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19 関係: 可視化、工学、巨大知、人文科学、医学、パターン認識、ビッグデータ、ピーター・ナウア、データマイニング、データベース、社会学、統計学、経済学、生物学、計算機科学、集団的知性、機械学習、情報工学、数学。
可視化
可視化とは、人間が直接「見る」ことのできない現象・事象・関係性を「見る」ことのできるもの（画像・グラフ・図・表など）にすることをいう。視覚化・可視化情報化・視覚情報化ということもある。英語の "visualization", "visualize" に相当し、そのままビジュアリゼーション・ビジュアライゼーションと称されることもある。流れの可視化のように分野や領域に結びついて生まれた呼称も多い。.
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工学
工学（こうがく、engineering）とは、.
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巨大知
巨大知（読み: きょだいち, 英: Organic Intelligence）とは、環境を観測するセンサーや各種コンテンツ配信システムがインターネットへ接続され、地球全体で情報が統合処理される結果として成立する地球規模の知性である。端的には、地球全体を覆うコラボレーション関係の成立とも説明できる。.
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人文科学
人文科学（じんぶんかがく）あるいは人文学（じんぶんがく、）とは、学問の分類の一つ。広義には自然学が学問的対象とする自然に対して、人間・人為の所産 を研究の対象とする学問であり、またそれを可能にする人間本性を研究する学問である。これは学問を人文科学と自然科学に二分する分類法で、この場合、社会科学は人文科学に含まれる。一方、社会を人間と対比された形で一個の研究対象と見るとき、学問は人文科学・社会科学・自然科学に三分される。こちらの方が、今日では一般的である。.
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医学
医学（いがく、英:Medicine, Medical science）とは、生体（人体）の構造や機能、疾病について研究し、疾病を診断・治療・予防する方法を開発する学問である広辞苑「医学」。 医学は、病気の予防および治療によって健康を維持、および回復するために発展した様々な医療を包含する。.
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パターン認識
パターン認識（パターンにんしき、Pattern recognition）は自然情報処理のひとつ。画像・音声などの雑多な情報を含むデータの中から、一定の規則や意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。.
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ビッグデータ
ビッグデータ （big data）とは、一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合を表す用語である。 ビッグデータを取り巻く課題の範囲は、情報の収集、取捨選択、保管、検索、共有、転送、解析、可視化等多岐にわたる。これら課題を克服しビッグデータの傾向をつかむことで「ビジネスに使える発見、疾病予防、犯罪防止、リアルタイムの道路交通状況判断」に繋がる可能性がある by Cat Casey and Alejandra Perez。 用語自体はデータマイニングで一般的に使われてきたが、2010年代に入ってある種のトレンドを示すキーワードとして、新聞・雑誌などでも広く取り上げられるようになってきた。.
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ピーター・ナウア
ピーター・ナウア（Peter Naur、1928年10月25日 - 2016年1月3日）はデンマークのコンピュータ科学者であり、チューリング賞受賞者。バッカス・ナウア記法に名前が使われている。バッカス・ナウア記法はプログラミング言語の文法を記述するのに使われている。ALGOL 60プログラミング言語の創造に貢献した。 1957年、天文学の博士号を取得したが、コンピュータと出会ったことでその後の進路が変わった。1959年から1969年までナウアはデンマークのコンピュータ企業 Regnecentralen に勤務し、同時にニールス・ボーア研究所やで教鞭をとっている。1969年から1998年まで、ナウアはコペンハーゲン大学の計算機科学の教授を務めた。 ナウアの主な研究分野はプログラムとアルゴリズムの構造、設計、性能などである。ナウアはソフトウェア工学やソフトウェアアーキテクチャといった分野でも先駆的な研究を行った。彼の著作 Computing: A Human Activity（1992年）にはナウアの計算機科学での業績が集められているが、その中で彼は数学の一部としてプログラミングを捉えるような過度の形式化を拒絶する態度を表明している。同じ理由から、他にも近年はバッカス・ナウア記法についてもともとの呼び方であったBackus Normal Formと呼ぶべきだとしている（BNFはもともとはBackus Normal Formの頭字語であったが、ドナルド・クヌースがナウアの貢献を指摘して、バッカス・ナウア記法と呼ぶことを提案し広く受け入れられた、という経緯がある）。 また「コンピュータ科学」(computer science) という用語を嫌い、datalogy と呼ぶことを提案している。このためデンマークとスウェーデンでは計算機科学に相当する分野を datalogi と呼ぶ。 後年、ナウアは科学全体について率直に語るようになった。ナウアは経験論者と言えるかも知れない。経験論では観測された事実を重んじる。ナウアは哲学と心理学の一部を経験論的観点で攻撃した。また2004年、人間の思考に関する理論 Synapse-State Theory of Mental Life を発表し、その後もこれを発展させようとしている。 ナウアは ALGOL 60 プログラミング言語の定義に関する貢献に対して2005年のチューリング賞を授与された。特にバッカス・ナウア記法を最初に使った "Report on the Algorithmic Language ALGOL 60" では編集者の役割を果たした。2012年現在、デンマーク人としては唯一のチューリング賞受賞者である。 2016年1月3日に88歳で永眠。.
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データマイニング
データマイニング（Data mining）とは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことである。DMと略して呼ばれる事もある。通常のデータの扱い方からは想像が及びにくい、ヒューリスティク（heuristic、発見的）な知識獲得が可能であるという期待を含意していることが多い。とくにテキストを対象とするものをテキストマイニング、そのなかでもウェブページを対象にしたものをウェブマイニングと呼ぶ。英語では"Data mining"の語の直接の起源となった研究分野であるknowledge-discovery in databases（データベースからの知識発見）の頭文字をとってKDDとも呼ばれる。.
