• Deepayan Sarkar, 2008: Lattice: Multivariate Data Visualization with R. New York: Springer Science+Business Media LLC, 265 pp. ISBN 978-0-387-75968-5 (paperback)
• D. ショーカー 著, 石田 基広, 石田 和枝 訳, 2009: Rグラフィックス自由自在。シュプリンガー・ジャパン, 296 pp. ISBN 978-4-431-10089-0. 2020年現在、丸善出版から発売、ISBN 978-4-621-06164-0 . 出版社サイトの本書のページ https://www.maruzen-publishing.co.jp/item/b294248.html

出版社や装丁は、英語版、日本語版とも、『Data Manipulation in R / Rデータ自由自在』[読書メモ]と同じだ。英語版は2008年に出た。わたしは2008年3月に(出版社だったか通信販売業者だったかの新刊情報をみて)注文した。日本語版は2009年12月に出て、わたしはすぐ店頭で買った。しかし、ほとんど読まないまま来てしまった。2020年12月になって、ざっと目をとおした。ただし、まだ lattice ソフトウェアを実際にうごかしてみていない。

著者は、本書を書いたときはアメリカの大学に所属していたが、いま(2020-12-17)ウェブ検索してみると、インドのデリーにある Indian Statistical Institute にウェブサイトがある。https://www.isid.ac.in/~deepayan/ そこの associate professor として、Rのほか、統計学やプログラミング入門をおしえている。そこにある個人情報は大学(ISIの学士)からの学歴・職歴だけだが、ベンガル語についてのページがある。ベンガル語話者にちがいない。Sarkarをショーカーというのは、ベンガル語の発音が英語にとりこまれた形にちがいない。

William Cleveland の発想にもとづいて、Bell研究所の人たちが、S の上で Trellis というグラフ作図ソフトウェアをつくっていた。lattice は、Sarkar が R の上で (Murrell による grid パッケージを利用して) Trellis と互換の機能を実装したところからはじまったパッケージである(その後の発展はかならずしも互換ではない)。

第1章。lattice の特徴がのべられている。
latticeの特徴的な表現方法は「条件つきマルチパネル」だ。データをグループにわけ、グループごとに同じ仕様の図(たとえばヒストグラム)をつくってならべる。軸の要素の大部分は共通だから、別々の図をならべるばあいよりは画面を節約した配置ができる。
ソフトウェアとしての実装の特徴。latticeパッケージの「高水準関数」はグラフを作図する機能をもつのだが、実際は trellis というクラスのオブジェクトをつくる。そのオブジェクトについて print または plot を実行したときに実際の作図がおこなわれる。(ただしふつうは print が自動的によびだされるようにつくられており、この構造を意識しなくてもよい。) グラフの表現をすこしかえたいとき、オブジェクトを加工してから表示するという手順をとれる。(第2章 2.5.3 に update という関数によって加工する例がでてくる。update は第11章 11.3 で説明される。)

第2章。lattice で図をつくるときの基本的なこと。とくに、条件わけが2次元になっていたらどうするか。画面上にパネルを2次元に配置するのが基本だ。ただし、それぞれのパネルの中の図の縦横比が適切かという問題もある。Cleveland によれば (わたしがおぼえているのは Elements of Graphing Data [読書ノート])の1994年版だが、本書の参考文献は1988年の論文)、折れ線が水平から45度の方向にむいているのが見やすい。それも考慮してパネルの配置をくふうしたほうがよい。

第3章。1次元の分布の表現。1次元の散布図のようなもの、密度関数の折れ線グラフ、ヒストグラム、箱ひげ図、「バイオリンプロット」など。また、理論関数あるいは他のデータと組み合わせた Q-Qプロット。

第4章。数量の比較には(棒グラフなどよりも) 線上の dot の位置で値をしめす dot plot がよい (Cleveland の主張。Elementsの1985年版の主要な論点だった)。2次元以上の条件わけのあるとき、グループ内の比較とグループ間の比較が見やすいように dot plot を配置する。

第5章。2変量の散布図。そして、多変量のとき、散布図を総あたりでつくる散布図方陣(scatterplot matrix、本書の表現は「散布図行列」)。なお、そのほかの多次元数量データの表示方法として、「平行座標プロット」がちょっと紹介される。

第6章。3次元の数量を3次元グラフィックスで表示すること。3次元オブジェクトをつくっておいて人の操作で座標軸を回転して観察するというのは、Rのもとでは困難らしい。ここでできるのは、3次元に分布する点の位置を2次元に投影した静止画像だ。自由に回転できないとすると、画面上の長さはデータ値と直接関係がつかないから、Clevelandの基準ではよい可視化方法ではないだろう。ただし、latticeでは、視点をすこしずつ変えた一連の投影図のオブジェクトをつくっておいて比較しながら見ることはできる。これならばよいかもしれない。

ここから第2部。latticeのもつ技術各論。
第7-9章では、lattice のもとでいろいろな指定ができること。

第10章はデータ操作。とくに、カテゴリカル変数である「因子」(factor)や
「シングル」(shingle)を生成してつかうこと。(シングルは数量データの階級わけのようなものだが、となりどうしのかさなりあいをもつ。)

