情報の空間と経路

情報空間や情報の経路は重要だ。

さいきん、つとに、そう思うようになった。

これがあって、はじめて内容を伝えることができる。

逆に、内容があっても、情報の空間や経路がなければ、伝えることができない。

このことを啓蒙してくれたのは、良きにつれ、悪しきにつれ話題になっている立花孝志さんだ(NHK、そして電通が空間と経路を占めていたという)

Youtubeを活用してN国党が目標を成就するかどうか知る由もない。ただ、たとえば三島由紀夫(でも誰でもいいや)が既存のメディア以外の情報空間や経路を持っていたら、もっと違う感じになってやしないか。もっとも、イデオロギーがYouTubeやTwitterで一団と成すことは、やかましい気がするけれど、ね。

YahooとLineが同じグループとなる。

(記者の憶測のよるいわゆる)飛ばし記事ではなかった。

さくじつ、それに関する、両者のCEOによる記者会見が行われた。

会見では、人材や投資といったリソースを集中させ、米国のGAFAや中国のBATにはない、第三極のAIテックグループを作ることを目標にしているようだ。

日本にも、いわゆるスーパーアプリが出現する可能性もある。

個人的には、これにより、どれだけ情報空間や経路が広がるが着目している。

国内では、これにより、いままで既存のメディアしか見ていないような、高齢者やマイルドヤンキー層に、それだけリーチするだろう。

また海外では、どの国に展開させて行くのだろう。

「サードドア」の感想

 

3つの扉について。

 

ユーザーどおしがつながるSNSの衝撃はおおきい。

新聞や雑誌をつうじた取材は、そのポジショニングの再考を余儀なくされている。

取材についての書籍は意識的に読んでいる。

「サードドア」(アレックス・バナヤン)も、そのうちの一冊と言える。

オリジナルのタイトルは「THE THIRD DOOR」。「第三の扉」だ。

本書によると、99パーセントの人たちは入れるかどうか分からない「第一の扉」で行列をつくっている。

「第二の扉」は、生まれながら良いポジションにいる人や、著名人しか通れないVIP専用の扉である。

そして本題となる「第三の扉」は、工夫をかさね、何百回もノックして、よくやく開く扉だ。

 

ならば、じぶんで取材しよう。

 

何かのドラマで見たのだが、アメリカの医学部の学生は四六時中、勉強を強いられている。ストレスは相当なものらしい。

著者もまた南カリフォルニア大学(USC)の医学部進学過程で、学業に追われる日々を送っていた。

医学部進学の単位が不足していたり、一方では、このまま医師になるのが果たして満足の行く人生なのか、煩悶している。

なにかヒントを得ようと、彼は図書館でさまざまな人の伝記を読みまくる。

彼は、ユニークな事業を指し遂げた人のキャリアパスについて、深堀りした書籍のないことに不満を持ち、

そして、じぶん自身で、現在の「ビックネーム」に取材することを思い立つ。

他国では、その感じがつかめない。

日本なら、たとえば、孫正義や宇多田ヒカルにインタビューする機会は得られない。取材未経験の人には、なおさらである。

なので、そういう人への取材の思いは妄想で終わる。

がしかし、筆者はちがった。試行錯誤しながら行動し、当初目標としたビル・ゲイツへの取材を達成する。レディ・ガガとの親交も深めた。

そして文字どおり、日夜奮闘するなかで、トニー・シェイ(ザッポスの創始者)、ディーン・ケーメン(発明家)、ラリー・キング(インタビュア)らに出逢う幸運に恵まる。金言も得ている。

本題は、ターゲットへの取材なのだが、じつは、その過程じたい、すでに取材になっているんですねぇ。

ま、彼の立場から言ってしまえば、それ自体が「サードドア」になっていたりする。

 

けれど、ゲイツの取材は成功せず。

 

ビル・ゲイツに会えたものの、残念ながら、本書に触れられているとおり、取材には成功していない。

本書で知ったのだが、コールド・メールという言い方がある。同書では、飛び込みメールと訳されている。つまり、知らない人へのイキナリのメールである。

彼はこの手法をよく使っていて、ゲイツに取材した経験をもつマルコム・グッドウェルにもコールド・メールしている。

「ゲイツは気さくださ、よくしゃべってくれるよ」

たしかに、よくしゃべってもらったようだが、はたして、筆者はゲイツの話す内容がうまく理解できなかった。

筆者は1992年生まれだ。

ウィンドウズ95がリリースされた年、彼はまだ3歳。

ビル・ゲイツがスタートアップした頃は、言うまでもなく、彼は生まれていない。

一方のマルコム・グッドウェルは1963年生まれである。

ということは、少なくとグッドウェルは、ゲイツのスタートアップの時期と同じ空気を吸っている。この、いわば同時代性というのは、あなどれないという。そういうことだとおもう。

