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研究室 研究室 研究室の説明 場所
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トップページ 研究室紹介 研究の概要 主に、 岩礁海岸（磯） に生息する様々な生物 （海藻・フジツボ・貝類・甲殻類） を対象に、 種間関係 、 多様性の維持機構 、各種の 数と分布の規則性や変異性 、 群集の動態 、 東北地方太平洋沖地震の影響 、 外来種問題 、 攪乱の影響と遷移 についての研究を行なっています。 研究のキーワード 岩礁、潮間帯、海岸、ベントス、海藻、フジツボ、巻貝、二枚貝、甲殻類、個体群、群集、メタ個体群、メタ群集、個体群動態、種間関係、外来種、東北地方太平洋沖地震、太平洋沿岸、長期データ、野外調査、マクロ生態学、群集生態学、個体群生態学、遷移、攪乱 以下のページも参照してください。 現在の主な研究課題 野田隆史のページ Edit
https://w.atwiki.jp/ascidian/pages/80.html
研究室 筑波大学斉藤研究室 研究室の説明 イタボヤの写真が見れます。 研究テーマ 1）同種内自己・非自己認識(allorecognition)機能の生物学的意義について 2）イタボヤ類の分類と系統について 3）イタボヤ類の無性生殖周期の発現機構について 場所
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トップにもどる 第０回 副官研究室のはじまり 副官研究室を作った。 副官は大航海時代をプレイする上で欠かせない旅のパートナーであると同時に、 プレイヤー自身の、ＤＯＬ世界における一種のアイデンティティそのものではないかと思う。 たとえばエルナン。 彼をこよなく愛するプレーヤーはほぼ１００％、対人戦が大好きだ。 たとえばイゴール。 彼を真っ先に選ぶプレーヤーの脳裏には、船の建造をしまくる未来の自分像が描かれているはずだ。 さて、この部屋では他の研究室とは少し異なるスタイルで副官を究めたい。 やり方はシンプル。 zero-floraに所属するさまざまなプレーヤーからの「寄稿」によって、 毎回提示される「お題」について、深く掘り下げていければと思う。 まず副官研究室管理人より、副官に関する研究テーマを毎週１回のペースで提示する。 それに対し、読者の皆さんから「コメント欄」にてご意見を寄せて頂きたい。 正直言って、データ集を作る気はさらさらなく（wikiをみればいい）、 それよりも副官の使用感であったり愛情であったりを、生の声で直接お届けすることを優先したい。 それでは皆さん、よろしくお願いいたします。 (本日の文章：副官研究室管理人） 第１回研究テーマ 「わたしが選ぶ最強の副官船長」 もちろんプレイヤーの遊び方次第で、主力となる副官は変わります。 でもそういう細かい点は横において、とりあえず一人だけ航海のおともに選ぶならこの人、という副官を教えてください。 アテネ軽戦士のイオ。戦士っていうより、魚屋の娘って感じのチャキチャキ感がたまらない。退屈な航海では、イオのような元気娘からの励ましは思いのほか嬉しい。副官船長に必須の防火を持つだけでなく、イタリア語・ギリシャ語・トルコ語を扱える言語能力は初期冒険で絶大な効果を発揮する。うーん、すばらしい。 -- モウ (2014-09-18 22 16 37) モウさん…そのぅ…ネタだとしたら、突っ込むのも野暮だし何よりワタシの負けのような気がするのらけど…副官ランキング、エルナンのコメント欄「ブサイクなのでいつも『鉄火』面をかぶって〜」いくらブサイクでも真っ赤に焼けた鉄のマスク被ったり(ブサイク以前に死んじゃう)マグロの赤身でできたマスク付けたりはしないと思うのら…鉄仮面、だよぬ？ -- レザ (2014-09-18 22 29 06) ガレー乗りのワタシが常に連れ回してる副官はイクバールなのら。漕船+1の他に、奇襲・二連弾防御・積荷強奪・操舵・剣術・砲術・突撃・収奪と戦闘副官としても優秀。積荷整理なんていう意外な交易系スキルもあるしぬ。イクバールとホルフィーナ(迂回・防風・防波持ち)の組み合わせで、ガレーでの長距離航行も安心安全なのら(*ﾟ∀ﾟ*)ﾎﾎﾎ -- レザ (2014-09-18 22 48 00) 誤変換指摘ありがとですｗ なおしておきましたｗ -- モウ (2014-09-18 23 40 12) ランスロットと共に歩んできました。