第11章は、trellisオブジェクトを操作すること。第12章は、trellisオブジェクトに対話的操作で要素を追加すること。

ここから第3部。発展的なこと。
第13章。
latticeの関数は、(traditionalな) graphics の関数、たとえば text() とくみあわせてつかうことができない。gridパッケージの関数、たとえば grid.text() とならばくみあわせられるが、text()とは仕様がちがう。そこで、text() とだいたい仕様が共通な panel.text() が用意されている。このほかの graphics の関数についても同様である。
13.5節では、地図への表示が紹介されている。これは maps パッケージによる (Sのもとで Becker が開発したものが R にくわわったのだ。) 口絵のアメリカ合衆国のcounty別ぬりわけを見ると、かなり実用性があるようにおもわれるが、本書だけでは手本としての情報がとぼしい。

第14章。
latticeの拡張として「S3メソッド」と「S4メソッド」というものがあるそうだ。(本書だけでは情報がとぼしいが、外の情報をさがすきっかけにはなる。)
また、あたらしい関数を書くこともできる。【ここで出てくる例が、円グラフ(pie chart)をマルチパネルで配置するものなのだが、Cleveland ならば、円グラフは数量を直観的に知覚する精度が悪いのでよくない、4.2節の例のようにグループごとにドットプロットにするか、帯グラフにせよというだろう。】

折りかえしのあとに 日本語版のくわしい目次をつける。
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• Paul Murrell, 2006: R Graphics. Boca Raton FL USA: Chapman & Hall/CRC (Taylor & Francis Group), 301 pp. ISBN 978-1-585488-486-6.
• Paul Murrell 著, 久保 拓弥 訳 2009: R グラフィックス — Rで思いどおりのグラフを作図するために。共立出版, 316 pp. ISBN 978-4-320-01903-8. 出版社サイトの本書のページ https://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320019058 ; 訳者によるサポートページ https://kuboweb.github.io/-kubo/ce/RgJp.html

英語版は2006年に出た本で、わたしは2007年に注文した。A5とB5のあいだのサイズのハードカバーだ。日本語版は2009年10月に出て、わたしは11月に店頭で見つけて買った。A5判のペーパーバックだ。著者は R の version 2.1.0、訳者は 2.9.1 を参照している。

Rによるグラフの作図には、とくにパッケージ呼び出しなしでつかえるようになっている graphics パッケージ(本書では「traditionalな作図」と表現されている)、lattice パッケージ、ggplot2 パッケージがつかわれていて、それぞれのユーザーは1つのやりかただけに熟練することが多く、複数の方法をしっかり紹介している本は少ない。本書は graphics と lattice を紹介している。ただしわたしは graphics をつかうやりかただけを習得することにしたので、本書の前半は参考にしたのだが、後半は読まないままきてしまった。

2020年12月、R についてのほかの本を見たあと、本書全体の目次の書きぬきをしながらざっと目をとおしたら、事情がわかってきた。

グラフの作図には、2次元平面上に点や線や文字を配置すること(「基本的な作図機能」と呼ぼう)と、それを利用してデータにもとづいたグラフをつくること(「グラフ作図機能」と呼ぼう)の2つの階層を考えることができる。ところが graphics パッケージは両者が未分化のまま開発されていたので、あたらしい種類のグラフを追加することがむずかしかった。R のソフトウェア開発のメンバーのひとりでもある Murrell は、 基本的な作図機能のパッケージ grid をつくった。それを利用して Deepayan Sarkar がグラフ作図機能のパッケージ lattice をつくった。lattice は Trellis という概念の実装とされている。Trellis は、William Cleveland の考えにもとづくもので、Bell研究所の S のプロジェクトの中でBecker, Cleveland, Shyu によってつくりはじめられていた。Sarker は固有名としての Trellis をつかうのを遠慮して関連する一般的なことばの lattice にしたらしい(パッケージ内の関数名には trellis もでてくるが)。別に、Hadley Wickham が、grid を利用して、ggplot2 をつくった。それは、Leland Wilkinson による Grammar of Graphics という概念を実装したものだ。

本書は総論的な第1章のあと、大きく第1部と第2部にわかれている。
第1部は graphics パッケージによるグラフ作図で、まず、単純な指定でどんなグラフをつくれるかが紹介され、それから、こまかく指定できることが紹介される。

第2部の主題は grid パッケージなのだが、まず lattice パッケージでできることを紹介している。それから、grid の基本的な作図機能の、座標系、「viewport」、「作図オブジェクト」などの概念と操作方法の説明がある。著者は、lattice の横ならびに位置づけられるようなグラフ作図機能の開発者にむけて、作図関数や作図オブジェクトのつくりかたの例をしめしている。地球上に分布する数量を地図とくみあわせて濃淡で表示する例があるのは、そういうことをやりたい者にとってはありがたい。

(わたしは Cleveland の Elements of Graphing Data [読書ノート] を読んで、おおいに賛同したにもかかわらず、lattice をつかう気にならないままきてしまった。それは、latticeの紹介をいくつか読んで、それではわたしの需要をみたせないと思ったからだ。本書の後半を読んで、lattice の機能がたりなかったら、grid にもとづいて開発するという道もあることを知った。ただし、本書の第6-7章の記述はオブジェクト指向プログラミングを前提としているが、わたしのあたまは旧式の手順立て型プログラマーのままなので、ついていけそうもない気がしている。)

折りかえしのあとに日本語版のくわしい目次をつける。
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• Phil Spector, 2008: Data Manipulation with R. New York: Springer Science+Business Media LLC, 152 pp. ISBN 978-0-387-74730-9 (paperback)
• P. スペクター 著, 石田 基広, 石田 和枝 訳, 2008: Rデータ自由自在。シュプリンガー・ジャパン, 181 pp. ISBN 978-4-431-10047-8. (2020年現在、丸善出版から発売、ISBN 978-4-621-06154-1 )

