしるようになると基本的人権が危うくなると述べている。

パラグラフ１７

One of the most significant changes in the Internet since the release in 1993 of the first graphical browser, Mosaic, which was built on the basis of Berners-Lee’s work, has been the quest to monetize it. In its inaugural days, the Web was a strange, eclectic collection of personal homepages, a kind of digital wall art that bypassed traditional gatekeepers, did not rely on mainstream media companies or corporate cash, and was not driven by commercial interests. The computer scientist and musician Jaron Lanier was there at the creation, and in his fierce, coruscating manifesto, You Are Not a Gadget,³ remembers it like this:

The rise of the web was a rare instance when we learned new, positive information about human potential. Who would have guessed (at least at first) that millions of people would put so much effort into a project without the presence of advertising, commercial motive, threat of punishment, charismatic figures, identity politics, exploitation of the fear of death, or any of the other classic motivators of mankind. In vast numbers, people did something cooperatively, solely because it was a good idea, and it was beautiful.

インターネットは昔はこのような絶望的なものではなかった。初期のインターネット文化で活躍していたJaron Lanierの You Are Not a Gadgetを紹介しながら、評者であるSue Halpenは初期のインターネットが商業主義も全体主義もなく、助け合いの精神に満ちあふれていたと振り返ってみせる。

パラグラフ１８

But then commerce moved in, almost by accident, when Larry Page and Sergey Brin, the duo who started Google, reluctantly paired small ads with their masterful search engine as a way to fund it. It was not their intent, at first, to create the largest global advertising platform in the history of the world, or to move marketing strategy away from pushing products toward consumers to pulling individual consumers toward specific products and brands. But that is what happened. Write the word “blender” in an e-mail, and the next set of ads you’re likely to see will be for Waring and Oster.⁴ Search for information on bipolar disease, and drug ads will pop up when you’re reading baseball scores. Use Google Translate to read an abstract of a journal article and an ad for Spanish translation software will appear when you are using an online English dictionary. (All this activity leads to a question that will not be rhetorical if Chorost’s World Wide Mind comes to fruition: Will our thoughts have corporate sponsors, too?)

だが、この楽園はLarry Page と Sergey Brinが意図したわけではなく、自分たちの会社Googleを支えるために小さな広告を組み込んだことによって崩壊していく。

パラグラフ１９

Targeted ads (even when they are generated by what may have appeared to have been a private communication) may seem harmless enough-after all, if there is going to be advertising, isn’t it better if it is for products and services that might be useful? But to pull you into a transaction, companies believe they need to know not only your current interests, but what you have liked before, how old you are, your gender, where you live, how much education you have, and on and on. There are something like five hundred companies that are able to track every move you make on the Internet, mining the raw material of the Web and selling it to marketers. (”Stop calling yourself a user,” Lanier warns. “You are being used.”) That you are overweight, have diabetes, have missed a car payment or two, read historical novels, support Republicans, use a cordless power drill, shop at Costco, and spend a lot of time on airplanes is not only known to people other than yourself, it is of great monetary value to them as well. So, too, where you are and where you’ve been, as we recently learned when it was revealed that both Apple and Google have been tracking mobile phone and tablet users and storing that information as well.

日々の些細な行動まですべて知られてしまっているのだ。このような状況でいいのだろうか、とLanierは警告する。

パラグラフ２０

Even reading devices like Amazon’s Kindle pay attention to what users are doing: highlight a passage in a Kindle book and the passage is sent back to Amazon. Clearly, the potential for privacy and other civil liberty abuses here is vast. While the FBI, for instance, needs a warrant to search your computer, Pariser writes that “if you use Yahoo or Gmail or Hotmail for your e-mail, you ‘lose your constitutional protections immediately,’ according to a lawyer for the Electronic Frontier Foundation.” At least one arrest has been made by law enforcement officers using Apple location data. And this past April, the Supreme Court heard arguments in Sorrell v. IMS Health, in which IMS Health, in challenging Vermont’s statutory restriction on the sale of patients’ prescription information to data-mining companies, argued that harvesting and selling medical records data is a First Amendment right. Clearly, data tracking and mining give new meaning to the words “computer monitor.”

大量のデータを分析する。コンピュータで人々の行動を「モニター」するようになる。データを表示するという意味から人々の行動を観察するへと意味が変わっていく。

パラグラフ２１

In the commercial sphere, marketers are also looking beyond facts and bits of information, in order to determine not just what you have bought, but what kinds of pitches appealed to you when you did. Once they have compiled your “persuasion profile,” they will refine those targeted ads even further. And if marketing companies can do this, why not political candidates, the government, or companies that want to sway public opinion? “There are undoubtedly times and places and styles of argument that make us more susceptible to believe what we’re told,” Pariser observes.

マーケティングの専門家が商品を売るように選挙の専門家がこのデータを使ったらどうなるだろうか。

パラグラフ２２

One thing that we-the denizens of the Internet-have come to accept without much thought is that commerce is a really cool aspect of the Web’s shift into social networking. The very popular Foursquare, Loopt, and Groupon sites, for example, make shopping and branding the basis of the social encounter. People on Foursquare vie to become the “mayor” of bakeries and clothing stores by visiting them more than anyone else. They proudly display “badges” that they’ve “earned” by patronizing certain businesses, as if they were trophies celebrating excellence. Facebook users who click on the “like” button for a product may trigger the appearance of an ad for that product on the pages of their “friends.” Companies like Twitalyzer and Klout analyze data from Twitter, Facebook, and LinkedIn to determine who has the most influence online-these can be celebrities or ordinary people with significant followings-and sell that information to businesses that then entice the influencers to pitch their products or “evangelize their brand.” This, according to The Wall Street Journal, has “ignited a race among social-media junkies who, eager for perks and bragging rights, are working hard to game the system and boost their scores.”⁵ As Lanier points out, “The only hope for social networking sites from a business point of view is for a magic formula to appear in which some method of violating privacy and dignity becomes acceptable.” That magic, it seems, is already in play.

ソーシャルメディアの普及が個人のプライバシーの権利をどんどん崩壊させていく。

パラグラフ２３

The paradox of personalization and the self-expression promoted by the Internet through Twitter, Facebook, and even Chatroulette is that it simultaneously diminishes the value of personhood and individuality. Read the comments that accompany many blog posts and articles, and it is overwhelmingly evident that violating dignity-someone else’s and, therefore, one’s own-is a cheap and widely circulated currency. This is not only true for subjects that might ordinarily incite partisanship and passion, like sports or politics, but for pretty much anything.⁶

極度のパーソナライゼーションが結局の所個人主義を崩壊させるパラドックスが生じているのだ。

パラグラフ２４

The point of ad hominem attacks is to take a swipe at someone’s character, to undermine their integrity. Chorost suggests that the reason the Internet as we now know it does not foster the kind of empathy he sees coming in the Web of the future, when we will “feel people’s inner lives electronically,” is because it is not yet an integral part of our bodies, but Lanier’s explanation is more convincing. The “hive mind” created through our electronic connections necessarily obviates the individual-indeed, that’s what makes it a collective consciousness. Anonymity, which flourishes where there is no individual accountability, is one of its key features, and behind it, meanness, antipathy, and cruelty have a tendency to rush right in. As the sociologist Sherry Turkle observes:

Networked, we are together, but so lessened are our expectations of each other that we can feel utterly alone. And there is the risk that we come to see others as objects to be accessed-and only for the parts that we find useful, comforting, or amusing.⁷

特定の個人が個性をもった人間であること（integrity）の信頼性の崩壊が生まれようとしているのだ。

パラグラフ２５

Here is Chorost describing the wonders of a neural-networked friendship:

Having brainlike computers would greatly simplify the process of extracting information from one brain and sending it to another. Suppose you have such a computer, and you’re connected with another person via the World Wide Mind…. You see a cat on the sidewalk in front of you. Your rig…sees activity in a large percentage of the neurons constituting your brain’s invariant representation of a cat. To let your friend know you’re seeing a cat, it sends three letters of information-CAT-to the other person’s implanted rig. That person’s rig activates her brain’s invariant representation of a cat, and she sees it. Or rather, to be more accurate, she sees a memory of a cat that is taken from her own neural circuitry….

Now, many important details would be missing. The cat’s breed, its color, its posture, what it’s doing, and so forth…. But it would convey a key piece of information: your friend would know that you are seeing a cat.

Of course, if you called or texted or e-mailed your friend, she would also know that you were seeing a cat, and she’d know what it looked like, and what it was doing, and that it was a significant enough event in your life that you were telling her about it. Do we want to know every time someone we know sees a cat?

It’s easy to make fun of this, just as it is easy to dismiss the Singularity as a silly science fiction fantasy, but that would be even sillier. Of course, one of the groups of people most drawn to science fiction are the engineers who write code and build robots and have, in less than a generation, changed the way we do research and medicine and read books and communicate with each other and pay the bills and on and on. (In a 2004 interview, Larry Page envisioned a future where one’s brain is “augmented” by Google, so that when you think of something, “your cell phone whispers the answer into your ear.”) As Lanier points out:

We [the engineers] make up extensions to your being, like remote eyes and ears (webcams and mobile phones) and expanded memory (the world of details you can search for online). These become the structures by which you connect to the world and other people…. We tinker with your philosophy by direct manipulation of your cognitive experience…. It takes only a tiny group of engineers to create technology that can shape the entire future of human experience with incredible speed.

人々がインターネットに依存するようになり、ほんの一握りのエンジニアが我々の経験を創り出すようになっているとLanierは警告する。

パラグラフ２６

Moore’s Law is predicted to hit a wall around 2015, when it will be impossible to squeeze more circuitry onto a silicon chip without it overheating. By then, though, computers may have switched over to magnetic random access memory, chips that operate with subatomic circuitry. One of the main creators of MRAM, Stuart Wolf, developed it at DARPA, the agency that inventedARPANET, the precursor to the Internet as we know it. A few years ago, in an interview with Fortune, Wolf, envisioning the future of computing, imagined that before too long we’ll be wearing a headband that feeds directly into the brain and lets us, among other things, talk without speaking, see around corners, and drive by thinking.⁸

インターネットを発明したDARPAは考えるだけで機械を操作できる仕組みの登場もそれほど遠い話ではないという。

パラグラフ２７

Another branch of DARPA is pouring millions of dollars into the development of a battlefield “thought helmet” that will let soldiers in the field communicate wordlessly by translating brain waves, which will be “read” by sensors embedded in the helmet and arrayed around the scalp, into audible radio messages. (One researcher called it a “radio without a microphone.”)⁹ As early as 2000, Sony began work on a patented way to beam video games directly into the brain using ultrasound pulses to modify and create sensory images for an immersive, thoroughly inescapable gaming experience.¹⁰ More recently, computer scientists at the Freie Universität in Berlin got a jump on Stuart Wolf’s vision of a car operated solely by thought. Using commercially available electroencephalogram (EEG) sensors to first decode the brain wave patterns for “right,” “left,” “brake,” and “accelerate,” they then were able to connect those sensors to a computer-controlled vehicle, so that a driver “was able to control the car with no problem-there was only a slight delay between the envisaged commands and the response of the car,” according to one of the lead researchers.¹¹

パラグラフ２８

Moreover, a group at the University of Southampton in England has developed a BCI-a brain-computer interface-that enables people to communicate with each other brain to brain without thought or, as the developers call it, B2B, again with a kind of EEG cap that lets one person think of “left” (as represented by a zero) or “right” (represented by a one), send one of those digits to a second person, also wired with electrodes that are connected as well to a computer that receives the digit, and, once it is understood, allows the second person to flash the digit back to the sender by way of a light-emitting diode (LED), which is “read” by that person’s visual cortex. It’s not quite the soundless, wordless, almost thoughtless integration of our thoughts, B2B, but it’s a fourth or fifth step toward a future that is becoming increasingly visible.

脳と脳が直接コミュニケーションをする装置を開発している研究者もいる。

Jaron Lanier is right: you are not a gadget-yet.

