「面白ければいい」と「文系・理系の違い」について考えてみた

タイムラインを眺めていたら、かわんごとあずまんのやりとりが流れてきて、そのなかで「面白ければいい」と「文系・理系の違い」について、思ったことがあるので書いてみる。

もともとのやりとりはざっと次のようなもの。

kawango.hatenablog.com

今回のサイトブロッキング問題であらためて思ったけれど、川上量生さんはなんで、誰もが川上さんだと知っているのに、匿名のフリをしたアカウントで、しかも業界がらみの発言を続けているのだろう。発言力だけ持ちたいが、責任は取りたくないという、とても矛盾した態度に見えるのだが。
— 東浩紀 (@hazuma) 2018年4月7日

kawango.hatenablog.com

こういうのがぼくが「文系的」だと思う人たちと相容れない部分ですね。人間の理屈にはかならず目的がある。裏があると考える。ぼくは面白いブログを書こうとしか考えていない。ネットでの影響力拡大ゲームには参加してないというのはそのブログにも書いたとおりです。
— kawango2525 (@nkawa2525) 2018年4月8日

「面白ければいい」について

ネットでは「面白い」はすぐに計測できて PDCA を回せる

ここでいう「面白い」っていうのは、バズるってことにほぼ同義だけど、どんな内容の記事にどんなタイトルをつければアクセスを集められるか？というのは、インターネットの世界ではすぐに計測できる。その最適化の結果として、釣りタイトルが氾濫してタイトルであおる「釣り記事」排除へグノシーが対策：朝日新聞デジタルという対策がとられるようになるくらい。そして、ネットの世界ではアクセス数は重要。

計測可能な指標を相手する

アクセス数が少なくてもいいコンテンツというのは存在すると思う。でも、少なくともアクセス数という指標がある以上、これを無視することはできない。ビジネスであれば「アクセス数」という指標に対して、いかに早く PDCA を回して最適化できるかが勝負を決めるから「面白ければいい」という態度はものすごくネットビジネス的。WELQ問題もこういうところから起きているんだけど。

こういった「PVを集めるコンテンツ」は、今は記事作成工場でバイトが書いているけど、短時間で明快なフィードバックを得られることによる学習のしやすさから、深層学習で実現することは比較的可能だと思う。そのときに AI の書いた記事を「面白ければいい」と評価することはできるのか？

「文系・理系の違い」について

何を「理系的」とするか「文系的」とするかは、人によって違うから一概には言えないけど「計測可能なもの」を相手にするかという点が一つあると思う。理系は数値として計測できるもの、実験によってデータを得られるものを相手にしていて、文系は定量的ではなく定性的なもの、数字ではなくて概念を扱うという議論。

科学領域の広がりと科学信仰

ただ、科学史を振り返ってみると、ほんの百数十年前まで熱力学第二法則のような現代の教科書に載っているようなごく当たり前のように思える法則が未発見で、熱素説が信じられていたわけで、そこには不完全な理論だけではなく、測定に対する技術的な限界も存在していた。当時の科学は、見えないものをなんとか測定してそれに合う理論を何とかでっち上げる、という世界だったと思う。

それがやがて科学のカバーする領域が広がって、教科書に載っている内容に当たり前のように間違いが無くなって、科学というものが法則を演繹して世界を説明する道具だと思われるようになったのだと思う。