2008年3月に英語版の新刊情報を見て注文した。日本語版は2008年11月の発行で、わたしは2009年3月に店頭で見て買った。英語版、日本語版とも、A5判よりすこし大きい判のペーパーバックで、英語版の表紙は赤茶色から黄土色の横しまの背景、日本語版はSpringerの数学の本に多い黄色の表紙だ。わたしは2008年当時、気象データの解析の道具を R にかえようと思って、R の入門書で勉強していた。データの形式変換については入門書レベルだけではたりないと思い、この本に期待したのだった。しかし、実質的に読まないままきた。本書の書きかたはすでに R をつかいこなしている人むきで、R の ベクトル、リスト、データフレームなどのデータ構造をまだ理解していなかったわたしには意味がつかめなかったのだった。そして、わたしは仕事の道具を R にきりかえないまま来てしまった。

2020年12月に、手持ちの R に関する本をあつめてみて、これがあったのを思いだした。ほかの本をいくつか読んだあとでこれを見ると、話題がだいぶわかってきた。

第1章には、まず、Rがもつことのできるオブジェクトには「モード」と「クラス」があること、そして、だいたい同じ内容でモードやクラスのちがうオブジェクトをつくるにはどうしたらよいか、といった話がある(わたしはまだくわしく理解していない)。
ひとつ重要なのは、欠損値の扱いだ。欠損値は NA でしめされる。欠損値であるかどうかの判定には (NAとの比較という形でなく) is.na 関数をつかう。統計量をもとめる関数の na.rm オプションなど、欠損値に対応した処理がいろいろ用意されている。数値計算上で「数でない」ことをしめす NaN もつかうことができる。is.na では NaN も NA とみなされるが、is.nan で区別することができる。

第2章はデータファイルの読み書き。わたしにとっては当面、read.table と write.table が重要だ。一度によみこめない大量のデータを読むことも必要になるかもしれず、わたしには本書2.7節の記述だけではできそうもないが、手がかりにはなる。

第3章は、Rの中から外のデータベースにSQL言語でアクセスして読み書きすること。Rのdata frameと、いわゆるrelational database とは、だいたい同じ発想だから、それを関連づけてつかいたくなるのは当然だ。ただし、本書が出てから10年以上たっているから、ほかのソフトウェアとの連携の具体的なやりかたについては、必要に応じてあたらしい情報をしらべなおす必要があるだろう。

第4章は日付のあつかい。日付をあつかう Dateクラスと、日付と時刻をあつかう POSIXlt、POSIXct クラスが説明されている。

第5章は factor というデータ構造。本書日本語版では「因子」となっている。(別の本では「ファクタ」となっていた。) 因子分析の因子ではない。この章のあたまに「取りうる値の種類が限られている変数」「カテゴリカル変数」であると説明されている。実数型の変数を階級わけして factor をつくったり、日付・時刻から factor をつくったりする方法の説明がある。

第6章の題目は「添え字」(subscript)となっている。ベクトル、行列(matrix)、リスト、データフレームなどの要素や部分をどのような形で指定できるかだ。

第7章は文字列の操作。基本的な操作のほか、「正規表現」(regular expression)のつかいかたがある。

第8章はデータの「集約」。一連のデータのうちで、ある条件にあてはまるものの個数をかぞえたり、集計したり、中央値そのほかの統計量を計算したりする操作だ。

第9章はデータの変形。列名をつけかえる、変数を二値化する、表の縦横を入れかえる、などの操作。複数のデータフレームを結合する操作のノウハウは、わたしにとって(一連のデータを複数回にわけてダウンロードしてきたり、複数回のシミュレーションの結果を比較したくなったりするので)すぐ役にたちそうだ。

折りかえしのあとに 日本語版のくわしい目次をつける。章のレベルで、英語版の表題もつけておく。
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• Norman Matloff, 2011: The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design. San Francisco: No Starch Press.
• Norman Matloff [ノーマン・マトロフ] 著, 大橋 真也 監訳, 木下 哲也 訳, 2012: アート・オブ R プログラミング。オライリー・ジャパン, 367 pp. ISBN 978-4-87311-579-5. 出版社のこの本のページhttps://www.oreilly.co.jp/books/9784873115795/

英語原書は2011年、日本語版は2012年に出た本だが、わたしは2019年11月に買い、2020年12月になって目をとおした。『R クックブック』[読書メモ]と、日本語版の出版社も同じで装丁もだいたい同じ(絵はちがうが)で、買ったときには気づかなかったが監訳者・訳者も同じだ。別々の本屋で見つけたので、持ち帰ってならべてみるまで、同じ本を二重に買っていないか心配だった。

日本語版題名が、英語をそのまま かたかな にして、冠詞を省略したものだ。ちかごろ映画などでよく見られる形だが、わたしには気もちよくない。日本語会話中でも英語題名がとびかっているばあいにはそれが適切なこともあるが、本書はそれほど有名でもないと思う。わたしならば「Rプログラム技法」としたいところだ。ただしこれは「プログラムする」という日本語の動詞が生きていることを前提とした表現だ。

著者はアメリカの大学教授で、まず数学をまなんで統計学の教授になり、コンピュータサイエンス学科にうつって、(本書の表現ではないが) データサイエンスのための技術をおしえている。

本書は、プログラミング言語としてのRについての、わりあい体系的にかかれた教科書だ。統計学にはふみこまない。後半は、Rで複雑な計算を効率よくおこなうための技法をあつかっている。

