情報科学のセンス
こういうの見ると、情報科学が貢献できるところはかなり多いけど圧倒的なセンスがいるというのがわかる。 nishio.icon下記は私の書いた資料です。「こういうの見ると、情報科学が貢献できるところはかなり多いけど圧倒的なセンスがいるというのがわかる。」というコメントがありました。どういうことでしょうか？
o1 Pro.icon「情報科学が貢献できる分野は多いが、圧倒的なセンスが必要」というコメントは、単にツールや手法を知っているだけでなく、どのようなデータにどの手法を適用し、結果をどう解釈・活用するかといった「勘所」や「洞察力」が求められることを示しています。つまり、技術的なスキルの枠を超えた、深い理解力・センスがなければ、情報科学的手法から本質的な価値を引き出すのは難しい、という意味です。 nishio.icon具体的にはどういうこと？
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具体的には、データ分析や次元削減などの高度な手法を使うだけでは不十分で、
どんな前処理を行うべきか（例：欠損値への対応、次元削減手法の選択）
得られた可視化結果やクラスタリング結果をどう解釈するか（例：「なぜ密度の高い塊ができたのか」「実際にはどういう現象を反映しているのか」）
データの特性に応じてパラメータや手法を柔軟に変える判断（例：DBSCANを使うか、UMAPを使うか、テキスト埋め込みの扱いをどうするか）
「クラスタを分ける／分けない」など抽象的な問題設定そのものを再検討し、対立軸や関係性を再発見するといった発想力
といった「判断の巧みさ」や「解釈の独創性」が求められるということです。単純にアルゴリズムを適用するだけでなく、分析全体を通して的確な見極めやアイデアが必要とされる点を指しています。 nishio.icon「解釈の独創性」とは？
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「解釈の独創性」とは、データの表面的な見え方や手法の標準的な解釈にとどまらず、その背後にある潜在的な構造や要因、文脈的な意味合いを自分なりの視点で見出し、従来の切り口では得られない発見や理解を得る能力を指します。単に結果を並べるのではなく、なぜそうなったのか、実際に社会や現実問題とどう関わるのかを新しいアングルからとらえる発想力や思考の柔軟性が求められています。