だが人間は「ガジェット」ではないのだ。脳を直接インターネットにつなげてはいけない。これが結論だ。それは科学的にそうしたことが不可能だというわけでも、倫理に抵触するというわけでもなくて、インターネットの世界そのものがGoogleが登場して発展する中で我々の生きている世界とは別のものになっているからだ。

このレビューで頭脳とコンピュータを直接繋いだ話から一気にここまで骨太の論理で語り尽くしている。これがレビューのディスコースである。自分の意見として主張しているのではなくて、複数の本をレビューする中で問題点を浮き彫りにして、おのずと主張を明確にしている。これがliterature review という方法である。博士論文の第二章を書くときには必ず必要となるテクニックである。身に付けてもらいたい。

さて、以上で読了だが、これをparaphrasingする。やりかたは自分の目的に会わせて行えばいいが、基本的に

１）どきっとした場所はどこか compelling

２）論理的な展開はどうなっているか discourse

３）納得した事例や法則はなにか intelligibility

４）どんな物語だったか story

５）著者の声はどのようなものか voice

を考えながら

Where

When

Who

What

Why

How

の質問にバランスよく答えていけばいい。正しい答えはないが、議論の展開が恣意的になってはいけない。つまり筆者の提示するdiscourseは維持する。

Where:アメリカ合衆国の大学の看護学部で

When：看護理論が２０年まえから教えられて今に至る

Who：看護理論を教える教員

What：新しい看護理論を構築する必要がある

Why：科学主義の看護理論では良い看護の実践を生み出せないから

How：人間科学の方法を理論的フレームワークとして持ち込む

がこの論文の大枠の構造である。パラフレーズは１行に始まりどのような長さにも、必要であれば本文より長くするすることもできる。看護の科学は現象学的枠組みをつかって理論と実践の統合を図るべきだ、というのがまあ１行パラフレーズだ。以下は博士論文を書くために要求されるパラフレーズの論文編。人間科学（自然科学以外の科学）の博士論文を書くには一冊の学術本をパラフレーズする能力が必要である。複数の論文や本をパラフレーズしながら自分の立場を表現する方法で書いた文章をreviewという。非常に大事な文章技法である。この方法に関してはまた機会をあらためて詳細を説明したい。

パラフレーズ例

本論文では看護の理論すなわち科学を構築するための理論的な基盤を明確にしたい。看護学のように実践教育が主となる分野でなぜ理論が必要になるのだろうか。看護学が大学での教育となり、理論教育がここ２０年試みられてきたが、理論教育と実践の間にはギャップがあるままである。このギャップは理論を自然科学の方法と考えていると埋まらない。新しい看護の理論を可能にするために人間科学の方法を導入したPatricia Benner と Judith Wruberは１９８９年に出版されたThe Primacy of Caring において、人間科学を理論として導入することを提案して、Soren Kierkegaard、Martin Heidegger、Maurice Merleau-Pontyという現象学哲学者の仕事を紹介している。もちろん看護学の科学の目的が看護師の実践能力を向上させるだけとすると、看護の理論は必要がない。理論と言うからには

１）良い看護の実践をいかにして考察するか

２）いかにして看護の実践を向上させるか

のふたつに貢献しなくてはいけない。

ここ２０年、看護を科学にしようとしてきた人たちは看護学を自然科学をモデルとして理論化しようとしてきた。看護の質を計測するための機器が開発されたのもそれ故である。科学的方法を提唱する理論家は計測、数学、実験という方法で看護を理論化しようとした。これは世界を機械仕掛けと考える、ガリレオとデカルトに遡る考え方だ。現代科学は観察と実験が特徴だ。ガリレオは世界は数学で記述できるとした。デカルトは人間の身体をmechanicsと考えた。だが、それと同時に人間は「意識」を持つことにも気がついていた。これをhuman soulと呼んだ。これによって、我々の経験は身体とsoulに分けられてしまった。pure matterとpure consciousnessである。科学はpure matterだけを扱うとされた。

だがこうした自然科学的な方法だけが看護の理論を構築する基盤となるわけではない。Aristotleは調査する方法は調査する対象によって変わるといった。ニュートンと同時代人のVicoは人間は人間が作ったものしか理解できないと述べた。人間は自然が作ったものは理解できない。一方、人間の生み出している現象を理解するには「言語」の考え方が大切だ。人間がものをつくるときにはその背後に「言語」の仕組みがある。そして言語によって表現されたものには「解釈の問題」がつきまとう。Vicoの考えは１９世紀の末にWilhelm Diltheyの解釈学へとつながり、２０世紀にはハイデッガーやガーダマーの研究へとつながっていった。さらにVicoからデュルタイへの流れはドイツのフランクフルト学派によって展開され、自然科学のゴールは「説明 explanation」であり人文科学は「理解　understanding」とされた。この枠組みを看護の理論は採用するべきだ。

デカルトが物質と意識にわけた世界であるが、看護の世界は人間の物質的な側面だけではなくspiritualな側面についても考えなくてはいけない。患者との会話によるコミュニケーションが重要になる。コミュニケーションには意味が生まれそれを理解するためにはコンテキストの理解が必要になる。看護において患者はベッドに物理的に横たわっている。だが患者をspritualな存在と考えると理解の為のコンテキストは大きく広がる。 解釈学を看護学に導入というと、患者をものではなく、意志をもった主体としてあつかう、というやり方となる。解釈学では人間のいっていることは合理的である。妙に見えるのはその背後のコンテキストが理解できていないと考える。従来の看護学では患者を合理的な存在と見ないようにと教えてきた。また精神分析家は患者の言うことをすべてなにかの兆候と見ていた。実際には状況への合理的批判であってもだ。あるいは”difficult patient”という表現がある。看護の実践の時にいろいろと聞いてくる。彼らはあるいみ非常に合理的な行動をしている。看護行為に参加したがっているのだ。こういった患者をいままでの看護では真剣にあつかってこなかった。

このように解釈学的な伝統は介護の理論に新しい方向性を与えるが、そのまま看護に役立つというわけではない。なぜならデカルトの二元論を維持したまま、議論する対象をmaterialからspiritualに移しているだけだからだ。看護の科学はこのデカルト的二元論をこえなくてはならない。そのために必要となるのがデカルト的二元論をこえていこうとした現象学の考え方だ。提唱者はフッサールである。Edmund Husser(1859-1938) The Crisis of the European Sciences and Transcendental Phenomenology(1936)　を参考のこと。

デカルトはガリレオの客観主義とは数学で記述できることという考えを前提としていた。カントKantすらもCritique of Pure Reasonで数学で記述できる機械仕掛けの世界をもとめていた。ニュートンと変わっていない。フッサールはこの問題を知覚の問題として議論しようとした。従来の説明の方法だと、我々が家をみるとき、角膜を通して網膜にイメージが逆さに移る。その情報をもとに頭が実際の家のイメージを構築する。この科学的な説明は我々が家を見ている経験とは異なる。家をそこにあると感じている。ものをつかむときと同じような感覚だ。ガリレオやデカルトの言い方によると客観的（objective)・主観的(subjective)と分ける話である。現象学はこの「主観的」な世界をあつかう学問である。しかし、それでは解釈学のままだ。現象学は客観的な問題も扱うことが出来る。例として”moon illusion”がある。

人間が月をみるとき、天空にあるときと地平線上にあるときでは大きさがことなる。水平方向で月を見るときの方が大きい。この現象をどのように説明すればいいか。著名なゲシュタルト心理学者K Koffkaは人間は水平方向に動く方がたやすいので、縦の方向をより長く感じると説明した。つまり経験からではなく、何らかの形で人間に埋め込まれているとしたのだ。ガリレオとデカルトなら物理的に距離は同じなのだから小さく感じるのは幻影 illusionだと言うだろう。フッサールはこの問題を次のように考えた。なにを根拠として物理的な距離が客観的としているのか？ユークリッド幾何学の空間を前提としているためではないか。主観的といわれる認識されている距離は我々の意識の中に存在していて、我々がいなくなればなくなるのではないか？

フッサールはさらに幾何学的な距離が我々の意識とは関係なく存在するのかをといかけたフッサールは数学を基本とする自然科学もじつは実践的な行動を基礎としているのではないかと疑問を提示したのである。道具を作ったり計測したりする我々の行動も我々の身体に埋め込まれているのではないかと考えたのだ。数学的世界も我々の日常世界　the life world を前提としているとフッサールは考えた。the life worldはフッサール現象学の専門用語である。その世界を当然のものとして疑っていないが、そこに疑問を提示したのはフッサールが初めてであった。

The  Life World

フッサールの仕事はハイデガーに受け継がれた。Heidegger Being and Time(1927)　我々が必要で理解できる範囲でハイデガーの仕事を紹介したい。Life worldを見るときのポイントは空間性 spatialityにある。ものとものが近いか遠いかということだ。「ちょっとあるいたところ」とか「パイプをのみおわったくらいのところ」といった表現は主観的といわれるが我々の世界の成り立ちを考えるときには大切になる。これを先に説明した月の大きさの話にあてはめてみよう。月にむかって空を飛ぶ方が地を歩くより楽になる。なので、水平方向の月の方が大きく（近く）見える。The life worldは意味の世界で物理世界には意味はない。ハイデガーがものについてかんがえたのも意味のある世界の話だ。

ハイデガーによると、科学がものをみる見方は二次的であって、われわれはまずものをlife worldの中に見る。ハンマー（ハイデガーのお気に入りの例）はまずは釘をうつためのものであり、物理的な存在としてのハンマーは二次的なものだ。ハンマーは意味を持っていて、それはそれをどう使うかに関係している。科学者が測定のための道具を使うとき、科学者はその使い方に習熟していないといけない。目的を達成する道具なのだからまず、生活世界のなかに意味をもって存在している。このように大切な日常世界であるが、われわれはそれを当たり前に思っていて、見逃している。歩くとは話すといった基本的な行為を学ぶときに理論は必要ない。さらに多くのこうした能力はunarticulatedでtacitなものであって、どのように歩いているか問われても上手く答えることは出来ない。articulate とかtacitといった言葉はそのままにしておく。むやみに理解しないでおく。

主観と客観の問題にこの視点から戻ってみよう。身体と視覚を例に取りたい。椅子から立ち上がってハンドバッグを手にして部屋をでていく。日常世界の話だ。一方身体を生物学の視点から見ると物理学と化学から説明できる。ふたつの世界は全く関係がない。現象学はこの二項対立を越えていこうとする。ここに挑戦したのがMaurice Merleau-Pontyである。かれは身体と精神を分けて考えることが出来ない例として次を上げている。母親に恋人にあってはいけないと言われた少女が不眠症になり食事もとらなくなり声が出なくなった。メルローポンティによると、他者とのコミュニケーションの基本は声であり、声が出なくなるとはコミュニケーションが壊れているということだ。だがこのような結論は合理的ではない。彼女は話すのを拒否しているのではなくて、声が出なくなっている。一方で声が出ないのは身体上の異常（somatic illness)である。身体的な行動でありながら、社会関係を絶つという意味を持っている。ボーイフレンドと会うことが出来るようになって声も食欲ももどった。『知覚の現象学』で紹介されている話である。

我々が観察している現象は合理的で意味があるものと意識できなくて自然科学的な原因を探る必要のあるもののふたつにきちんとわけてしまうことはできない、とメルローポンティは述べているのである。医学と看護にかんして言うなら、意識の問題とも生物学的な問題ともつかない現象が沢山あるというわけだ。さて、ここまで、看護の科学を基礎付けるフレームワークとして科学主義ではなくて人文科学の方法を採用することを目的に、その方法の説明をおこなってきた。次にこの方法が介護の理論にどう関わっていくかを論じたい。

Consequences for Nursing

the bodily phenomenaが意味を持つことがある。その意味はコンテキストにおいてみないと解らない。患者の生活世界においてみないと意味は分からないのだ。ここに身体の「解釈学」の可能性がある。患者の現在の状況を患者の過去の経験や出会った人を考慮して解釈することが大事になるのだ。senile dementia(痴呆症）の患者を晴れた日に外にバンに載せて連れて行く。ある患者が非常にそれに抵抗する。載ると楽しんでいるのでいつも無理矢理載せていたが、あるとき話を聞くと、昔アル中で警察に逮捕されてバンに載せられたことが何度もあるという。そこで以後は乗用車に乗せて移動するようにした。

加齢による身体的変化は日常世界を変えることがある。垂直方向の移動が水平移動よりむつかしいため、天空の月は遠くにあるように認識するという話は前にしたが、加齢によって身体的な能力が弱まると、交差点をわたりきれないと思えたり、視力が弱まると階段がみえなくなる。この問題をかいけつするときに心理学などをもちだすのではなく生活世界に注目する。フッサールやハイデガーのように抽象的な世界を記述するのではなくて、どのような生活世界になっていて、そこでの共通要素は何か、患者の経験にそくして世界はどのようになっているかを記述する。このような研究は非常に少ない。