日本語版出版社のこの本のページに目次があるので、目次の書きぬきはしないことにする。

「はじめに」で、R は、オブジェクト指向プログラミングも関数型プログラミングもできる言語だということがのべられている。

第1章は、Rへの導入だが、すでに何かプログラム言語を知っていて、付録Aの単純な記述にもとづいてRをインストールできる読者が、短時間でRの特徴をつかむことを想定して書かれていると思う。

第2章から第6章では、R のもつデータ構造をそれぞれとりあげて、その操作を説明する。第2章でベクトル(vector)、第3章で行列(matrix)および多次元の配列(array; 行列は2次元の配列だ)、第4章でリスト(list)、第5章でデータフレーム(data frame)、第6章でファクタ(factor)と表(table)をあつかう。

第7章が、プログラム言語としての R の特徴をのべたところだ。第7章では、まず基本的制御構造 (順次処理、ループ、条件別処理)と演算子の説明がある。それから、関数について、引数、戻り値、関数はオブジェクトでもあること、変数のスコープ、再帰などの説明がある。

ひとつ重要なこととして、R にはポインタがない。Cなどとちがって、関数から複数の要素を返すのはむずかしい。グローバル変数をつかうことには弊害もあるけれども、R ではそれが実用的に適切なこともある。

第8章は数学演算。最大・最小値、微積分、整列(sorting)、線形代数演算、集合演算、乱数など。

第9章はオブジェクト指向プログラミングで、「S3クラス」と「S4クラス」について (わたしはまだ理解していない)。

第10章は入出力。キーボードと画面へのアクセス、インターネットへのアクセスの話題もあるが、おもにファイルの読み書きについて。第11章は文字列操作。

第12章はグラフィックス。plot 関数をはじめとする、R の base にふくまれる graphics の機能でできること。

第13章からがプログラミング専門家むきの技法といえるだろう。(R 初級者であるわたしにとって、この部分はむずかしい。しかし、初級者にしては大量のデータをあつかうことになりそうなので、第14章の知識は必要になるかもしれない。) 第13章はデバッグ。まずデバッグの一般論がでてくるが、Rのデバッグ機能のつかいかたがおもだ。第14章は高速化やメモリ節約の方法。第15章は他の言語とのくみあわせ。RからCやC++を呼び出す方法、PythonからRを呼び出す方法。第16章は並列処理。「snow」パッケージの利用、OpenMPの利用など。

なお、例題の題材としておもしろかったものとしては、中国語の学習支援のための、漢字の広東音と北京音(「普通話」という表現にもふれたうえで「マンダリン」と呼んでいる)を相互参照するデータ処理があった。

• Paul Teetor, 2011: R Cookbook: Proven recipes for data analysis, statistics, and graphics. Sebastopol CA USA: O’Reilly. xviii+413 pp. ISBN 978-0-596-80915-7.
• Paul Teetor [ポール・ティーター] 著、大橋 真也 監訳、木下 哲也 訳, 2011: R クックブック。オライリー・ジャパン, 352 pp. ISBN 978-4-87311-533-7. [わたしはこの版を読んだ。]
• J. D. Long and Paul Teetor, 2019: R Cookbook: Proven recipes for data analysis, statistics, and graphics. 2nd ed. O’Reilly, xvii+579 pp. ISBN 978-1-492-04068-2.
• J. D. Long & Paul Teetor 著, 大橋 真也 監訳、木下 哲也 訳, 2020: Rクックブック 第2版。オライリー・ジャパン, 584 pp. ISBN 978-4-87311-885-7.

わたしはデータ解析を、1980年代以来、おもにFortranでプログラムを組んでやってきた。1980年代にBell研究所で開発された「S」をつかいたいと思ったが、有料ソフトウェアだったのでなかなか手がでなかった。Sの互換からはじまったフリーソフトウェアである「R」に期待した。ちかごろは、教材も、研究用のデータ処理も、なるべく R でやろうと思っている。しかし、いまだに熟練していない。

2019年11月、Rによる実習の教材をつくっていて、参考書がほしくなり、数冊買ったうちに本書(初版の日本語版、2019年3月の7刷)がふくまれていた。しかし、そのときわたしは入門書で手いっぱいで、本書は「つんどく」になっていた。

2020年12月にまた実習の教材をつくっていて、本書を思い出した。2020年1月に出た第2版の日本語版を店頭で見ていたので、それを買うかどうかまよったが、基本はかわっていないはずだから、手もちの初版を読むことにした。やろうとしていたことがわりあい短いプログラムでできることがわかって助かったことがいくつもあった。

出版社の本書のページ http://www.oreilly.co.jp/books/9784873115337/がある。そこに目次があるので、目次の書きぬきは途中でやめた。

本書は「どういうことがやりたいならば、R のどの機能をどのように使ったらよいか」という態度で書かれた本だ。1990年代ごろの日本でよくつかわれた表現によれば「逆引きマニュアル」といえる。この表現は、ソフトウェアの公式マニュアルが、機能の名まえから作業内容のほうにむかうもので、作業内容から機能を見つけにくいものになりがちなことを反映している。その後、利用者のたちばにたつマニュアルもふえてきた (したがって「逆引き」のような表現が不適切になった) と思う。しかし、とくに多数の人がボランティアでかかわるオープンソースソフトウェアのばあいは、公式マニュアルのほかに、本書のようなものが必要だ。

本書初版の日本語版について、出版社は思いきったことをした。原書の全14章のうち第1-3章を印刷するのをやめ、「付録」として出版社の本書のページにPDFファイルをおくだけにしたのだ。その部分の内容はすでに R の入門書で読んでいる人が多いだろうという判断らしい。日本語版の1-11章は、原書4-14章の訳である。日本語版の章の題名を列挙しておく。