大海戦の時は兵長にして砲撃系の底上げ、レアハントの時は見張りにして奇襲・回避と、その功績は計り知れない。彼のレベルに合わせた副官船なので、どんな時も外せない大人の事情もありますｗ ちなみに、他はトゥファン、ホルフィーナ、ラシード、文直です -- スナ (2014-09-20 02 46 45) シルビア 防火もできる 調理もできる 保管もできる 初期のお供としてはうってつけｗ -- skywalker (2014-09-21 08 19 48) フランシーヌ 防火、縫製はもとより積荷強奪までおぼえる幼女 スキル構成がいいですね でも私のキャラ ３番手で文直雇用してるのが６キャラ 東アジア冒険と交易のお供にはかかせませんね -- リサ (2014-09-22 09 53 16) 文直 今はただのお荷物さんー いつの日か才能が開花するのを信じてー 早めに朝鮮語覚えてね＾＾ -- まこと (2014-09-22 10 43 58) トップにもどる
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※進捗状況を書き込んで行ってください。 「日時：進捗結果」の形でお願いします。 例）4/25 研究室初回訪問 院生に紹介していただいた 次回訪問は1週間後 など ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝以下進捗＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝活動報告書原稿＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ (注)以下の内容を「自分なりの文章で」書き直して使用してください。 コピペ厳禁!!ダメゼッタイ!!コピペはあなたの人生をダメにします 必ずしもすべて書く必要はありません。使えそうなところだけ使うとかしてください 橋本研究室からいただいた課題は、社会ネットワークの可視化であった。この課題を巡って、基礎知識とデータ解析の結果を紹介したいと思う。 知識要点 ネットワークとは、ノードとリンクによって構成されたグラフで、しかもリンクはウェートつきであり、その強さを表している。ここで使っている社会ネットワークという言葉は、同種の主体（人間）の間に、ある具体的で客観的な関係によって結ばれたネットワークのこと、二つの主体の間のリンクの有無と強さは二人の間の関係によって決める。 では、ここで関係をどういう形で取ればいいか、はっきりしなければならない。普通に、二人の人の間に『関係あり』といえば、この二人は一緒に何かをした、または何か同じなことをした、とか。こういう観点から、自然に『とある共通点を持つ』のを、『関係が成立する』として捉えるし；『シンクロ率高く共通している』のを、『緊密なる関係を持っている』として認識できる。簡単な例を挙げよう。 関係を一応『二人が朝食で同じ食べ物を食った』として定義しよう。下のデーターがアンケート収集の上で存在とする。 人A：パン、ご飯 人B：パン、ご飯 人C：ご飯、漬物 人D：焼肉 AとBは重複度２で、太さ２のリンクで結ぶ；AとCは重複度１で、太さ１のリンクで結ぶ；BとCは重複度１で、太さ１のリンクで結ぶ。Dとほかの人の重複度は０で、何のリンクも張らない。という感じで、『共通ご飯ネットワーク』ができる。 この例はいまいち意味なさそうだけど、一つだけ重要な概念を注意してもらいたい。ここで二人の間の狭い意味での関係は、同じ事象がともに起きたときしか成り立たない、しかも共通事象の数によって累積的である。こんな時抽出したグラフを、『共起グラフ』と呼ばれ、この研究に中心的な位置を占めている。 もう少し説明を加えると、『二部グラフ』の概念を述べなければならない。上の朝飯の例で言うと、二つの集合を用意する、人の集合（ABCD）と食べ物の集合（パン、ご飯、漬物、焼肉）。今度はこの二つの集合の間で線を引いてみる。人集合のAは物集合のパンとご飯へ、と。これでもグラフができる。このグラフでは、イメージ的に二つの部分から構成されて、そのため『二部グラフ』と呼ぶ。もし、この二部グラフの物集合の部分を使って、同じ元に繋いだ人をリンクでつけられる。ある意味では、二部グラフは事象の具体情報が落ちていないことが分かる。 