生活世界を我々の身体もその一部として認識して記述する。歩いているとき普通は何も気にしない。しかしマメができると靴に注意が行く。病気になればなるほど身体に注意が向かう。身体が「もの」になる。身体がものになればなるほど生活世界での自由が制限される。

介護の理論は患者の生活世界を発見して記述するところからつまり身体の解釈学的現象学をおこなうところから始まる。だがもう一つ問題がのこっている。実践的行為をおこなう対象がモノではなくて同じ人間なのだ。その問題が倫理の問題となる。

Ethics

よき看護をするためにもっとも大切なことは患者を生活世界の中で理解することである。だが良き看護には理解だけではなくて倫理の問題も含まれる。食人（cannibalism)のような観察者の道徳観に抵触するような行動を記述しているときに、道徳的に透明な記述は可能なのか？道徳的に中立的な態度はマックス・ウェーバーによって提唱された。だが状況は複雑だ。人類学者は観察している社会の一部であり、記述したことがその社会に影響をあたえることもあり、さらには帝国主義的支配者がわのメンバーとしてフィールドに参加しているのが人類学者なのだ。こうしたことを考えると道徳的に中立な立場を取り得るとは思えない。そこで、ウェーバーの考え方をちょっと変更して、科学者は自分の個人的な価値を科学の外におく、とすればすこしは議論はしやすくなる。もちろん、事実が価値と無関係というわけではない。かつてポパーは自分の科学哲学はa moral decisionに準拠していると言った。事実は道徳価値と分けて考えることは出来ない。これが解釈学の教えだ。その背後には人間は合理的だとする考えがある。

カントの倫理学は合理的に行動しない人間をどう取り扱うかでいつも苦労する。これはautonomyつまり今の医療の倫理の考え方とも同じである。だが他の方法があるわけではない。 Jean-Paul  Sartre Existentialism and Humanism　サルトルはさまざまな道徳理論を検討して、道徳理論は世の中の問題を解決できない。何かをするしかないと結論した。だがサルトルの結論をそのまま認める必要もない。なぜなら彼の道徳理論の扱い方が粗雑であることと、状況があまりに特殊なことだ。

看護の実践で生じる道徳問題の解決策を具体的に考えていくしかない。老女が病院に運び込まれた。人工呼吸器をつけないと命が危ない状況だった。彼女は夫や医師と相談して、人工呼吸器をつけないで死なせてくれと言った。看護婦もそこに立ち会った。次の日にやってきた医師は治療を続けることを主張した。患者は人工呼吸器をつけないでくれと頼んだが治療は続けられた。患者は次の日になくなった。同僚の看護婦はもっと強く医師に抵抗すべきだと彼女を批判した。

道徳理論がここで適応されるべきだ。まず、医療技術と科学の発達が急速すぎて倫理的法的な仕組みが追いついていない。第２に医療はいままでのところHippocratic traditionに従っている。どのようなコストを掛けても患者の命を救うべきというものだ。どのような状況にも適応できる道徳理論をつくることは不可能だろう。状況によって適応する道徳理論を変える必要がある。上記の例では看護婦は患者の代弁者とならないことが批判された。患者は死にたがっていた。だが、患者が何を本当に望んでいるのかを知ることは難しい。患者の本当の意図を理解するには長年の経験が必要なのだ。

このことは理論と実践に関する最初の問題に戻る。科学理論も道徳理論も看護の実践を向上させることに貢献する。アリストテレスはニコマス倫理学において、若者は幾何学や数学を好むし、技法においても優れている。だが実践的な知恵をえるには経験が必要である。若者には経験がないので、実践的な知恵はない。現象学的な思考方法を看護の現場に適応して看護に関わる者が経験を積み重ねていくことが、理論と実践を統合する新しい看護の科学を構築するためには必要となるのだ。

さて、ここまできたら、あとは終わりまで一気に読む。慣れればメモなど入らないのだが、参考の為につくってみた。Questioningを意識する必要もない。

The Humanistic Tradition

パラグラフ２４

Aristotle

調査する方法は調査する対象によって変わる

Vico

人間は人間が作ったものしか理解できない。自然が作ったものは理解できない。

パラグラフ２５

ガリレオ：落下の法則を発見した

煙をみて雲の法則を発見する

でも煙がもし人間がコミュニケーションするためにおくっているシグナルだったら？

パラグラフ２６

煙の動きは物理学で説明できるが、コミュニケーションは違う。

言語で意味を生み出している

パラグラフ２７

人間の生み出している現象を理解するには「言語」の考え方が大切だ。

言語には「解釈の問題」がつきまとう。

１９世紀の末にWilhelm Diltheyが解釈学の考えをだし、ハイデッガーやガーダマーの研究につながってきた。

パラグラフ２８

Vicoとデュルタイの関係はドイツのフランクフルト学派によって展開された。ホルクハイマー、アドルノ、マルクーゼ、ハーバマスなどである。

自然科学のゴールは「説明 explanation」であり人文科学は「理解　understanding」

パラグラフ２９

理解の問題をあつかうと人間の物質的な側面だけではなくspiritualな側面についても考えなくてはいけなくなる。

パラグラフ３０

よい看護実践はspiritualの問題も扱わなくてはいけない

パラグラフ３１

spritualであることと人間は言語を使うと言うことは深く関係する。何故（Why)

我々はコミュニケーションをするためにある特定の言語や文化のコミュニティに所属している

パラグラフ３２

看護の科学は人文科学の伝統の上に言語に注目して構築されねばならない　何故？

意味の伝達はしばしコンテキストに依存する

パラグラフ３３

書き手と読み手の距離が時間空間的におおきくなるにつれてコンテキストの共有が難しくなる

パラグラフ３４

看護において患者はベッドに物理的に横たわっている。だが患者をspritualな存在と考えると理解の為のコンテキストは大きく広がる。看護師と患者が同じコンテキストを共有することは非常に難しくなる。

パラグラフ３５

解釈学的なアプローチとしてもうひとつある。それは

Thomas KuhnのThe Essential Tensionの前書きによく現れている。

アリストテレスの説明はニュートン力学にあわせるとばかげているものが多いが、生物学や政治学では説得力がある。それはなぜか

パラグラフ３６

クーンは第一級の思想家がばかげてたことを言っていると思ったときには、別の視点からそれをみて意味があるところをみつけることをすすめる。その思想家をより深く理解できるから。

パラグラフ３７

これはテキストだけではなくて行動を理解するときにも役に立つ解釈学的方法である。チェスの試合の時に、ルール通り淡々とゲームが続いている。そのとき突然理解不可能な手がさされたとする。最初なにか意味があると思う。だがただたんに愚かな手だったり、意識が薬でも売ろうとしていたりしたためだったりする。

パラグラフ３８

解釈学を看護学に導入というと、患者をものではなく、意志をもった主体としてあつかう、というやり方となる。看護学では患者を合理的な存在とみないようにと教えてきた。

パラグラフ３９

精神分析家は患者の言うことをすべてなにかの兆候と見ていた。実際には状況への批判であってもだ。あるいは”difficult patient”という表現がある。看護の実践の時にいろいろと聞いてくる。あるいみ非常に合理的な行動をしている。看護行為に参加したがっているのだ。こういった患者をいままでの看護では真剣にあつかってこなかった。

パラグラフ４０

とはいえ、 解釈学的な伝統はそのまま看護に役立つというわけではなさそうだ。デカルトの二元論のまま議論する対象をmaterialからspiritualに移しているだけだからだ。看護の科学はデカルト的二元論をこえなくてはならない。

何を論じているか、つまり看護の科学を確立する基盤を自然科学の枠組み以外の所にもとめようとしている、ということが解ってくると、この場所のようなところは一気に読めてしまう。ついでに次のセクションにいこう。

Phenomenology

パラグラフ４１

デカルト的二元論をこえていこうとしたのはフッサールである。

Edmund Husser(1859-1938) The Crisis of the European Sciences and Transcendental Phenomenology(1936)

著者と書名は非常に大事。

パラグラフ４２

デカルトはガリレオの客観主義とは数学で記述できることという考えを前提としていた。

パラグラフ４３

カントKantすらもCritique of Pure Reasonで数学で記述できる機械仕掛けの世界をもとめていた。ニュートンと変わっていない。

パラグラフ４４

フッサールはこの問題を知覚の問題として議論しようとした。従来の説明の方法だと、我々が家をみるとき、角膜を通して網膜にイメージが逆さに移る。その情報をもとに頭が実際の家のイメージを構築する。

パラグラフ４５

この科学的な説明は我々が家を見ている経験とは異なる。家をそこにあると感じている。ものをつかむときと同じような感覚だ。

パラグラフ４６

ガリレオやデカルトの言い方によると客観的（objective)・主観的(subjective)と分ける話である。現象学はこの「主観的」な世界をあつかう学問である。だが、現象学は客観的な問題も扱うことが出来る。例として”moon illusion”がある。

パラグラフ４７

人間が月をみるとき、天空にあるときと地平線上にあるときでは大きさがことなる。水平方向で月を見るときの方が大きい。

パラグラフ４８

この現象をどのように説明すればいいか。著名なゲシュタルト心理学者K Koffkaは人間は水平方向に動く方がたやすいので、縦の方向をより長く感じると説明した。つまり経験からではなく、何らかの形で人間に埋め込まれているとしたのだ。

パラグラフ４９

ガリレオとデカルトなら物理的に距離は同じなのだから小さく感じるのは幻影 illusionだと言うだろう。フッサールはこの問題を次のように考えた。なにを根拠として物理的な距離が客観的としているのか？ユークリッド幾何学の空間を前提としているためではないか。主観的といわれる認識されている距離は我々の意識の中に存在していて、我々がいなくなればなくなるのではないか？

パラグラフ５０

フッサールはさらに幾何学的な距離が我々の意識とは関係なく存在するのかをといかけた

パラグラフ５１

フッサールは数学を基本とする自然科学もじつは実践的な行動を基礎としているのではないかと疑問を提示したのである。道具を作ったり計測したりする我々の行動も我々の身体に埋め込まれているのではないかと考えたのだ。

パラグラフ５２

数学的世界も我々の日常世界を前提としているとフッサールは考えた。the life worldはフッサール現象学の専門用語である。その世界を当然のものとして疑っていないが、そこに疑問を提示したのはフッサールが始めてであった。

とまあ、ここまで一気に来た。メモを書いたのでちょっと時間がかかったが、実際によむときはほぼノンストップで、気になった言葉を鉛筆で印をつける。だがHowの部分だという意識は変わらない。

The  Life World

パラグラフ５３

フッサールの仕事はハイデガーに受け継がれた。

Heidegger Being and Time(1927)

我々が必要で理解できる範囲でハイデガーの仕事を紹介したい。

パラグラフ５４

Life worldを見るときのポイントは空間性 spatialityにある。ものとものが近いか遠いかということだ。「ちょっとあるいたところ」とか「パイプをのみおわったくらいのところ」といった表現は主観的といわれるが我々の世界の成り立ちを考えるときには大切になる。

パラグラフ５５

これを先に説明した月の大きさの話にあてはめてみよう。月にむかって空を飛ぶ方が地を歩くより楽になる。なので、水平方向の月の方が大きく（近く）見える。

パラグラフ５６

The life worldは意味の世界で物理世界には意味はない。ハイデガーがものについてかんがえたのも意味のある世界の話だ。

パラグラフ５７

ハイデガーによると、科学がものをみる見方は二次的であって、われわれはまずものをlife worldの中に見る。ハンマー（ハイデガーのお気に入りの例）はまずは釘をうつためのものであり、物理的な存在としてのハンマーは二次的なものだ。ハンマーは意味を持っていて、それはそれをどう使うかに関係している。科学者が測定のための道具を使うとき、科学者はその使い方に習熟していないといけない。目的を達成する道具なのだからまず、生活世界のなかに意味をもって存在している。

パラグラフ５８

このように大切な日常世界であるが、われわれはそれを当たり前に思っていて、見逃している。歩くとは話すといった基本的な行為を学ぶときに理論は必要ない。

パラグラフ５９

さらに多くのこうした能力はunarticulatedでtacitなものであって、どのように歩いているか問われても上手く答えることは出来ない。articulate とかtacitといった言葉はそのままにしておく。むやみに日本語で理解しないでおく。