1. 入力と出力
2. データ構造
3. データ変換
4. 文字列と日付
5. 確率
6. 一般統計学
7. グラフィックス
8. 線形回帰とANOVA
9. 便利なテクニック
10. 高度な数値計算と統計
11. 時系列分析

おもに統計学的データ解析の方法をあつかう章もある。5章は理論的に知られた確率分布にかかわる計算など、6章は基本統計量の計算や検定など、8章は線形回帰など、10章は主成分分析や因子分析など、11章は時系列の自己相関やARIMAモデルのあてはめなどの話題がある。10章には関数の最大・最小をもとめることや行列の固有値・固有ベクトルなど、統計学にかぎらずつかう数値計算の話題もある。

わたしの観点で重要なのはむしろそれ以外の「統計学以前」のことがらだ。

1章ではデータの読み書きをあつかう。たとえば、データをCSVファイルから読んだり、CSVファイルに書き出したりするにはどうするか。ふつうに実行すると画面に表示される文字列をファイルにしまうにはどうするか。

2章では、Rがもっているデータ形式の説明と、その形式のデータをつくるにはどうするか、他の形式とのあいだの変換はどうするかの説明がある。「ベクトル」「リスト」「データフレーム」「行列」「ファクタ」などがでてくる。ベクトルとリストはどちらもデータ列ではあるが、ベクトルは同質なものの列、リストは異質でありうるものの列だ、という説明が重要だと思う。Rでは「行列」(matrix)はベクトルの一種で2次元の配置をもつものだ。同様に3次元以上の配置を持つ配列もありうる。「ファクタ」(factor)は(本書の表現ではなくわたしの理解だが)定性的あるいは離散的な値をもつデータの列だ。

3章では、ベクトルやリストの要素にいっせいに関数を適用するにはどうするか、ベクトルを(ファクタによって)グループにわけるにはどうするか、などの話題がある。

4章では、まず、文字列の処理のしかたが説明されている。これはプログラム言語ごとにちがうので R ではこうだという知識がまとめられているのがありがたい。(Awkになじんでいるとそれと同じですむことが多いのだが、length が文字数でないことなどは注意が必要だ。)
それから日付のあつかいの話題になる。R では、日付をあつかう Date と、日時をあつかう POSIXct、POSIXlt の「クラス」がある。POSIXctは1970年1月1日からの秒数で、POSIXltはそれを変換して「年、月、日、時、分、秒」などにわけたものだ。なお、「ユリウス日」(Julian day)は R では1970年1月1日を0としたとおしの日付を意味するそうだ。天文学のユリウス日と原点がちがう。これはほんとうだろうか、本書の著者のかんちがいだろうか?

7章では、グラフィックス機能が、Rの base にふくまれている graphics パッケージでできる範囲で、説明されている。散布図、棒グラフ、箱ひげ図、ヒストグラムなどだ。回帰直線やそのほかの直線をくわえる方法、1ページに複数の図を配置する方法の説明もある。

おもにここまでの章について見たところ、「レシピ」の項目のうち半分ぐらいは、その役わりをする関数名をしめすことがおもな内容で、あとは関数名からひくマニュアルがあればつかえそうだ。「レシピ」の項目と関数名のリストをつくってしまえば、本書のそういう部分の本文はもう読まないかもしれない。しかし、のこりの半分くらいは、ほかの機能ももつ関数の特殊なつかいかただったり、コンマや角かっこなどの記号を注意深くつかいわける必要のあるものだったりする。そういうものの需要が生じたときには本書の「レシピ」の本文を読みかえすことになるだろう。

• 松王 政浩, 2020: 科学哲学からのメッセージ — 因果・実在・価値をめぐる科学との接点。森北出版, 373 pp. ISBN 978-4-627-97351-0.

2020年11月末の新刊。本書出版まで森北出版の編集者だった(その後、転職したそうだ) 丸山 隆一さんがネット上で宣伝していたのを見て、待ちかまえて買った。

わたしは、2013年に、科学技術社会論学会と北海道大学CoSTEPによるシンポジウム「地球温暖化問題と科学コミュニケーション」で、松王さんの講演を聞いた。そのときのことは、[別ブログ2013-09-30の記事] [別ブログ2013-12-27の記事]に書いた。シンポジウムのウェブサイトは http://costep.hucc.hokudai.ac.jp/sympo/ にある。

また、2014年に、伊勢田哲治さんの呼びかけによる応用哲学会のワークショップで、松王さんもわたしも発表者となった。わたしの発表内容は別ページ[気候変化予測に使われるシミュレーションの特徴]に置いた。そのとき、松王さんはおもに、科学には価値判断がどのようにかかわるか、また、どのようにかかわるのが望ましいか(科学者の行動規範)の話をされた。そこで Douglas (2009)の本が参照されていたので、わたしはその本を読んでみた。

本書の第3章と第6章のおもな話題もそれと共通だ。著者は Rudner (1953年)の議論から出発して、いろいろな主張をレビューしたうえで、ほぼ Douglasの考えにしたがい、いくらか修正する。わたしはDouglasの本を読んで、主張自体はわかったが根拠がよくわからなかったところが多かったのだが、本書を読めば考えを補強できそうだ。

気候変動科学 (これは本書の表現で、いわゆる地球温暖化に関する科学)がとりあげられたのはありがたい。ただ、それに関するところを拾い読みしていたら、不満に感じるところがあった。本書の論旨をまだしっかり読んでいないのにもんくを言うのはもうしわけないとも思うが、ほかの読者にむけて注意したいこともあるので、とりいそぎ読書メモを出しておくことにした。