上のできたネットワークグラフには、もっと明白な意味づけのために、コミュニティ検出を行う。要するに、ノードに接続リンクの数とウェートによって、大きなネットワークをさらに小さいネットワークに分割する手法である。関連度の高いノードを一つの領域に集中させることによって、全ネットワークのサブ構造が示される。コミュニティ検出はネットワークの可視化におけるもっとも重要なステップで、これがないと人目で確認できるようなちゃんとした形にならない。 上に述べたコミュニティ検出は可視化の意味でクラスタリングとも呼ばれる。クラスタリングにはいくつかの方法がある。 欲張り法：一つの適当に決めた分割から、どんどんリンクを加えたり削ったりする、ステップごとに一番都合のいい分割に変える。いわば局所的な最適解を求める方法。スピードが速いが、本当の最適解を出せない可能性がある。 τ-EO法：欲張り法とは違って、場合多く試行をして、広範囲から最適解としての分割を見つける。スピードは遅いが、正しさは保障できる。 今回の実践研究 テーマは二つある、サッカー選手の人間関係ネットワークと東大教員の共通研究ネットワーク。分けて紹介する。 サッカー選手の人間関係ネットワーク： 人間関係を評価する際、かなりの曖昧さが存在するが、客観的にかつある程度正当性を保障するため、今回は二人の選手が一緒にプレーした年数を評価値として使う。つまり直接の調査の代わりに、一緒に長くプレーした人の間で、より頼もしい関係ができると考える。データの仕様は以下どおりにある、整理したデータの一部による。 （データのあり方の例） 平山相太 ＦＣ(2006~2008) 鈴木達也 レイソル(2005~2008) 近藤祐介 ＦＣ(2003~2005) ヴィッセル(2006~2007) ＦＣ(2008~2008) 赤嶺真吾 ＦＣ(2006~2008) 次は、二人の選手のデータを持って、共プレーした時間の長さを数える。上の例だと、平山と近藤の評価値は2005-2003+1+1=5である。二人ごとでこの評価値を数えてみる。もし１となる場合、つまり一年しかプレーしたことがない場合、ちゃんとした関係ができていないと判断して、消す。全ての結果に対して、１となるやつを消して、保存する。 最後に、このデータを橋本先生の可視化ソフトの中に入れて、クラスタリングを行う。結果のスナップを以下のようにする。 よく落ちる罠がひとつある、このグラフはチーム別で作るものと認識する。しかし、この図のなかのリンクは二人の関係を表したものであり、チームよりも個人関係の方が大切。実際に、このグラフの中のコミュニティ数は全チーム数より少なく、移籍の選手の存在によって、違うチームに渡って、人間関係を繋げるようになった。 考察できそうなこととして、人間関係の評価値はここで修正なく時間の長さをそのまま使ったけど、これをもっと調整する方法もある。たとえばまず時間の長さをとって、最初の時間で親密さがなかなか増えなくて、ある時点を越えてから一気に親しくなり、さらに発展するとまたある上限に近づくとか、いろいろ評価値をつける関数をいじることができる。これで多分よりよい結果になるかもしれない。 東大教員の共通研究ネットワーク 上のサッカー選手の例と似ていて、まずは関係の取り方を「相似な研究をしている」として採用する。研究の共通の程度によって、東大教員を関連させる。 データの形式として、下のようになる。 伊藤毅都市歴史建築 大野秀敏都市空間景観建築計画住宅 神田順構造設計荷重振動風力損害評価 先生の名前と研究のキーワードの列を用意する。東大工学部全員の教授、助教授、講師のホームページからキーワードを収集する。 次に先生二人のデータを取り出して、キーワードの重複度を数える。このときは単純な加算ではなくて、同じキーワードの数を数えて、さらに二人それぞれキーワードの数の平方根を割ることにした。つまり二つのキーワードをベクトルとみなして、それ間の余弦を計算することだ。これの狙いといえば、キーワードの数はばらばらなので、一応正規化して、評価値を０から１の間に帰結する。もし二人のキーワードは完全に一致している場合、こういうように計算した余弦は１で；完全に外れた場合には０となる、ある程度整合性が保たれる。 さらに、余弦値が計算されたら、その逆三角関数によって、対応の角度を求める。六十度以上の場合、あまり一致していないとして、それを捨てる。