パラグラフ６０

主観と客観の問題にこの視点から戻ってみよう。身体と視覚を例に取りたい。椅子から立ち上がってハンドバッグを手にして部屋をでていく。日常世界の話だ。一方身体を生物学の視点から見ると物理学と化学から説明できる。ふたつの世界は全く関係がない。現象学はこの二項対立を越えていこうとする。

パラグラフ６１

ここに挑戦したのがMaurice Merleau-Pontyである。かれは身体と精神を分けて考えることが出来ない例として次を上げている。母親に恋人にあってはいけないと言われた少女が不眠症になり食事もとらなくなり声が出なくなった。メルローポンティによると、他者とのコミュニケーションの基本は声であり、声が出なくなるとはコミュニケーションが壊れているということだ。だがこのような結論は合理的ではない。彼女は話すのを拒否しているのではなくて、声が出なくなっている。一方で声が出ないのは身体上の異常（somatic illness)である。身体的な行動でありながら、社会関係を絶つという意味を持っている。ボーイフレンドと会うことが出来るようになって声も食欲ももどった。『知覚の現象学』で紹介されている例だ。

パラグラフ６２

我々が観察している現象は合理的で意味があるものと意識できなくて自然科学的な原因を探る必要のあるもののふたつにきちんとわけてしまうことはできない、とメルローポンティは述べているのである。医学と看護にかんしていうなら、意識の問題とも生物学的な問題ともつかない現象が沢山あるというわけだ。

さて、ここまで議論は一気に進む。パラグラフ２４から６２までである。どのようにして看護の科学を成立させるフレームワークをつくるかを論じているということがしっかりとわかっていると、すばやくここまで読み進めることが出来る。ノートはほとんど取らなくても良いくらいだ。固有名詞と大事な概念に印を付けるくらいだ。そしていよいよ読みは結論に向かう。看護の科学を基礎付けるフレームワークとして科学主義ではなくて人文科学の方法を採用することを目的に、その方法の説明をおこなってきた。次はこの方法が介護の理論にどう関わっていくかである。

Consequences for Nursing

パラグラフ６３

the bodily phenomenaが意味を持つことがある。その意味はコンテキストにおいてみないと解らない。患者の生活世界においてみないと意味は分からないのだ。ここに身体の「解釈学」の可能性がある。患者の現在の状況を患者の過去の経験や出会った人を考慮して解釈することが大事になるのだ。

パラグラフ６４

senile dementia(痴呆症）の患者を晴れた日に外にバンに載せて連れて行く。ある患者が非常にそれに抵抗する。載ると楽しんでいるのでいつも無理矢理載せていたが、あるとき話を聞くと、昔アル中で警察に逮捕されてバンに載せられたことが何度もあるという。そこで以後は乗用車に乗せて移動するようにした。

パラグラフ６５

加齢による身体的変化は日常世界を変えることがある。垂直方向の移動が水平移動よりむつかしいため、天空の月は遠くにあるように認識するという話は前にしたが、加齢によって身体的な能力が弱まると、交差点をわたりきれないと思えたり、視力が弱まると階段がみえなくなる。

パラグラフ６６

この問題をかいけつするときに心理学などをもちだすのではなく生活世界に注目する。フッサールやハイデガーのように抽象的な世界を記述するのではなくて、どのような生活世界になっていて、そこでの共通要素は何か、患者の経験にそくして世界はどのようになっているかを記述する。このような研究は非常に少ない。

パラグラフ６７

生活世界を我々の身体もその一部として認識して記述する。歩いているとき普通は何も気にしない。しかしマメができると靴に注意が行く。病気になればなるほど身体に注意が向かう。身体が「もの」になる。身体がものになればなるほど生活世界での自由が制限される。

介護の理論は患者の生活世界を発見して記述するところからつまり身体の解釈学的現象学をおこなうところから始まる。これで大体Howの答えはそろった。だがもう一つ問題がのこっている。実践的行為をおこなう対象がモノではなくて同じ人間なのだ。その問題が倫理の問題となる。

Ethics

パラグラフ６８

よき看護をするためにもっとも大切なことは患者を生活世界の中で理解することである。だが良き看護には理解だけではなくて倫理の問題も含まれる。

パラグラフ６９

食人（cannibalism)のような観察者の道徳観に抵触するような行動を記述しているときに、道徳的に透明な記述は可能なのか？

パラグラフ７０

道徳的に中立的な態度はマックス・ウェーバーによって提唱された。だが状況は複雑だ。人類学者は観察している社会の一部であり、記述したことがその社会に影響をあたえることもあり、さらには帝国主義的支配者がわのメンバーとしてフィールドに参加しているのが人類学者なのだ。

パラグラフ７１

こうしたことを考えると道徳的に中立な立場を取り得るとは思えない。ウェーバーの考え方をちょっと変更して、科学者は自分の個人的な価値を科学の外におく、とすればすこしは議論はしやすくなる。

パラグラフ７２

もちろん、事実が価値と無関係というわけではない。かつてポパーは自分の科学哲学はa moral decisionに準拠していると言った。

パラグラフ７３

事実は道徳価値と分けて考えることは出来ない。これが解釈学の教えだ。その背後には人間は合理的だとする考えがある。そのいみでKantの考えも同じだ。これはautonomyつまり今の医療の倫理の考え方とも同じである。

パラグラフ７４

カントの倫理学は合理的に行動しない人間をどう取り扱うかでいつも苦労する。

パラグラフ７５

だが他の方法があるわけではない。

Jean-Paul  Sartre Existentialism and Humanism

パラグラフ７６

サルトルはさまざまな道徳理論を検討して、道徳理論は世の中の問題を解決できない。何かをするしかないと結論した。

パラグラフ７７

だがサルトルの結論をそのまま認める必要もない。なぜなら彼の道徳理論の扱い方が粗雑であることと、状況があまりに特殊なことだ。

パラグラフ７８

看護の実践で生じる道徳問題の解決策を具体的に考えていくしかない。

パラグラフ７９

老女が病院に運び込まれた。人工呼吸器をつけないと命が危ない状況だった。彼女は夫や医師と相談して、人工呼吸器をつけないで死なせてくれと言った。看護婦もそこに立ち会った。

パラグラフ８０

次の日にやってきた医師は治療を続けることを主張した。患者は人工呼吸器をつけないでくれと頼んだが治療は続けられた。

パラグラフ８１

患者は次の日になくなった。同僚の看護婦はもっと強く医師に抵抗すべきだと彼女を批判した。

パラグラフ８２

道徳理論がここで適応されるべきだ。まず、医療技術と科学の発達が急速すぎて倫理的法的な仕組みが追いついていない。

パラグラフ８３

第２に医療はいままでのところHippocratic traditionに従っている。どのようなコストを掛けても患者の命を救うべきというものだ。

パラグラフ８４

どのような状況にも適応できる道徳理論をつくることは不可能だろう。状況によって適応する道徳理論を変える必要がある。

パラグラフ８５

上記の例では看護婦は患者の代弁者とならないことが批判された。患者は死にたがっていた。だが、患者が何を本当に望んでいるのかを知ることは難しい。患者の本当の意図を理解するには長年の経験が必要なのだ。

パラグラフ８６

このことは理論と実践に関する最初の問題に戻る。科学理論も道徳理論も看護の実践を向上させることに貢献する。アリストテレスはニコマス倫理学において、若者は幾何学や数学を好むし、技法においても優れている。だが実践的な知恵をえるには経験が必要である。若者には経験がないので、実践的な知恵はない。

以上で読了である。後半はかなりのスピードで読むことが出来る。

さて、論文の最初をこまかくQuestioningしていくと、論文の仕組みなどが解ってくる。そろそろ読むスピードを上げても言い。では第２節　Good Nursing Practice as a Basis for the Science of Nursingを読もう。

パラグラフ１３

看護の科学は看護の実践を直接支援しなくてはならない、と展開する。まだWhat である。先行研究を紹介しながら話を続ける。研究者の名前とは書名はしっかりと確認する必要がある。

Patricia Benner and Judith Wruber The Primacy of Caring （1989）

パラグラフ１４

さて、看護の科学と言うけれど、この科学は自然科学ではないという。ベテランの看護師が毎日つかう「科学」である。それは次のような学者が紹介している科学だ。本文で紹介される名前も大事である。

Soren Kierkegaard

Martin Heidegger

Maurice Merleau-Ponty

という現象学哲学者の名前が挙がる。

パラグラフ１５

だが看護学の科学の目的が看護師の実践能力を向上させるだけとすると、看護の理論は必要がない。理論と言うからには

１）良い看護の実践をいかにして考察するか

２）いかにして看護の実践を向上させるか

のふたつに貢献しなくてはいけない。

まず１）から考えてみようと議論はすすみ第３節になる。

The Unity of Science and Scientism

パラグラフ１６

看護の理論が看護の科学という言葉におきかわり、科学であるためには方法が必要で、それは科学的方法だ。これがWhatになる。ここで大切なのは看護の科学を議論しているということだ。読みながら、どうして科学的方法が必要だといっているのだ、というWhyの質問を心に投げかけておく。科学的方法とはすべての科学に共通していなくてはいけない。これにもWhyの質問をなげかけておく。またWhatがいいかえられてthe thesis of the unity of scienceとなり、これを言った人（who)は帰納法を主張する論理実証主義者だという。だが別の人（Who)、たとえばKarl Popperなどは統一的方法として仮説演繹法を主張したという。これはなに（What)という質問を心にしておく。これは試行錯誤をしながら問題を解決する方法だと、説明がある。ここでパラグラフが変わる。

パラグラフ１７

the thesis of the unity of scienceは批判されてきたという。ここでWhen, Where WhoとWhyとHowの質問を頭の中にする。次の文章はWhenへの答えだった。”the positivist struggle”の時だという。また知らない言葉だ。あたまのなかでQuestioningを行う。統一の方法はなくて分野ごとに方法は異なるという考え方だ（Whatへの答え）科学的方法を社会科学や人文科学に応用することに反対する考えだという。ある批評家（Who)は仮説演繹法は自然科学には有効だが社会科学や人文科学には応用するべきではないという。

ここまで読んでくると、速いピッチで読めるようになる。一つ文章を読む度に世界が展開して、漠然としたスケッチの詳細が的確に描かれていく感じになる。前のめりになってどんどん読んでいく。

パラグラフ１８

the thesis of the unity of scienceを指示する人（Whoである）は仮説演繹法はpresuppositionsを持ってはいけないという。理論的な問題へpresuppositionsを持たずにトライアルアンドエラーをおこなっていく。これは正しい。だが、そうすると、仮説演繹法は科学一般に使える方法ではないのではないか？と疑問を提示して次のパラグラフに移る。presuppositionsみたいな難しげな言葉は翻訳しない。

パラグラフ１９

仮説演繹法の支持者達はもうすこし広くこの方法を考えている。２０年間にわたり（When)看護を科学に仕様としてきた人たちは（Who)看護学を自然科学をモデルとして理論化しようとしてきた。（What)看護の質を計測するための機器が開発されたのもそれ故である。（How)　科学的方法を提唱する理論家（Who)は計測、数学、実験という方法で看護を理論化しようとした。自然科学主義といえる。つまり世界を機械仕掛けと考える、ガリレオとデカルトに遡る考え方だ。

とくる。ここまで来たときにこの議論は良い看護の実践をいかにして考察するかという問題から始まっていることを忘れてはいけない。良い看護の実践を考察するための理論は科学主義ではいけない、ということを言っている。それは何故か（Why)についてはまだ答えはないが、科学主義ではいけないと言っていることは今までの議論から解る。とすると次からのパラグラフは科学主義の問題点を説明してくるな、と予測がつく。

パラグラフ２０

現代科学は観察と実験が特徴だ。（What)当然一連の質問を頭の中で投げかける。これを正しく理解しなくてはいけない。まだWhat だ。だがなぜ正しく理解する必要があるのか。（Why)なぜなら観察が知覚だとすると、自然科学は観察を基本としていない。なぜなら数学や幾何学という言語で観察や実験を説明しているのだから”a change of metaphysical attitude”に過ぎない、という。”a change of metaphysical attitude“とは何だろう。（What)

パラグラフ２１

不定冠詞で導入されたあたらしいWhatの説明はすぐさまなされなくてはならない というお約束がある。現代科学は機械的世界観が登場させた。ガリレオは世界は数学で記述できるとした。