本書では、科学的知見の不確実性を2種類にわけている。そして、気候変動科学は「二階の不確実性は小さいが一階の不確実性が大きい」と言っている(6.1.4節)。別のところに出てくる用語をつかえば「構造の不確実性は小さいが統計的不確実性が大きい」ということらしい。そこで想定されている「気候変動科学」が、大気中の二酸化炭素の増加が地上気温の上昇をもたらすという、地球温暖化のしくみに関する自然科学(「気候変動自然科学」と呼ぼう)をさすのならば、その理解はもっともだ。

しかし、行動規範にかかわる文脈では、気候変動科学にかかわる人として、経済学者の Nicholas Stern をあげている。Stern (2007)の仕事は、気候変動による被害と対策の費用をあわせた統合評価である(この種類の学術を「気候変動政策科学」と呼ぼう)。その材料にはもちろん気候変動自然科学がふくまれるが、被害や対策費用の評価という別の研究もふくまれ、そちらは、構造の不確実性が大きい。学術知識の根拠づけを考えるうえでも、行動規範を考えるうえでも、気候変動自然科学と、気候変動政策科学とは、だいぶ性格がちがうことを考慮する必要があると思う。

ただし、松王さんが両者をまぜてしまったのは無理もないと思う面もある。松王さんは気候変動科学に関する知識を、おもに江守正多さん、しかも、2012年度から2016年度までおこなわれた ICA-RUSプロジェクト(S-10、地球規模の気候変動リスク管理戦略の構築に関する総合的研究、ウェブサイト http://www.nies.go.jp/ica-rus/)の代表者だったころの江守さんから得ている。江守さんの専門は気候変動自然科学だが、ICA-RUSはどちらかといえば気候変動政策科学のプロジェクトだった。

もうひとつの問題点。本書で気候変動自然科学の代表的問題としてとりあげられているのは、「産業革命以降、とりわけここ数十年の急激な地球平均気温の上昇は、人による二酸化炭素の排出が主たる原因である」という「因果関係の主因に関する主張」だ (5.1.1節)。

この因果関係に関する主張が、どのような事実認識によってささえられているかは、ひとことで言えるものではなく、ほかの学問からの類推で論じるのもむずかしいだろう。それを科学哲学的に整理してもらえると、この主張を使いたい人にとってもありがたい。

しかし、著者が、この「因果関係の主因に関する主張」が「人為起源説」という「理論」であるとしてしまったのは、気候変動自然科学という学問の知識の構成についての まちがった認識だと思う。

5.1.1節のつづきの「気候学[この読書メモの用語では「気候変動自然科学」]における「理論」とは、気候システムを構成すると考えられる様々な構成要素間に成り立つ基本的な関係のことを言う」のほうはよいと思う。それに続いて、気候システム理論の選択余地があるというのもよい。(ただし、これまでの知識の発達の過程で、その選択による「構造の不確実性」は小さくなってきた。「統計的不確実性」はまだ大きい。)

これまでにおきた気候変化を認識しその主因が何かを根拠をもってのべることは、detection and attribution (D&A、検出と原因特定) 問題とよばれ、気候システム理論のひとつの応用問題だ。その道具としては、気候システム理論を具現した気候モデルと、なんらかの統計的推論を必要とし、それぞれからくる不確実性を負うことになる。

これからおきる気候変化を、人間社会についてのなんらかのシナリオのもとで、予測型のシミュレーションによって示すことは、気候システム理論のもうひとつの応用問題であり、D&Aの成功に直接には依存していない。(D&Aの成功は、気候システム理論のrobustnessを補強する傍証にはなる。)　そして、「急激な地球平均気温の上昇」が観測されるまえの1970年代に、(まだ少人数ではあったが)気候変動自然科学の専門研究者は、「二酸化炭素濃度の増加がつづけば21世紀には気温が上昇するだろう」という見通しを持ったのだ。いまでも、予測型シミュレーションの理屈は、D&Aの理屈よりも単純だから、シナリオの不確実性を別として、仮定されたシナリオを前提とした「予測」の不確実性を評価するならば、それは、D&Aの不確実性よりも、小さいだろう。気候変動政策科学の部品としてつかわれる気候変動自然科学の代表としては、D&Aではなく、予測型シミュレーションをとりあげてほしい。

文献

• Heather E. Douglas, 2009: Science, Policy, and the Value-Free Ideal. University of Pittsburgh Press. [読書メモ]
• Nicholas Stern 編, 2007: The Economics of Climate Change — The Stern Review. Cambridge University Press.

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• 伊与原 新, 2020: 八月の銀の雪。新潮社, 253 pp. ISBN 978-4-10-336213-5.

2020年10月の新刊。書きおろしの短編小説集。わたしはふだん小説を読まないが、「十万年の西風」の話題を聞いてこれは読みたいと思った。

著者は地球惑星科学の博士である。本書の小説には、それぞれ地学がらみの話題が出てくる。

• 八月の銀の雪 … 地球の外核と内核
• 海へ還る日 … 動物骨格標本
• アルノーと檸檬[レモン] … 地磁気
• 玻璃[はり]を拾う … 珪藻
• 十万年の西風 … 偏西風、放射性物質

しかし、それぞれの小説の本題は、現代社会の中でいろいろな目標と悩みをもって生きている人どうしの出会いの話だ。「十万年の西風」は地学をあつかった小説ともいえるだろうが、ほかの4つはそう言いがたいと思う。