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データベース
データベース（database, DB）とは、検索や蓄積が容易にできるよう整理された情報の集まり。 通常はコンピュータによって実現されたものを指すが、紙の住所録などをデータベースと呼ぶ場合もある。コンピュータを使用したデータベース・システムでは、データベース管理用のソフトウェアであるデータベース管理システムを使用する場合も多い。.
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社会学
会学（しゃかいがく、sociology）は、社会現象の実態や、現象の起こる原因に関するメカニズム（因果関係）を解明するための学問である。その研究対象は、行為、行動、相互作用といったミクロレベルのものから、家族、コミュニティなどの集団、組織、さらには、社会構造やその変動（社会変動）などマクロレベルに及ぶものまでさまざまである。思想史的に言えば、「同時代（史）を把握する認識・概念（コンセプト）」を作り出そうとする学問である。.
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統計学
統計学（とうけいがく、statistics、Statistik）とは、統計に関する研究を行う学問である。 統計学は、経験的に得られたバラツキのあるデータから、応用数学の手法を用いて数値上の性質や規則性あるいは不規則性を見いだす。統計的手法は、実験計画、データの要約や解釈を行う上での根拠を提供する学問であり、幅広い分野で応用されている。 現在では、医学（疫学、EBM）、薬学、経済学、社会学、心理学、言語学など、自然科学・社会科学・人文科学の実証分析を伴う分野について、必須の学問となっている。また、統計学は哲学の一分科である科学哲学においても重要な一つのトピックになっている。.
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経済学
この記事では経済学（けいざいがく、economics）について解説する。経済学の原語であるeconomicsという語彙は、新古典派経済学者アルフレッド・マーシャルの主著『経済学原理』（Principles of Economics, 1890年）によって誕生・普及したとされる。 日本語で「経済学」と言った場合、economicsだけでなく政治経済学（political economy）を指す場合もあるため、本記事ではこの「政治経済学」も併せて解説する。 佐藤雅彦・竹中平蔵 『経済ってそういうことだったのか会議』 日本経済新聞社学〈日経ビジネス人文庫〉、2002年、5頁。。 -->.
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生物学
生物学（せいぶつがく、、biologia）とは、生命現象を研究する、自然科学の一分野である。 広義には医学や農学など応用科学・総合科学も含み、狭義には基礎科学（理学）の部分を指す。一般的には後者の意味で用いられることが多い。 類義語として生命科学や生物科学がある（後述の#「生物学」と「生命科学」参照）。.
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計算機科学
計算機科学（けいさんきかがく、computer science、コンピュータ科学）とは、情報と計算の理論的基礎、及びそのコンピュータ上への実装と応用に関する研究分野である。計算機科学には様々な下位領域がある。コンピュータグラフィックスのように特定の処理に集中する領域もあれば、計算理論のように数学的な理論に関する領域もある。またある領域は計算の実装を試みることに集中している。例えば、プログラミング言語理論は計算を記述する手法に関する学問領域であり、プログラミングは特定のプログラミング言語を使って問題を解決する領域である。.
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集団的知性
集団的知性（しゅうだんてきちせい、英語：Collective Intelligence、CI）は、多くの個人の協力と競争の中から、その集団自体に知能、精神が存在するかのように見える知性である。Peter Russell（1983年）、Tom Atlee（1993年）、Howard Bloom（1995年）、Francis Heylighen（1995年）、ダグラス・エンゲルバート、Cliff Joslyn、Ron Dembo、Gottfried Mayer-Kress（2003年）らが理論を構築した。 集団的知性は、細菌、動物、人間、コンピュータなど様々な集団の、意思決定の過程で発生する。集団的知性の研究は、社会学、計算機科学、集団行動の研究などに属する。 Tom Atlee らは、Howard Bloom が「グループIQ」と呼んだものから一歩進み、人間の集団的知性に研究の焦点をあてている。Atlee は集団的知性を「集団思考（集団浅慮）や個人の認知バイアスに打ち勝って集団が協調し、より高い知的能力を発揮するため」のものと主張している。 集団的知性研究のパイオニアである George Por は、集団的知性現象を「協調と革新を通してより高次の複雑な思考、問題解決、統合を勝ち取りえる、人類コミュニティの能力」と定義している。Tom Atlee と George Por は「集団的知性は、関心をひとつに集中し、適切な行動を選択するための基準を形成する能力がある」と述べている。彼らのアプローチは Scientific Community Metaphor を起源としている。.
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機械学習
機械学習（きかいがくしゅう、machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。.
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情報工学
情報工学（じょうほうこうがく）は情報分野についての工学である。語感としては、情報科学という語がもっぱらおおまかに「科学」という語が指す範囲を中心としているのに対し、「工学」的な分野に重心があるが、内実としてはどれもたいして変わらないことが多い（たとえば、大学の学部学科名などに関しては、個々の大学の個性による違いのほうが、名前による違いより大きい）。日本で、大学の工学部などにコンピュータ科学ないし情報関係の学科を設置する際に、「工学」部という語との整合のためだけに便利に使われた、という面が大きい（情報工学科の記事を参照）。 なお英語の information engineering はソフトウェア工学における一手法であり、日本語の「情報工学」とは対応しない。また似た言葉に情報学がある。.
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数学
数学（すうがく、μαθηματικά, mathematica, math）は、量（数）、構造、空間、変化について研究する学問である。数学の範囲と定義については、数学者や哲学者の間で様々な見解がある。.
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