こういう感じで処理したデータを可視化させる。 この図をクラスタリングすると、大きいコミュニティが四個出る。工学部の学科は多いけど、集中部分は意外にまとまる形になる。コミュニティの中にいる先生方はいくつかの重要なキーワードによって結ばれるが、この前確認したものとして、『システム』『材料』『構造』などがある。つまり、現在の工学部の研究の実態はおそらくいくつかの重要な課題があって、学科により違う視点からアプローチするのだろう。この図はある意味では人事学の人的資源グラフの一種で、どういう領域で研究者が集まっているか、どの分野がただいま注目されるか、管理者が目で確かめて、強い部分にさらに連携研究を強化し、弱い部分にさらに支援を与えることができると思う。 社会ネットワーク可視化の作用 実用主義的に、『じゃ何に使うか』との問題には、前に言った人的資源グラフ以外、例えば『同じお客さんに買われた』という商品のネットワークを構築しよう。お客さんが一緒に買った商品の間にリンクを張ってみて、最後に商品のネットワークをクラスタリング処理。これで多分関連度の高い商品が集まるので、新しいお客さんが来たとき、ある商品に関して、お勧めのリストを作成できる。 今まで見たとおり、抽象な社会関係を理解しやすい形で表現し、さらにコミュニティ分割によって、広いネットワークの細かい構造を顕在化させ、新しい特性を発見するのは、社会ネットワーク可視化の目的である。どんな集団に対しても、関係を正しく定義できれば、この手法を適用できるので、非常に広範囲で強力な手法だと思う。 Wikiに最終発表のデータとPPTがアップしてるので、興味のある人そっちの方もどうぞぜひご覧ください～～ (編注)大きく空欄のあるところには表とか写真が貼られていました ここには貼れないみたいですので必要だという人が多ければアップします 意見くださいな
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研究室の活動の様子をアルバムで紹介します 2012年1月冬合宿 今年度も菅平スキー場にて雪上車とスノーシュー体験 2011年9月夏合宿 北海道にて札幌市立大学と共同ゼミ、富良野にてラフティング体験 2011年1月冬合宿 菅平スキー場にて雪上車とスノーシュー体験 2010年9月夏合宿 北海道札幌、富良野にてラフティング体験 2010年1月冬合宿 長野県栂池高原スキー場、栂池自然園スノーシュー体験 2009年9月夏合宿 北海道札幌 ■
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研究室 希望者1 希望者2 希望者3 青山 和浩 教授 秋元 博路 准教授 荒瀬敬陽 奥原 博司 神田 正広 新井 民夫 教授 近藤 玄大 中村 健史 藤田 真理奈 淺間 一 教授 安 琪 石井 淳 村井 遊 上田 完次 教授 山川秀一 鵜沢 潔 講師 原 悠介 樋渡 哲郎 渡辺 尚子 大武美保子 准教授 井上 洋太 鈴木千晶 中居 雅明 影山 和郎 教授 西野 智久 丹羽 伸幸 松本 和也 川村 隆文 准教授 堀川 祥吾 古賀 毅 特任准教授 定木 淳 講師 釜地 祐弥 白山 晋 准教授 永田 勝也 八木 達也 末岡 英利 特任教授 鈴木 克幸 准教授 武田 英明 教授 武市 祥司 准教授 笠井 雄亮 滝沢 尚士 林 裕之 増田 宏 准教授 上島 拓也 松尾 豊 准教授 加賀 英樹 末並 晃 矢尾 祐樹 松島 克守 教授 杉本 浩司 曹 治平 早川 祐太 松島 潤 准教授 黒原 大輔 宇野 武紀 松橋 隆治 教授 轟 武士 韮塚 洋平 山崎 幸弘 宮田 秀明 教授 高辺 圭介 壺谷 薫 渡辺 仁希 村山 英晶 准教授 金田 望 布村 壮太 茂木 源人 准教授 有田 雅昭 奥山 恵太 高橋 優介 元橋 一之 教授 宇恵 望 鈴木 敦士 村島 大我 大和 裕幸 教授 満行 泰河 吉田 好邦 准教授 アリウィジット ソンポン 服部 公裕 六川 修一 教授 上谷 祐次亮 三浦 浩幸 森嶋敏文
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研究室 Euichi/Luigi's Page 研究室の説明 英語で書かれたホームページです。郡体ボヤの写真が見れます。 場所
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