「西風」は、温帯の対流圏にいつもふいている偏西風のうち強い部分、いわゆる「ジェット気流」をさしている。Jet streamとなづけたのはアメリカ人だが、それよりまえに日本の (いまは筑波学園都市の内になった) 高層気象台で観測され、大石 和三郎 台長が1926年に報告を出版していた。この件についてはつぎの文献をあげておこう。

• 二宮 洸三, 2014: 気象観測史的に見た高層気象台におけるジェット気流の発見。天気 (日本気象学会), 61: 865-870. PDF https://www.metsoc.jp/tenki/pdf/2014/2014_10_0003.pdf

西風にからむ人間社会の話題として、わたしには思いあたるものが3つほどある。実際、その第1がとりあげられており、数十年前の事件につながって、ちょっと劇的な回想がある。

十万年のほうは、放射性物質を隔離する必要のある未来の時間として出てくるが、時間の長さの共通性から氷期の話にもつなげられる。放射性物質と風とが直接つながる話(わたしが予想した第3の話題)は出てこない。しかし、西風にからむ話も、十万年にからむ話も、科学技術と人間とのまずいかかわりかたの例になっている。

– – – – –

「八月の銀の雪」で話題になっている女性の地震学者 インゲ・レーマンの伝記的なことは、アランナ・ミッチェル『地磁気の逆転』[日本語版の読書メモ][英語版の読書メモ]の第18章に出てきます。

• 平 朝彦、海洋研究開発機構 (JAMSTEC), 2020: (カラー図解) 地球科学入門 — 地球の観察、地質・地形・地球史を読み解く。講談社, 207+63 pp. ISBN 978-4-06-521960-3.
• 特設ウェブサイト https://bluebacks.kodansha.co.jp/books/9784065216903/appendix/

2020年11月の新刊。講談社ブルーバックスのtwitterアカウントがさかんに宣伝していたので、ブルーバックスの新刊だと思ってさがしたら、ちがっていた。ページ面積がブルーバックスの約2倍ある本だ。A5判横書きのペーパーバックで、はさみこまれている別冊の「用語案内」は白黒だが、本体はほぼ全ページカラーだ。ツルツルの紙でないという意味では普通紙だが上質紙が使われていると思う。

この本の企画は、平 名誉教授による地球科学の入門教材の本と、平さんが2012年から2019年まで理事長をつとめ現在も顧問となっているJAMSTECの研究活動や研究者の紹介の本とのあいだで、まよいがあったと思う。結果としては、JAMSTECの紹介を最後の第8章と多数の「コラム」にして、第1章から第7章までは入門教材としてまとめられているようだ。ただしコラムは本におさまりきれないので、本文はウェブ上の「特設サイト」に置かれ、本には要旨だけがふくまれている。

よい地球科学入門書だと思うが、帯の「地球科学の決定版」という表現には、著者とちがう分野の地球科学者としては反対したい。本書は、ひとりの地質学者が展望できる範囲の地球科学の入門書なのだ(ひとりにしては幅が広い)。大気ばかりでなく、JAMSTECでは重点のひとつであるはずの海洋物理 (海水の運動や温度・塩分などの分布をあつかう分野)の話題も、第8章やコラムにはいくらかあるものの、第1章から第7章には出てこない。

第3章「地層のでき方」や第4章「火山の驚異」は、読者にもできるだけ野外に出て実物を見てほしいという態度で書かれていると思う。第2、5、6章の現場はしろうとにはなかなか行けないところで、専門家がとってきた画像にたよることになる。第1章であつかわれた大規模な地形などは、ディジタルデータによって構成された画像にたよることになる。

地学概論担当者としてのわたしは、大学の図書館に入れてほしいと言い、学生に読むことを勧める本にふくめるけれども、授業中につかったり、たね本にしたりすることはなさそうだ。

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• 竹内 正浩, 2020: 妙な線路 大研究 東京編 (じっぴコンパクト新書 379)。実業之日本社, 191 pp. ISBN 978-4-408-33956-6.

2020年12月の新刊。

わたしにとって、この本を読むことは娯楽だ。地図にふれ、鉄道路線の話題にふれるのがたのしいのだ。ただし、東京都内や近郊を移動するための知識がいくらか精密になるという実用性はある。

この著者の著書は、地形と近代の建築物の関係についての話題が多い。(地形ができてきた過程についての自然科学的な話題は少ない。) 鉄道の路線が現状にいたった歴史も、すでにいくつもの本であつかっている。そのなかで、平面形だけみると奇妙だが、地形への適応と見ればもっとも、という話題は、たくさんでてきた。

• 竹内 正浩, 2015: 地形で読み解く鉄道路線の謎 首都圏編。JTBパブリッシング。
• 竹内 正浩, 2016: 地形で謎解き! 「東海道本線」の秘密。中央公論新社。
• 竹内 正浩, 2019: ふしぎな鉄道路線 — 「戦争」と「地形」で解きほぐす (NHK出版新書)。NHK出版。

今度は、地形では説明しがたい路線の形や駅の位置が、鉄道ができたときの人間社会(政治や企業経営など)の事情で説明できるという話がおもだ。

小田急の代々木八幡の屈曲した路線は、谷の地形を利用している、というところは地形による説明ではあるが、トンネルや切り通しでなくそうしたのは、短期間で開通させたかった経営の事情だということになる。

わたしの印象にのこった論点を書きとめておく。

軍とのかかわり。
新橋-横浜間開通のとき、陸・海軍を統括する兵部省は協力せず、鉄道の通る位置の選択肢をせばめた。
しかしその後、陸軍は鉄道の大口需要者になった。1894 (明治27)年の甲武鉄道(現、中央線)の新宿-牛込(現、飯田橋)間の路線が南まわりになったことや、同じ年の総武鉄道(現、総武線)が本所(現、錦糸町)から ま東に進まず市川経由になったのは、陸軍が誘致したからだった。