なるほど、と理解する。

パラグラフ２２

デカルトは、と続く。ガリレオにならって、デカルトは人間の身体をmechanicsと考えた。だが、それと同時に人間は「意識」を持つことにも気がついていた。これをhuman soulと呼んだ。これによって、我々の経験は身体とsoulに分けられてしまった。pure matterとpure consciousnessである。

パラグラフ２３

科学主義者達は数学と実験という自然科学の方法をつかったものだけを科学と定義する。従って人文科学は「科学」として認められていない。だが、この論文では科学主義を批判して、看護理論の確立に必要となる基本的な考え方を提示したい。

となる。

さてQuestioningをまとめてみると

Where：アメリカ合衆国の看護学部の教育現場

When: 20年くらい前から現在まで

Who:看護学において理論を教えてきた人が

What:　よりよい実践を可能にする看護理論を確立したい（現在確立していない）

Why: 科学主義が看護理論にはびこっていて、理論と実践が乖離して本来あるべき理論が確立していないのでよりよい看護を理解してさらによい看護を可能にする挑戦が行われていない

ということになる。ではどうやるのかHowへと議論は進んでいくことになる。

では始めよう。

critical reading で論文を読むときはとにかく文頭から読んでいく。それも初学者のうちは煩雑に思えるが、なれてくると頭のなかで質問を繰り返して大事なところをチェックすることが出来るようになる。だがその段階になるまでは一語づつ、１行ずつ検討して行かなくてはいけない。最初のうちは詳細に検討して著者が組み立てている論述の構造を探らなければならない。そのための方法として知られているのがQuestioningという方法である。

翻訳をどうつかうかも覚える必要がある。翻訳から著者の言いたいことをしっかりと理解することは実は難しい。だが一方で英語力の問題がある。英語力が不足しているときに原語で読んでも、これまた時間がかかるし、正しく読めているか解らない。critical readingはここでも役に立つ。質問を繰り返しながら翻訳を読んでいき、わからないところは原文をみるとか、まあ英語であればある程度親しんでいるだろうから、最初は両方を見比べて、そのうちに著者の思考の展開のパターンがわかってくるので、そうすれば英語力がなければ、翻訳を読む方がずっとはやく正確に読める。

今回は練習なのですこし英語でcritical readingをやってみよう。

テキストは

www.amazon.com/ですこし原文を読むことが出来る。

テキストを入手してもらいたい。第一章の

Ragnar Fjelland  andn Eva Gjengedal

A Theoretical Foundation for Nursing as a Science

を読んでみる。

まずはパラグラフ番号をつける。全部で８６あった。以下説明はパラグラフ番号に従って展開していく。

The Aim of a Science of Nursing

パラグラフ１

During the last three decades theoretical disciplines have grown out of several professional activities that were once regarded as mainly practical. The aim of the theoretical efforts has been to lay a theoretical foundation for the practical activity.

ある程度の教育を受けている人が書く知的な文章は最初のところが非常に大切。ここにすべてがある。読み方の感じとしては、最初の文章に質問を投げかけ答えを探す感じにする。読んでいるとき考えていることをちょっと記述してみよう。

During the last three decades（Where?Who?What,Why, Howはまだわかんないな） theoretical disciplines have grown out of several professional activities that were once regarded as mainly practical.（なるほど、What はなるほど、Whenはわかった。  theoretical disciplinesか、それがどうした？）The aim of the theoretical efforts has been to lay a theoretical foundation for the practical activity.（なるほど a theoretical foundation for the practical activity　がwhatか、で、これはなんだろうか）という感じで読む。ここをしっかりと捕まえる。議論の中心はa theoretical foundationに関してだなあ、と意識していなくてはいけない。まあこんな大げさに考えているわけではなく、ただ読んでいて、a theoretical foundationに焦点をあてる。論文のタイトルもそうだからなにを大げさにとおもうかもしれないが、文章が流れるように記述されテーマに焦点が当たっていく感じをつかまえるのは大事だ。

One of these activities is nursing. （What は看護を理論的な学問にするためのa theoretical foundationか、とwhatの中身を更新する。）In the United States（where) nursing has for years(When) been taught at the university level(where), and several theories for  nursing have been developed. (What　看護学の理論）But does nursing, which is basically a practical activity, really need these theories? （Why　何故実践に理論が必要？）One justification for the development of theories and research is that they are necessary components in a professional education.（なぜなら高等教育だから）On the other hand, it it something argued that theories may create a gap between those engaged in practical nursing and those working with theories.（でも理論は実践能力を身に付けるときに邪魔になるのではないか）

パラグラフ２

ここでパラグラフが変わる。ここまで著者は何をどういっているのか？パラグラフ１をちょっと復習。

実践的な活動を理論化するための基礎をどう確立するか。本論ではここ３０年にわたって議論されてきたこの問題を看護学を例として考えたい。アメリカ合衆国では看護学が過去大学教育の中で教えられており、実践的行為である看護の理論化が試みられてきた。それは専門教育であるから理論があるのは当然だという考えからだが、一方で理論化をする人と実践をする人と間にギャップが生じているという問題も指摘されている。

これがquestioningの第一歩だ。議論は複雑に進む。だがこの文章が次々と変わっていくのである。次のパラグラフを見よう。

Hence one might be tempted to ask, Is science good?（What 看護は科学になるべきだ　why 科学だと良いことがあるのか） However, this question, asked in a rather general and imprecise way, has no simple and  unambiguous answer.（この質問は答えられない。） We cannot assume that science has just one function. It is therefore a better starting point to assume that some science is good for some purposes.（Whatを変えよう。目的によって看護の科学にはいいことがある）What works well, what does not work so well, and what may even turn out to be harmful must be investigated in each particular case.（Whatが言い替えられる） In evaluating the result, the scientist （Who)cannot claim to be specially competent. The general public(who), which both pays for research and is often affected by it, should also something to say.

what の言い換えが続き、who: the scientistsと the general publicが出てくる。科学者がかならずしも科学の効用を個別具体的に解っているわけではなく、一般の人だって科学の効用に一言言いたいときもある。というわけだ。ここでWhy　どうしてそういえるのかなあと心の中で質問をしておく。段落が変わる。

パラグラフ３

As far as the usefulness of a science of nursing is concerned, there seems to be a simple procedure for deciding the issue. A starting point that all involved parties might accept is that a science of nursing is good if it produces better practical nursing. Hence we will formulate the following aim for a science of nursing: The aim of a science of nursing is to contribute to better practical nursing.

まだWhat の言い換えが続く。What が看護の科学では看護の実践に寄与するのが良い科学だと限定されていく。でもまたwhyの答えはない。

パラグラフ４，５，６、７

さて、次の段落で議論は看護学から大聖堂の話に変わる。論文のテーマは看護学のa theoretical foundationである。それに関係するからこの話が導入される。理論が実践に貢献する例として上げられている。

中世のミラノの大聖堂の話がでてくる。４パラグラフ続くが、ポイントをしめすと、

What: Theory can improve practice:

when in 1386

who  the city council of Milano

what : the cathedral no Gothic style>>the collapsed cathedral

why: not the Roman style

how

Architects of Milano: who science without art is worthless

Frenchman Jean Mignon:who art without science is worthless

the Cathedral stands out of sheer luck

too large dimensions to construction

である。要約すると、理論と実践の間の緊張関係は今に始まったことではない。１３８６年、ミラノで、大聖堂をたてるときに、ミラノ市議会はゴシック様式ではなくローマ様式で建てることを決定した。だがミラノの建築家達はゴシック様式で建てる方法しか知らなかったので、どうして良いか解らなかった。そこで数学が解るフランスの建築家が呼ばれた。科学に裏打ちされていないアートは無意味だといわれたがミラノの建築家達は自分たちで納得する方法で建てたかった。論争の結果、ミラノの建築家がたてて、結果として大聖堂は崩壊しなかった。だがそれは彼らの方法が正しかったというよりはたまたま幸運で崩壊しなかっただけだ。安全をとって必要以上に太いサイズの素材で建築を行っていた。

といったようなことが説明されている。そして次のパラグラフへ

パラグラフ８

Building cathedrals and nursing are similar in the sense that both, with or without theory, are basically practical disciplines.（What 看護学と大聖堂建築は実践という意味では同じだ。ここでふたたび何故、という問いを心にもっておく） In this sense they are arts.（なぜならアートだから） In the arts, we have criteria for what is good and bad practice. For instance, when a cathedral collapses, we may conclude that either the construction was defective or the work was not properly done. Of course, it may not always be easy to judge if professional performance is good or bad, but in principle the distinction is clear enough.（なぜなら、建築家の実践は役に立つかどうか、崩壊しないかどうかで判断されるから）

パラグラフ９

The same applies to nursing.

大聖堂をたてることと看護は同じだと述べる。いまだにWhatの言い換えが続く。同じコトをなんども角度を変えて話し続ける。

What: building cathedrals and nursing are similar:

why:

because practical discipline, art:

good practice and bad practice

when a cathedral collapses, the construction was defective or the work was not done properly.

what Nursing

good nursing and bad nursing

performance

つまりは良い看護かは実践をみれば良い建築の実践が大聖堂を建てて壊れないように、一目瞭然だと。

パラグラフ１０

what：The lack of competence:

lack of theory or lack of professional experience?　complicated

大聖堂がこわれなかったのはまぐれだ。

じゃあどうすればいいのか？

どうやればゴールが達成できるかを詳細にしめす（how)

この方法は理論が必要と言うことになる。

パラグラフ１１

だが、ここで議論は大聖堂と看護の問題から、看護の問題へと戻る。

what: not the same as the building of cathedral

why  nurses work on people

大聖堂をたてることと看護は理論と実践という意味で実践が先行するところでは似ているが違うところもあるという。

what is good depends on what is morally right

technically and morally right> theory including ethics

Whatが良い看護とはなにか？技術的にも道徳的にも正しい看護とは？

人間をあつかうから倫理の問題もあつかのうだと。

パラグラフ１２

したがって、看護学の科学を成立させるには

what good nursing a theoretical and ethical question

the aim of a science of nursing: what

a) contributing to better practical nursing

b) exploring what good nursing

となる。延々とWhatの話だった。

ここまでをまとめると、この論文の主張　What は

看護の科学を確立したい。それは大学教育において狭い意味での科学として看護をかんがえるのではなくて、建築学のように実践の能力向上に貢献する理論としての看護の科学としてである。ただし、大聖堂を建てる職人の実践とは違って人間を扱うことになるので倫理の問題をあつかうこともできる看護の科学を確立したいのだ、

ということになる。論文のWhatの提示である。細かく読んできたが、なれてくると、最後の何行かに線をひいて、この論文は看護の科学の理論的な基礎を確立することが目的なんだなあと理解して次に進む。頭から読んできて、Whatが何度も書き換わる。そして最後にこの論文の Whatが出てくる。書き換えていく中で読み手の心の中に明確に何を論じる論文であるかのイメージが構築される。書き換わっていく感覚がないとメリハリよく議論が進んでいく感じがわからなくなる。ここを理解してもらいたい。（続く）

Critical　Reading 事始め

始めに

修士一年生とベナー『解釈的現象学　健康と病気における身体性・ケアリング・倫理』の輪読を始める。最初の発表者の話を聞いたがなんのことだかわからない。

これは毎年のことで、論文や学術書を読むときの方法を知らないから上手くまとまらないのである。この方法はCritical Readingという。criticalといっても批判的ということではなくてあえて訳せば論理的に読むということだ。これはcritical writingと合わさって現代の文書によるコミュニケーションの基本的方法である。

修士課程の学生だけではなく、博士課程の学生でプロポーザルが受理されて後博士論文執筆を始めると、literature reviewという作業が必要になる。これはcritical readingの手法を使わないと歯が立たない。僕は３０年前にアメリカに留学したとき、博士課程の最初の半年、徹底的にたたき込まれた。人文系の博士課程が読まなくてはいけない本の数は半端ではない。その本を読んでいく準備としてcritical readingの方法を身に付けたのだ。

英語圏のみならずヨーロッパでもこの方法は小学校の国語に時間にたたき込まれる。日本でこの方法を紹介するときには「英語では」とか「ヨーロッパでは」というふりがあり、まるで日本語が本質的にこうした論理的な読解とか表現に適していないようないいかたが鼻につくが、分かりやすく書き、論理的に読む、ということを意識するようになったのは戦後である。お互い何を言っているのか分からなくなり、アリストテレスの修辞学を範として分かりやすい文章を書き、論理的な読解力を鍛えましょう、ということになった。