これについては、ジャーナリストの佐々木俊尚さんが、東洋経済社のウェッブページで、とても上手に解説している。

 

取材メモについて

 

一方、偶然に出逢ったラリー・キングからは、とても良い言葉を得られている。世代をこえたアドバイスだとおもうし、

あるいは筆者の目指すこととラリー・キングのやってきたこと(インタビュー)が重なり合っているためかもしれない。

「ネットだけの誰とも分からない名前を好きになる人なんていない」

「僕たちが僕たちなりのスタイルで取材するのは、それが、いちばんリラックスできるからだ。こちらがリラックスしていれば、相手もリラックスできる」

(以上、オレの要約)

このへんは金言だとおもうなぁ。

それから、もう一点。

ビル・ゲイツの取材がうまく行かなかった筆者に対し、ラリー・キングとなじみのカル・フスマン(雑誌「エスクァイア」のライター)からアドバイスを受ける。

「こんどはメモをとるな」

それを受けて筆者はスティーブ・ウォズニアックへの取材は、リラックスしたものとなり(おそらく)こちらの取材は成功している。

 

取材のときに記録を残さない

 

ここからは余談となる。

かけだしの記者ふたりがニクソン政権の暗部にせまる「大統領の陰謀」は大好きな映画だ。

ふたりが追いかけたのは、いわゆる、ウェーターゲート事件である。

ボブ・ウッドワード(スティーブ・マックイーン)のメモする姿や、メモを走らす音は、なんど見ても、好きなんだなぁ。

そして、カール・バーンスタイン(ダスティ・ホフマン)の、取材相手を安心させるためにあえてメモをとらないシーンや、ワシントン・ポスト主筆が、彼らの取材に対し、「ちゃんとメモをとっていたのか」と問いただすシーンも印象的だ。

このことは映画上の脚色なのか、あるいは当時の現場の実際の感じだったのか知る由もない。

ただ、メモは、現在のICレコーダの録音と同様、記事を書く場合に参照するためのものにちがいない。

また一方では、取材者の「言った、言わなかった」に際する証拠にもなるんだろう。

そして、人は情報が残ることに身構える。

そもそもメモ取りや録音するのは(専門的だったり、長時間のインタビュー以外は)インタビュアと取材者に距離があるからなんだよね。

逆に言えば、メモ取りや録音ありきではなく、

しなくても良いかどうかを先に考えて、どうしても必要なら、どのようにしたら取材相手にストレスをかけないか考えるという、

あ、これ俺的には「コロンブスの卵」ですわ。

「サードドア」

この2、3年で読んだ書籍のバスト5に入る。

ちなみに、その他の書籍は
「暴力の人類史」(スティーブ・ピンカー)、
「経済学は最高の学問である」(西内啓)、
「医学探偵 ジョン・スノウ」(カンドラ・ヘンペル)
だ…ベスト5といっているのに、1冊足りない…へへっ。

Sketchでの新発見

そのむかし、すべてのパソコンはウィンドウズ機であった。そう言っても良いくらい。

いまではリナックスを積んだパソコンも多いし、「リンゴのマーク」のマックを使っている人もよく見かける。

ま、でもオレの周りは、すべてマックという少数派だった。

それはイラレやフォトショはMacでしか使えなかったからだ。

げんざいアドビ社はAIの先端を担っている印象で、機会があったらAI機能が搭載されているイラレやフォトショを触ってみたいですねぇ。

個人的には、ベクター系のアプリは、イラレではなく、Sketchを利用し、重宝している。

オブジェクトを切るために、わざわざ白いフチなしのオブジェクトを作り、重ね、合成していたけれど、

そんなことをしなくとも、Layer > Path > Scisorsで、オブジェクトは切れるという新発見。

iPhone6からのリプレイス

思い起こしてみると、いままでiPhoneは2台、購入している。

ひとつはiPhone5、もうひとつはiPhone6だ。

前者は初めての、後者は現在も使用している。

iPhone6はキャリアの保険を上手に使いながらリプレイスし、6年目を迎えている。

デバイスを買うときの基準はアプリケーションにある。

目新しいアプリケーションを積んだデバイスは、意識的に買っている。

同じiPhoneを使い続けているのは、「iPhoneは高すぎだろ」というのもあるし、一方では「iPhoneは相変わらず同じだよなぁ」というのもある。

iPhone11は意外に売れているようだ。値段の手頃感がその理由らしい、

というわけで調べてみたが、消費税、分割にした場合のクレジット会社に支払う金利を含めると、けっこうな金額じゃないの。

みんな良く買うなぁ。いや、オレがビンボーなだけなのか..?