都心中心の鉄道網の計画。ドイツのベルリンの鉄道の設計にかかわったバルツァーが顧問としてまねかれ、1903年に東京の鉄道網の構想を発表した。中央駅(案では「永楽町」、現、東京駅)、交差する高架線、環状線などは、のちに、ほぼそのとおりに実現した。ただし、こまかいレベルでは、たとえば、新橋-東京間の路線の位置は、バルツァーの案とはちがうところになった。

東京市の都市計画が鉄道建設をさまたげた側面。東京市は、都市計画を理由に、市域の鉄道計画になかなか許可をあたえなかった。それで、私鉄の路線は、それぞれの時代の東京の市域の外側にかぎられたものが多い。
井の頭線が、明大前駅付近だけ南北にのびているのは、南北にのびる「東京山手急行電鉄」とならぶ予定だったからだ。東京山手急行電鉄は都市計画に関する審査を突破できなかった。井の頭線のほうは、市域になるまえに認可され、市域になったので「帝都電鉄」をなのった。

河川改修との関係。
荒川放水路ができたとき、東武伊勢崎線はつけかえられた。堀切駅は堀切菖蒲園をふくむ堀切集落の対岸の橋のたもとにおかれた。
他方、荒川放水路は下流ではまっすぐ南下せず東に湾曲している。著者はこれを、総武線をつけかえず流路のほうを変えることによって総武線が川に直交するようにしたのだろうと推測する。ただし確証はない。

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• 古川 順弘 [のぶひろ], 2018: 神と仏の明治維新 (歴史新書)。洋泉社。
• 古川 順弘, 2020: 仏像破壊の日本史 — 神仏分離と廃仏毀釈の闇 (宝島社新書 589)。宝島社, 223 pp. ISBN 978-4-299-01012-4. [わたしはこの版を読んだ。]

洋泉社は廃業してしまったが、その「歴史新書」で発行された本は、さまざまな出版社から再版されている。これはめずらしく、親会社の宝島社からの再版だ。大部分(第2章以降)が、寺院・神社あるいは旧藩ごとの事例の話なので、それぞれ見開き2ページや4ページの項目にして見出しも目立ちやすくすれば、歴史が専門や趣味でなくても郷土の寺院・神社には関心のある人が手にとるだろう、という営業的判断があるのかもしれない。

わたしにとっては、仕事には直接関係ない読書だ。ただし、歴史的記録の利用者としては、江戸時代の寺による記録の多くが失われてしまったことや、明治になってから公式の統計などが整備されるまでの時代の記録がとぼしいことの背景として理解しておきたいことではある。

おもに第1章にもとづいて、わたしなりに理解した論点をのべる。

明治維新が寺院や神社にもたらした大きな変化のうち、近代化としてすじがとおるのは、まず、神社・寺院の領地を国有化したこと(1871=明治4年)だ。いくらかの補償は(明治7年まで)あったものの、神社に対してもきびしかった。(本書第2章に出てくる話で、奈良の大神(おおみわ)神社は神体とされていた三輪山を境内地として確保できたが、これは例外的あつかいだった。) もうひとつは、幕藩体制で住民登録のような役わりをもった寺請(檀家)制度の廃止(これも1871年)だ。

しかしそれにさきだって、1868年の、まだ年号が慶応4年だった3月から、新政府は神仏分離を命じる複数の命令を出した。

江戸時代までの日本の信仰は、「権現」や「八幡大菩薩」などにみられるように、神仏習合だった。(本地垂迹説にもとづいて仏のほうを主とする理屈もあった。) ただし、いくつかの藩では、神仏分離政策がとられた。とくに、水戸藩の徳川斉昭の神仏分離政策は仏教弾圧の面もあった。新政府の方針はそれに近かった。

政府は仏教寺院の廃止や破壊を命じたわけではなかった。しかし、地方の役人や実力者がそれぞれの解釈で、神仏分離にくわえて、仏教寺院の廃止や破壊を命じたこともあり、寺社のほうが時勢への適応として形を変えたこともあった。破壊のはげしさは地域ごとにまちまちだった。(だから本書の各論は読むねうちがあると思うが、要約はむずかしい。)

政府のうちには、神道の国教化をめざす勢力があった。はじめはそちらが主導権をとり「大教」という名で神道にもとづく国教をつくろうとしたが、数年のうちに主導権を失った。1889 (明治22)年に発布された大日本帝国憲法は、制約つきながら、信教の自由をみとめるものになった。その後、「神道は宗教ではない」という理屈で国家神道がつくられていくが、その話題は本書では予告的にだけふれられている。

生き残ることのできた仏教寺院は、息をふきかえした。ただし、葬式仏教化や観光依存などの性格をもつものになった。

(専門知識のないわたしが個人的に) 気になったこと。仏教の「天」は、のちにヒンドゥー教となったインドの信仰の対象をとりこんだものであり、日本の神道の神とにたところも多い。しかし、本書の、たとえば第4章の竹生島弁天・厳島弁天の項をみると、為政者側は、弁財天を、仏教の要素とみなして神社から排除しようとするか、あるいは、別の由来をもった神道の神でおきかえさせようとしており、寺社側も、弁財天をたもったまま神社にはできないと判断して、苦心したようだ。「天」を神と同一視する、という解決はありえなかったのだろうか?

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