山形浩生さんといえば、都市計画・開発のコンサルタントであり、また卓越した英語力をもっている評論家でもあるが、かれがケインズをcritical readingしたものがある。

http://cruel.org/econ/generaltheory/index.html

そこで次のように言っている。

要約といっても、勝手なつまみ食いじゃない。原書に登場するすべての段落を、番号をふってまとめてある。以下で一行で表現されているのは、原文の一段落に対応している。こうすることで、恣意的な部分はかなり減る。何かでかい部分がごそっと抜けていることもなくなる。

こういう形にしたのは、マルクスとかアダム・スミスとか訳していて、ちょっと疲れたからだ。昔の人はずいぶんうだうだと書く。忙しい現代人ならパワーポイ ント一枚ですませる中身を 10 ページかけてダラダラ書く。そういうのをいちいち訳したところであまり意味はない。そういうのをばっさり切ってすっきりまとめられたらいいな、と思ったか らだ。

つまり、昔はうだうだ書いていたのだ。それをcritical readingする。山形さんの例はcritical readingのお手本だ。要するに、解りにくい文章でもこの方法で読むと著者が何を言おうとしているのかが恣意的にではなく明確になる。さらに、critical writingで書かれた文章をcritical readingすると、驚異的な速さで正確に著者の主張が分かる。現代の英語のコミュニケーションはこの仕組みに大きく依存している。

日本でこの方法を上手に紹介しているのは三森ゆりか氏である。「ヨーロッパでは」という言い回しには、critical reading/writingの歴史的な由来を知っているといらっとするが、子供の国語教育のレベルで実に上手に紹介している。なかでも『外国語で発想するための日本語レッスン』第２章絵の分析ではその手法をステップバイステップで紹介している。

critical readingには二つの段階がある。最初は三森ゆりか氏が紹介しているもので読んでいるテキストに５W1Hの質問をしていく。これをQuestioningという。次にそれを要約する。本一冊とか論文一本をそのまま要約していく。Paraphrasingという。このふたつが合わさったものが現代の読書技術である。この分野の方法についてはいくつか翻訳もあり、三森氏は

ダニエル・ペナック『奔放な読書』(フランス）

マリア・モンセラット サルト『読書へのアニマシオン』（スペイン）

デイビッド・ロッジ『小説の技巧』（イギリス）

山本 麻子 『言葉をきたえるイギリスの学校』

を上げている。

さて、方法はいろいろあるが目指すところは同じである。僕自身はcritical readingを教えるときには２つの段階にわけている。一つがQuestioningつまり５W１Hを明らかにしながら読んでいく。もうひとつがParaphrasingである。Questioningは論文や研究書を読むときに５W1Hつまりwhere, when, who, what, whyそしてhowを探していく。簡単な作業だが、なれないと結構面倒。逆に言うと、ここがはっきりしていないまま読んでも何が何だか解らない。やってみるとわかるが、５W1Hにはいる中身はどんどんかわっていく。議論は展開していくからだ。Paraphrasingはいろいろなやり方があるが、僕は次の５つの原則をもって読んだテキストを再話しなさい、と指導している。それは

１）どきっとした場所はどこか compelling

２）論理的な展開はどうなっているか discourse

３）納得した事例や法則はなにか intelligibility

４）どんな物語だったか story

５）著者の声はどのようなものか voice

である。

ようするに、読んだテキストと同じ話を自分の言葉で行う。これができるようになると知的な世界の構成が大きく変わっていく。まあある程度の思考が出来る人であれば普通にやっている作業だが、がむしゃらに身に付けるよりは方法論に従って短期に能力を付けてしまう方が良い。練習は丁寧に行うが、一度方法を身に付けてしまうと、圧倒的に読むのも書くのも早くなる。急がばまわれである。

では始めよう。

• 博士論文プロポーザルの書き方
• 後ほど推敲再構成しますが、とりあえず、Tweetsをまとめたものを載せておきます。
• 博士論文プロポーザルを執筆中のKMDの博士課程の学生は参考にするように。
• Thu, Oct 21
• 
  