そもそも、ジョブス時代の「ドン」と出すアップルが好きで。逝去したあとのアップルは、なにか出し惜しみしているようで、どうも良い印象が持てない。

アップルからグーグルに移そうとも思い、Pixel4もチェックしてみた。うーん、どうかねぇ..もしPixel4の廉価版Pixel 4a出たら、iPhoneからリプレイスするかもねぇ。

違うモードでしょ

量子コンピュータやら、宇宙開発やら、遺伝子改変やら、マジかと思う出来事なのに、ちまたでは、意外に話題が広がっていない。

遺伝子改変は、つい数年前くらい前までは、当てずっぽうで行われていたらしい。なので、目標通りの結果が得られるまで、とても時間を要した。

クリスパー9(という技術?)により、それが、一気に改善した。短期間で、低コストのゲノム改変が実現されていると言うんだなぁ。

さすがに量子コンピュータのアプリケーションが身近になったり、火星に移住する人が出て来るのは、オレの行きているうちには実現しないでしょう。

でもAI、5G、xR(VR、AR)は、すでに実装されている機器もあるし、その普及には、歩をともにするでしょう。

日本では、あまり話題にならないけれど、クリスパー9も、すでに「実装」されていることを、NetFlexのドキュメンタリで観ている。

いや、クリスパー9で改変した遺伝子をキッチンで作り、試しに自分で打つ、いわゆるバイオハッカーについては、ネット上のニュースで知っていた。

けれど、映像でみると「えっ」って思ってしまう。映像は文字にはない力があるんですねぇ。

「サピエンス全史」が話題になった。そのなかで、人類は1万年だったか、2万年ぶりの違うモードになってゆくという内容があった。

オレなんか「けっこう、そうかもなぁ」などと思ったりするねぇ。

DataFrame

pandasのライブラリーDataFrameを試してみた。

from pandas import DataFrame
df = DataFrame(['a','b','c'])
print(df)
0
0  a
1  b
2  c

# 列の名前を0からstrに変える
df=df.rename(columns={0:'str'})
print(df)

str
0   a
1   b
2   c

# 列(num)を加える
df['num']=1,2,3
print(df)

str  num
0   a    1
1   b    2
2   c    3

#indexを表示させないようにする
df=df.to_string(index=False)
print(df)

str  num
  a    1
  b    2
  c    3

import numpy as np

df2=np.array(['a','b','c',4,5,6,7,8,9])
df2=df2.reshape([3,3])
df2=DataFrame(df2)
print(df2)

   0  1  2
0  a  b  c
1  4  5  6
2  7  8  9

#行と列を転置させる
df2=df2.T
print(df2)

   0  1  2
0  a  4  7
1  b  5  8
2  c  6  9

ウェッブ上の表を再構築

ウェッブサイトのいくつかあるテーブルから、最初のテーブルのインデックスと値だけを抽出して、Anaconda上で、またテーブルを組み立てる。

reモジュールのメソッドの引数に、正規表現を記述しようと思ってはみたけれど、正規表現に不慣れ、というか、使ったこともないため、エラいことになっていた。

暗中模索のなか、pandasを使ったところ、カンタンに出来てしまった。なーんだ、である。

import pandas as pd
url = 'https://bellcurve.jp/statistics/course/18766.html'
dfs = pd.read_html(url)

print(dfs[0])

# アウトプット
性別   度数
0  オス   60
1  メス   40
2  合計  100

(追記)
もっと、カンタンな方法があった。pandas、すげぇわ。
ウェッブサイト上の任意のテーブルをコピーし、以下の記述。これだけ〜

dfs2=table= pd.read_clipboard()
print(dfs2)

# アウトプット
性別   度数
0  オス   60
1  メス   40
2  合計  100

YouTube派

「ヤンキー化する日本」が発刊されたのは、もう5年以上前になる。

個人的に、本書で言うヤンキーと、旧来のメディアに浸っている層は、重なっていると思っている。

ざっくり言って、日本の人口の半分が旧メディア系で、残りの半分がインターネット系といった感じだ。

埼玉県の補選が行われた。この選挙ではYouTubeを使った選挙を展開する、N国党の投票率に着目していた。

15.8%だった。

この数字を見ると、思った以上にYouTube派というのは少ないのではと思った。東京のベットタウンで、この数字だもんなぁ。

re(pyhonのモジュール)の使い方

str='abcabcdefghi'

import re

# 正規表現の引数に入れ、インスタンスを作る方法
pattern = re.compile('[a-c]+') #正規表現、a〜cを1回以上の繰り返すパターン
matches = pattern.findall(str)
for mach in matches:
    print(mach)
>abcabc

# macheメソッドでインデントを確かめ、出力する方法
re.match('[a-c]+',str)
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='abcabc'>
print( str[0:6])
>abcabc