• 15:30 Janの博士論文指導終了。プロポーザルを書く。コンピュータを扱っているのだが、論文は人文系で通用するスタイルで書いてほしい。お手本はDigital Groundなどを書いているMalcolm McCulloughだ。Janはプロポーザル指導二人目。まず大切なことは論文スタイル。
• 15:51 エンジニアや社会科学者などはAPAとかMLAというスタイルを使う。現実に投稿する雑誌の要求するスタイルとは別に、博士論文ではThe Chicago Manual of Styleを使いこなして書くべきである。ハーバード大学の説明は下記。 http://bit.ly/doP6dg
• 15:53 学問は様々な人々の知識の引用の連鎖の中で時間をかけて自分のオリジナリティを出す。その連鎖のなかから知性が醸し出されるような引用をするためには、いまのところシカゴスタイルがベストだ。ハーバード大学のサイトからは手引きをPDFでダウンロードできる。「形式」に圧倒されるだろう。
• 15:55 だが、この形式があるからこそ様々な研究や事例や思想を参考にしながら自分の考えを展開できる。引用の連鎖こそが知性の構造なのだ。意外な知識と知識がつながっていく。ここに学問の価値がある。文献検索もここが基本になる。知識の海に分け入っていく方法なのだ。
• 15:57 プロポーザルを書くにあたり、博士論文執筆に要求される形式の中に自分の思考を埋め込む練習をする。初めて出てくる概念をどう説明するか、研究者や本や論文をどのように関連させながら自分の論理を組み立てていくか。知識の連鎖から生み出されるオリジナリティが学問の本質であるから引用が大切。
• 15:59 きちんとした引用をすれば学問的な功績であり、引用がないと学問で一番行ってはいけない剽窃になる。自分の主張には常に参照がある。参照は先行研究の時もあれば、自分がみつけた史料のこともある。あるいは実験データだ。ここをきちんと整える練習をしていると段々と高度な知性が身についてくる。
• 16:01 大学院教育や博士課程の意味を経済的な視点から議論する人たちがいる。就職口もないのに高度な教育をしても意味がないという主張だ。だが大学で教えるということの意味が戦後大学が増えて変わった。大量の大学教師が必要になったのだ。その教師達が何をしたか？高等教育を行っていたのだ。
• 16:03 社会で活躍している人が大学で教えるようになると、「なぜいまの大学生はこんなに出来ないのだ」と批判する。やる気から知識から技能まで「最近の大学生はだめだ」と言う。多分自分の大学時代を振り返っているのだろう。だが大学の教師を長年やっていると、大学生が出来なくても驚かない。
• 16:06 字 が読めなくったって割り算ができなくったって驚かない。こちらが教えれば済むことだ。そして、不思議なことに大学教育のなかで、学生はそれなりになる。か つては５％が大学進学し、いまは５０％が大学になるようになるといわれて、大学生も大衆化したといわれるが、そんなことはない。
• 16:07 戦 後の大学教育はまちがいなく日本人の知性の底上げを行ってきた。いま世界中で高等教育の再編が言われているが、それは逆に今まで果たしてきたような役割を これからも果たしていくためには今のままでは駄目だ、ということになる。それは確かにそうだと思う。で話はその上の教育。
• 16:10 大学に就職の口がなくったって博士号をとることに意味がある。理科系はともかく人文系はそもそも就職は普通にはなかった。だが、あるレベル以上の知性を身に付けるとまったく人生の意味が変わる。なんというか自由になるのだ。学問は人間を自由にする。この解放の瞬間がPhD論文が書けたときだ。
• 16:11 まあいろんな方法で知識を獲得して自由になることが出来る。だがPh.Dのメカニズムはそれをより効率化というか明文化している。この瞬間を体験出来るようなPｈD論文執筆のプログラムを作りたいとづっと思ってきた。KMDではその仕組みがある。そしてその第1関門がプロポーザルの執筆である。
• 16:13 こまかなスタイルや引用の方法、名前や書名の提示の仕方といった細部に実は知性が宿っている。そのあたりは書いても書ききれない暗黙知なのだが、そこに到達していない文章をみると直ぐ分かる。添削を通してしか伝えられない所でもあるのだ。文章が論理的に進み、過不足なく概念が説明される感じだ。
• 16:15 と いうわけで、細部に赤ペンをいれて戻した。そして最後に結論がないけど、と質問。Janはプロポーザルで結論がいるのですか、と聞く。そうここがポイント なのだ。調査や実験をして書くのが博士論文で、まだそれが済んでいないので書くことが出来ない、と普通は思う。だが学問はそうではない。
• 16:16 知識と知識が連鎖する。調査をして多くの知識が蓄積される。それを整理しなくてはいけない。静的な整理ではなく、結論に向かっていくようなダイナミックな整理が必要だ。そのためには力強くて明晰な論理枠を構築する必要がある。僕はここを構成力と呼んでいる。プロポーザルでそれを示す。
• Thu, Oct 23
• 09:30 博 士論文プロポーザルの話の続き。博士論文プロポーザルは二つの視点から構成を考えなくてはいけない。ここが難しい。一つはプロポーザルが果たす機能の視点 である。次の9つの機能が必要だと言われている。以下Proposals that work（Sage)を参考にしている。
• 09:33 機 能１：研究が分かりやすく紹介されているか。研究のテーマについて常識的に「いつ」「何処で」「何を」「誰が」「どうして」「どうなった」、という記述が 必要である。これは意外と難しい。一方ここを自分で決めて良い、というのが学問の自由である。ここができないと規制の枠から自由になれない。
• 09:34 機 能２：研究の目的を明確にする。自分は何故この研究をする必要があるのか。これは論文の読み手へのメッセージとなる。ここは非常に難しい。学術論文は主観 的な気持ちを込めてはいけないと思っているとかけない。ここは主観的な部分である。研究に対する自分のパッションを示すところ。ここを固める。
• 09:37 機 能３：a rationaleを明確にする。いろいろなところで書いていることだが、日本の中で育ち、閉ざされた環境で学問をしていると、 a rationaleが分からなくなる。これは概念枠組み、つまり問題にどのような方法で取り組むかを宣言することである。これも自分で決めて良い。
• 09:44 機 能3（続き）自分で決めて良いが21世紀の学問をするときには関数概念枠組みでないとちょっと素朴すぎてかっこわるいというか役に立たない。たとえば直感 的に理解することが総合的であり、具体的に理解することが分析的だという議論だと、物事を構成する機能を説明できない。
• 09:49 機 能３： 難しく言うと関係と存在の認識論的関係がrationaleであり、やさしく言うと経験や観察したことの多様さから何らかの結論を生成する仕組みを 概念枠組みとして想定する、ということである。（あんまりやさしくないか）。概念枠組みすなわちrationaleを明示することが大切。
• 09:50 機能３：これはKMDの多くの学生にとっては難しくない。人間が使う何らかのモノやサービスを作っているわけであり、そのコンセプトこそが概念枠組み（conceptual framework)なのだ。何をつくるか、それは何かを示すことが出来れば良いのである。
• 10:02 機 能４： 質問か仮説を示す。論文を書こうとすると、いきなり調査用質問や仮説を示すプロポーザルや発表が多い。何に対する質問であり仮説であるのかが非常に 大切だ。当然自分がしめした概念枠組みに対しての質問であり仮説だ。仮説の方が「論文」らしくおもえるのか、むちゃくちゃな仮説を作る。
• 10:04 機能4：実際はどちらでも言い。これからまだ調査が必要であれば説くべき質問が列挙されていればいいし、基礎的な調査が済んでいてある程度のデータがあればその真偽を検討する仮説を提示する。仮説だけが独立して存在してそれをむりくり照明するような形になってはいけない。
• 10:06 機能５：論文の守備範囲を明確にする。認知の構造を議論していてマーケティングの結論になったり、アニメーションの分析をしていて脳科学の結論になったりしてはいけない。KMDのようなマルチディシプリナリーを認めている大学院ではこうした研究が非常に多い。
• 10:09 機能５：認知の構造をマーケティングでの知見に結びつけることが悪いのではない。これは何を研究するか、その目的とはなにかという機能１と２の段階では構わない。だからマルチディシプリナリーなのだ。
• 10:10 機能５： だがそれをどのように結びつけるかを明確にしなくてはならない。これが機能３だ。そして提示した概念枠組みを使って「認知の構造」が「脳科学の知 見」を生成することができるかを検討しなくてはならない。そのための質問あるいは仮説の提示が機能４である。機能4を証明する領域が機能5だ。
• 10:13 機 能5： 質問をおこなったり仮説を証明するのはどの領域で行うのか。適切な範囲を提示する。人間の存在の文化的意味を探っているのか、広告効果が消費行動に 結びついている測定を行っているのか、脳の物理的反応を研究しているのかを示す必要がある。ここを明確にすることは学問の誠実さにもつながる。
• 10:15 機 能６：言葉の定義を提供する。定義という言葉は日本語では非常に厳密なことを意味している。数学の定義のような感じだ。だがdefinitionとはそれ ほど厳密なことではなくて、議論を進める言葉が最初に出てきたときに、議論を進めるために必要な最小限の説明を適宜加えていく。そんな感じだ。
• 10:17 機 能６： これが意外にできない。とつぜん新しい言葉をつかって説明を始めて、その言葉を3回か4回つかって議論を展開してしまう。だがこれは普通のことだ。 思索をしていて、どの概念が上手く展開するかはやってみないと分からない。なので、議論が十分展開したなと思ったら、文章をさかのぼる。
• 10:18 機能６：そして、その言葉が初出した場所をみつけて、あらためてその言葉に必要最小限の説明文章を提供する。これが定義だ。博士論文で議論を展開するために必要な概念とそれを示す言葉にはすべて明確な定義を与える。プロポーザルの大切な機能である。
• 10:22 機 能７： 自分で研究テーマを選び、その研究を行う理由を説明し、研究の背後にある概念枠組みを明示する。ここまでは自分で自由に行う。その枠組みが正しいか どうかを証明する質問なり仮説を提示して、それを構成する言葉（概念）の定義を適切に行う。ここまでも自由に行っていいが、ここから先は違う。
• 10:27 機 能7：自分の研究、概念枠組み、質問、仮説などを議論するに至った背景を説明する。いわゆる先行研究紹介である。機能１，２，３，４、場合によっては５の 先行事例を紹介する。理論も概念も事例もすべてである。ここをしっかりと行うことがアカデミズム、つまり先行する知識や理論を整理する。
• 10:42 機 能７：論理的に分類されていることと、分類枠をこえる博学であることが共存するようなダイナミズムがあることが大切である。百科辞典を始めて作ったフラン スのディドロとダランベールの役割を考えると分かりやすい。博学なディドロと几帳面な科学者ダランベール、この2つの役割が必要。
• 10:44 機 能７：博士課程の学生はここを丁寧に書く。想像力の欠如している若手の学者はオリジナリティについて意地悪な質問をする。ちょっと長く研究していれば知識 は豊富だ。なので無防備で主題を提示しては駄目だ。自分が選んだ主題のコンテキストまで提示する。また主題を選んだパッションを示す。
• 10:53 機 能７： このとき自分のパッションを絶叫しても駄目だ。同じパッションを持っている先行研究を探す。結構見つかる。次に概念枠組みだ。自分が利用しようとし ている概念枠組みの由来と先行研究をしっかりと提示する。ここは楽しいところだし、ここがないと知性の光る論文にならない。
• 10:54 機能７：概念枠組みの先行研究は非常に大事だ。いま査読論文システムも崩壊がいろんな所で議論されているが、新しい概念枠組みを提案することの価値が理解できていない。論理的にきちんと概念枠組みを提案してあるのにそれを批判するような学会や大学に論文を出す必要はない。
• 10:56 機 能７： だが普通にアカデミックのトレーニングをうけてPh.Dを取得した研究者が論理的な概念枠組みを否定することはない。決定論的な枠組みしか理解でき なくて確率過程的な枠組みを理解できない、ということはある。パラダイム的な問題だ。まあそのときは大学なり学会をかえるんだね。
• 10:58 機 能７： だがまあ普通はそんなことはない。なので、概念枠組みを明確にする。ちなみに漫才の爆笑問題はここを無視して自分の枠組みで突っ込んでくる。それに 対して枠組みで答えられないと、学者の方が「馬鹿」にみえて沈没する。だが枠組みで返すと黙る。稲見さんの回はなので、稲見さんの勝ち。
• 11:00 機能７：自分の枠組みで突っ込んでくるのは爆笑問題だけではなくて、異分野の研究者もそうだ。そんなときに概念枠組みを明らかにするだけではなく、その歴史的背景や概念枠組みの適応の方法なども先行研究を参照にまとめておく。
• 11:03 機 能７： 仮説と質問の先行研究をまとめるためには、同じ枠組みをつかってどのような仮説が出ているか、どのような質問があるかを探す。例えば、ベイズ的確率 過程の枠組みでロボット制御からイメージ分析から、主観的判断による病気診断までいろいろな仮説や質問がある。この広がりを理解する。
• 11:08 機 能８：研究を進めて結論にいたるまでのプロセスを明確に手続き的に記述する。ここは多くの学生が勘違いをしている。プロポーザルなので結論は必要ないと 思っているのだ。だが結論に至る道筋をしっかりと考える。ここで自分の持っている構想力を証明しなくてはいけない。やりかたはいろいろだ。
• 11:11 機能８：常識的な流れは、１）研究するために必要なデータの説明。２）データを収集する方法の説明。３）あつめたデータの利用の方法の説明。４）実際にデータを収集する計画の提示。５）データを分析するツールの説明。６）データが集まらない場合の代替案。
• 11:12 機能８：ここまでを説明すればどのような結論になっていくかの方向性はみえるし、予備調査を行っている場合がほとんどだから結論のようなものも見えてくる。以上がプロポーザルが博士論文の契約書となるために欠かせない8つの機能である。
• 11:19 中 身その１：さてここまでは機能の話である。次はプロポーザルの中身についてだ。プロポーサルでは何を研究したいかどう研究するかを先行研究をレビューする ことで、つまり引用の連鎖を生み出すことで行う。ここが中身１の胆だ。作業は二つ。文献を探してレビューする。探す方法が大事。
• 11:21 僕 がPh.D論文を書いた25年ほどまえは丁度文献探索のコンピュータオンライン化が始まった頃だ。そのまえはメインフレームで整理をしてマイクロフィルム でアウトプットをつくり、それを拡大鏡で調べた。またお金を払ってロッキードなどが提供していた文献検索サービスを受けた。
• 11:28 ステップ１：僕はアメリカの国会図書館で文献検索を図書館に直接出向いて端末の前に座って行った。結果をサーモプリンターに打ち出した。このあたりは拙著『物書きがコンピュータに出会うとき』に詳しい。しかし本当に大切なのは直接の検索ではない。相互引用だ。
• 11:30 ステップ１：相互引用とは論文が先行研究を引用するという性質を持つことを利用して、引用された論文から相互関係をみる。つまり一つの論文がどのような分野や研究に引用されているかを確認するのだ。
• 11:32 ス テップ１：この相互引用頻度が論文の価値になるという軽率な判断で引用数を論文の評価とするという下品な慣行（交換した名刺の数と同じだから）が科学技術 アカデミズムでは一般的なようだが、ポイントはそこではない。研究の広がりというか相互引用の先にある新しい知的フロンティアが大切なのだ。
• 11:35 ス テップ１：従って文献探索は相互引用の連鎖の中間で踏み込まなくてはいけない。僕の頃にはCitation Indexというレファレンスの本があり、それを使って大切に思える論文を引用している他の論文を探していった。いまは文献探索のサービスはインター ネットで公開されている。
• 11:36 ステップ1: 大学の図書館は情報提供の会社と契約をしているので、自宅からアクセスをして徹底的な調査が出来る。むかしなら調査のために半年や1年留学をしなくてはい けない作業が自宅でできるのである。博士論文の意味とか、博士号を獲得する価値とかの議論が声高に行われているが、これはすごいよ。
• 11:38 ステップ1:なにがすごいって、大学の学生になればこの知識ベースにアクセス出来るところが凄い。自腹だとどのくらいの費用になるのだろうか。ここを活用して充実した先行研究調査を行うことが出来る。プロポーザルではその片鱗を見せればいい。これが文献探索だ。
• 11:40 ステップ1: 次は探した文献のレビュー。だがそのまえに文献探索の結果は研究仲間と共有する。つまり仲間が研究発表をしたときに、自分の調べた文献が使えそうならその 場で教える。お互いにそれをおこなうことで研究の精度は飛躍的にたかまる。博士研究勉強会を定期的に行うことが何よりも大切。
• 11:43 ステップ1: 文献のレビューは難しい。文献リストの中から何を読めばいいのかを取捨選択する。これを予備的読書 preliminary readingという。論文にはアブストラクトがついている。これを活用する。まあこれは出来るだろう。次に読むべき論文を読む。ここで二つ難しいことが ある。
• 11:52 ステップ　1: 機能７で要求されている情報を読み取る。ポイントは１）プロポーザルで提示した質問や仮説が妥当だ２）プロポーザルで示した調査方法つまり結論に至る道が妥当だとする２つの議論を成立させるための先行研究をまとめることにある。
• 11:54 ステップ　1: 必要な情報は論文の著者が１）何を知りたいのか２）なぜこの概念枠組みが結論をあたえてくれるとおもったのか３）どのようにその結論に至ったのかである。論文を読み、１）２）３）の情報が過不足提供されている形で論文を書き直す。これをパラフレーズという。
• 11:57 ステップ1: 論文を探してレビューする。この作業は単に知識を集めるのではなく、研究に必要な知的な態度を表明することでもある。丹念に文献紹介をするとは知識の連鎖の中で自分のオリジナリティを形成していくことなのだ。
• 11:59 ステップ2: パイロット研究の紹介。プロポーザルを書く前にある程度のパイロット研究が行われていなくてはならない。それをrationaleにあわせて簡潔に紹介し ながら博士研究で実際の行おうと計画している作業についても説明する。そして実際に仮説に即して分析を少し行う。ここが大切。
• 12:02 ステップ2:プロポーザルの段階で現状の分析を提示しないことがある。そうすると研究が凄く遅れる。ある程度納得がいかなくても不十分でも提示する。パイロット調査と分析、あるいは最初のプロトタイプはプロポーザルの中で記述する。Do it now!というわけだ。
• 12:06 ステップ3: ここは自分の論文はどのようなものであるのかを宣言する。論文は科学者だけのものではない。社会科学や人文科学においても書く。だが科学主義というか実証 主義が幅を利かしているので、やっかいだ。そこで登場するのが科学哲学の知識だ。まず科学的なるものを明確にする。
• 12:09 ステップ3: 基本は推論の種類だ。演繹、帰納、そして帰納法の一部のアブダクション。この3つをよく理解する。マルチディシプリナリーの場合はほとんどアブダクション だという話もある。自分の研究の立ち位置を自分で自覚する。ここを明示的に示すことでプロポーザルの中身がそろうのだ。
• 12:12 ステップ3:ここに関してはさすがにTweetsするには複雑なので本を紹介する。戸田山和久『科学哲学の冒険』盛山和夫『社会調査法入門』米盛裕二『アブダクション：仮説と発見の論理』。だがこれはサイエンスの方法だ。
• 12:16 Step3: 人文科学には別の基準が必要である。僕はHarvard Guide to American History 1974　の1: Research, Writing, and Publicationに多大な影響を受けているが、さすがにこれは古いな。今読んでも面白いけど。
• 12:18 ステップ3: 現在指導でつかっているのは前述の3冊を理解してもらった後、ペレルマン『説得の論理学：新しいレトリック』である。ヨーロッパで相互理解するために戦後 登場してくるいわゆるcritical writingの背後にある考え方の紹介だ。知的な推論の形がよく分かる。
• 12:19 ステップ3:自分の作ったモノやサービス、あるいはおこなった活動も「科学的根拠」をしめさなくてもcritical writingで記述すればサイエンスではないが立派な博士論文となる。KMDでは博士論文としてそれを認めている。（完）

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デザイン思考と数理モデル　Day1:

デザイン思考の上級編としてデザイン思考と数理モデルを考えている。今回はTAである博士課程一年生の佐藤千尋さんと共同で授業を行う。実践をともなう講義なので身体でモデル化を学んでもらいたい。

デザイン思考の特徴は観察と作りながら考えるという二つの活動を繰り返すところにある。「作りながら考える」という作業の始まりは紙粘土とダンボールをつかっての小学校低学年のような工作である。そしてそれを幼稚園の学芸会のような劇で見せる。

何をやっているのかというと、世界を観察し解釈してデザインした形と活動を現実の世界に照らし合わせてその有効性を検証しているのだ。これでいいと感じるま で何度も繰り返す。現象をモデル化しているのである。納得するモデルが出来ればそれをTinkeringで動くモデルにしてさらに検証をする。

小林茂さんたちのおかげでモデルを作るときに解釈した世界を入力する センサーと、その世界を人間に伝えるアクチュエータをつかってのプロトタイプの手法が確立した。そうなってみると、インプットとアウトプットが単純なス イッチの連鎖でつながっているモデルでいいのかという疑問が出る。

世界を解釈して作るモデルは魅力的で何が起こるか分からなくてワクワ クドキドキするものがいい。単純なスイッチを幾ら組み合わせてもそのような世界にはならない。そこで登場するのが数理モデルだ。数理モデルといってもコンピュータアルゴリズムでおなじみの離散数学のモデルだけではない。人工知能はスイッチの連鎖で作られている。

スイッチの連鎖は離散数学で表現が出来る。記号論理学といっても言 い。だが、センサーやアクチュエータは人間とアナログ情報でつながっている。これは微積分が扱う世界だ。これらに加えてもう一つ確率論の世界がある。この ３つの数学を上手に組み合わせることによって、モデルの質がぐいと高まる。

またこうしたモデルはプログラムできるので、コンピュータに理解させ ることも可能だ。センサーとアクチュエーターの間に情報を処理するモデルを作ることで、非常に魅力的なシステムを構築することが出来る。この方法を学び、 その理論的背景も少し理解するのが本講義の目的である。

『デザイン思考の道具箱』のなかで、デザイン思考は作り手の問題意識 を示す哲学をきめ、何を作りたいかのビジョンをきめて、それをもとにフィールドワークに行き、どのようなモノを作るかのコンセプトを決定する。そのあと機 能やインタラクションを検討しながら実際の設計デザインを行うと書いた。

これを創造のプロセスと呼び、ステップ１が哲学からビジョン、ステッ プ２が技術の棚卸しとフィールドワーク、ステップ３がコンセプトとモデル、そしてステップ４のデザインとなる。フィールドワークからコンセプトに向かうと きに分析モデルを作る。ここをいまはメンタルモデルと呼んでいる。

メンタルモデルを作った後、実際につくるものの設計・デザインを行 う。このときにメンタルモデルをもう一度構築する。より複雑になるのだ。メンタルモデルの論理モデル化を行い、それを数学を利用して数理モデルとして構築 して、それをプログラムにする。ここまでのプロセスを学習するのが授業の目的である。

そのときの数学モデルとして確率過程をつかう。ここが授業の胆だ。し かし、確率モデルを作ることが大切なのではなくて、フィールドワークの記述を解釈してメンタルモデルを作り、それを確率モデルで書き直すことが大切なの だ。ここを間違えると数理モデルが表に出た色気のないデザインとなる。

さて、確率のモデルは主観的モデルと客観的モデルがある。本講義で勉 強するのはベイジアンネットワークを用いた主観的モデルである。客観的モデルは統計学を用いたものだ。ベイズネットワークはベイズ確率を元にしている。こ れは観察結果によって確率がアップデートされていくものである。

ベイズ確率というのは観測結果によって確率がアップデートされてい く。この感覚はきちんと客観的確率を習って理解している人にとってはなかなか直感的に理解することは難しいが、実際にやってみると納得する。そこに到達す ることが今回の授業の目的である。

式をみせて、縦棒を示して、「これ何か分かる人」と聞いたところ、一 人手を挙げた。「条件付き確率です」。TAをお願いしている博士課程の佐藤千尋さんがびっくり。「えっ！？」「君は経済学部出身だね」と僕。実は経済学部 だと数学を取らされるが、そこで学ぶ。KMDならではの発見。

今回TAをお願いしている佐藤千尋さんも慶應大学の経済学部出身。学部からいうと、離散数学は哲学科のある文学部だと教養での選択必修などの形で記号論理学を学ぶことが出来る。僕はそこで学んだ。確率は経済学部。微積分は 工学部。３つを大学２年生レベルでわかると、このあたりチョロいのだが。別々になっていてまとめて勉強する機会はない。

ベイズ確率をいくつも並べていくのがベイジアンネットワーク。ｎ個な らべてもベイズ確率がなりたつ。いくつかのパラメーターをきめて、それぞれのベイズ確率を設定して、それをつなげ合わせて複数のパラメーターからなる現象 のモデルをデザインする。これが今回の授業の数理モデル側の課題である。

ちょっと整理しておこう。今回の授業ではまず現象を観察する。それを「濃い記述」で解釈して、さらにメンタルモデルを作る。メンタルモデルをさらに現象に似せていき（模倣化）ベイジアンネットワークのモデルとして解釈してデザインをする。

この段階で、粘土とダンボールによる物理モデルと数理モデルが組み合 わさったモノが出来る。これをTinkeringで動くようにして、今度はモデル化したもとの現象に適応してみる。具体化あるいはembodimentを 確認する作業である。適応して「生きた」感じになればデザイン終了である。

授業の大枠：

第１回がインタラクションデザインにおける主観的モデリ ングと確率論。

第２回が確率論と因果関係。

第３回がベイズ確率とナイーブべーズモデルの理論。

第４回がナイーブベイズモデルの実装。ベイジアンネットワー クの導入。

第５回が民族誌調査から構築する主観的モデル理論。

第６回が民族誌調査から構築する主観的モデルの実装。

第７回が構築し たモデルの実装とプレゼンテーションとなる。

参考書はS.J.Russell and P Norvigの『エージェントアプローチ人工知能第２版』最近第３版がでてこちらも面白いが、翻訳のある第２版を参考にする。

あんちょことして田中和広『ベイジアンネットワークの統計的推論の数 理』わかってからモデルを作るのではなくて、モデルをつくりながら理解するのが授業の方針なので、この本は片目でにらみながら。「わかる」瞬間がくるまで焦らないでいこう。

そして米盛裕二『アブダクション　仮説と発見の論理』

アブダクションはパースが提唱した推論方法で、演繹、帰納に加えて第 ３番目の推論方法として１９世紀末から２０世紀にかけて発見・展開した。広くは帰納法に入るといわれいる。米盛さんはもう亡くなっているが、早くからこの考えやパースを日本に紹 介してきた。琉球大学の教授だった。僕も学生時代から彼の本を愛読してきた。

さて、この授業はMakeが大事。作ることだ。Build to Thinkである。デザイン思考の授業だからね。Neticaというベイズネットワークをつくるツールを使う。これは１５ノードまでならフリーでつかえる ものが公開されている。プログラムはProcessingで行う。

プログラミング言語は最初はJavaを考えていたが、ちょっと重いの でJRubyを候補に挙げたが、プログラミング環境が複雑なので、最終的にProcessingにした。３日前の決定だが、Javaの方言なのでTAの佐 藤千尋さんは問題なく使える。開発環境も良くできている。

また小林茂さん主催のArduinoをつかったワークショップを何度も行っており、使える学生もかなりいる。センサーとアクチュエーターをつかったTinkeringも大分行ってきているので、こうした物理モデルとこれか ら作る数理モデルを組み合わせるときにも相性が良いだろうと思い決定。

第１回の講義

世の中には絶対といいきれるものはない。確率過程だけが存在している。この考え方をインタラクションデザインに反映させ、実践する。そのための確率の基礎を学ぼうというのが今日の講義の目的である。確率論とはなにか？　命題論理の信念の強さを扱う道具である。命題論理とは..記号論理学やった人？

誰も手を挙げない。文学部出身の学生に「君は習ったでしょう？」「ええと、そうだったかもしれないが」とこころもとない。この授業は積み上げ式ではないので、授業の最後に分かればいい。したがって命題論理についてはここでは説明を省く。とここに来て昔のことを思い出した。

慶應の文学部では記号論理学をしっかり教えていた。クワインなど読まされた。カルナップも読んだ。大出晃という記号論理学の先生がいて、たしかそのお弟子さんが非常勤講師できて教えていた。僕は大して出来なくて述語論理や量化のところで躓いたが、みんなそんな感じだった。コンピュータのアルゴリズムってこの世界で、慶應では哲学科がけっこう頑張っている。

「みんなそんなかんじだった」って、本当にみんなが？みんなって？ク ラスは八名だったかな。でもA君は最後の量化の問題を解けたから１００点だった。むかしの試験答案を見せてもらったよ。なるほどじゃあ「みんなできなかった」のは間違いだ。で、この命題「みんなそんなかんじだった」は明白に偽。

これが確率０の世界だ。で、「確かにそうだ。最後の問題はだれも正解者はいなかった。だれにもAをださなかったと先生は言っていた」となると確率１でこの命題は明白に正しい。まあ実際には本当のことを言っているかどうか という楽しい問題が命題論理には潜んでいるのだが、これはさておき。

まあそうはいっても３５年も前の話だし答案もないし、授業を採っていた仲間もほとんど何処にいるか分からないし、先生も連絡取れないし、でもあの雰囲気では 多分だれもできなかっただろうね。証拠はないけどさ、ってのが現実のところだろう。でまあ８割くらいの感じで多分みんな出来なかった。

さて、命題論理を確率論的に見たわけだが、我々の世界は命題が真実で ある条件を完全に満たすことは出来ない。このような世界を不確実性の世界という。確率論はこの世界を扱う数学なのだ。確率には頻度主義、客観主義、そして 主観主義の３種類がある。本講義では主観主義を採用する。

頻度主義（frequentist)は実験によってのみ得られる確率で考える方法だ。もし１００人のうち１０人が虫歯だったら、虫歯の確率は０．１である、と考える。標本（母数）が有限なときにかぎって見積もることが出来 る確率である。だが現実にはそういった現象は非常に少ない。

客観主義（objectivist）は対象の振る舞いの傾向を探る方法。たとえばコインを投げて表が出る確率は０．５である。だが、これが本当に正しいかはコインを投げて調べてみる必要がある。

最後は主観主義（subjectivist)である。これが信念を特徴付ける方法で、医師が経験から「この歯が虫歯である確率は0.1ほどである」と思うことである。こうした信念を現実に照らし合わせて検証し、信念の値をかえていくのがベイズ確率の考え方である。

確率をランダムな繰り返し試行の頻度と見なすのが古典的確率の考え方で、確率を不確実性の度合いと見なすのが主観的確率つまりはベイズ確率の世界である。では、古典的確率の世界を体験してみよう。実際にコインを投げるのである。

出席者は第１回目なので３５名近くいる。そこで５名ずつ７チームに分 けた。本当にコインを投げて表が出る確率は０．５なのか？をやってみよう。その時の母数は幾ら必要なのか。各グループがコインを投げ始めた。一人が投げて 別の人が記録を取り数えるチーム、メンバーが順番に投げるチームといろいろ。

一人で投げて２０回で表が１０回でたチームもあればみんなで投げて１００かいくらいになったところで４２回表が出たチームなどいろいろである。１５分くらいで作業をやめて、各チームが何回投げて表が何回出たかをホワイトボードに書いてもらった。それぞればらつきがある。

だが全体で８００回をこえる試行になるがそれを総計してみると５１％ くらいの確率で表が出ていた。表と裏という非常に簡単な頻度も現実の世界ではかなりの試行がないと到達しないことが分かる。これは厳密な実験ではないが、 それでも客観主義で全世界を把握することの困難さを理解できればいい。

客観主義で世界を理解するには完全結合確率分布が必要である、ということなのだが、ここがある程度身体で分かれば論文で２０人や８０人にアンケートをしてその頻度から仮説を証明するというありえないような推論を立てることの無意味さが分かると思う。

客観的確率論の立場から現象を理解することは難しいが、主観的確率を 用いるとかなりのところまで現象を理解できる。信念の程度として確率を表現する。ただしその確率には証拠が必要である。信念を持った人が自分の経験から確 率を決めるということでいい。そして証拠が増える度に確率が修正されていく。

これを事前確率から事後確率にアップデートされるという。確率が学習によって変化するのだ。不確実性を定量的に表現して、あらたな証拠に照らして確率を修正するのである。

事前確率は無条件確率とも言う。何も情報を持たない場合の命題に関する信念の度合い、と言う。そして事後確率は条件付き確率とも言う。命題に関する証拠を観察した場合の確率である。『エージェントアプローチ人工知能』第１３章から式を引用しておこう。

さて、以上で第一回目の講義は終了である。