つまらない会議と情報過多の時代を生き抜く事を考える

つまらない会議と言うと語弊がありますが、専門用語が多いのと特定分野の（前提）知識が無いために理解が難しい状況、という事にしておきましょう。同じ言語を話しているのに、何を言っているのかサッパリ分からない。そんな状況は多かれ少なかれ誰でも経験した事があるんじゃないでしょうか？これが恒常的に起こる状況であれば、苦痛の何ものでもありません。仕事であれば最悪です。

例えば、アメリカで産まれ育った人がどれだけ日本語を流暢に話せたとしても、いきなり日本人の輪の中に入れられて、昔観たキン肉マンのエピソードの話と、その時に流行ったキン消しの話をされても理解できません。また別例として、特定医療の難しい単語を並べて、脳の解剖学的な部位、軸索、灰白質について議論されても、前提知識が無いと理解できないわけです。これはどれだけ言語をマスターしていても、特定分野の前提知識が無いから理解できないからです。

さてどうしたものか？賢者との問答に解決策を求めました。

「特定のキーワードを毎回２つ選んで覚えて調べる。」

なるほどなと、改めて賢者の本質をついた答えに驚愕させられました。コンピューター・サイエンティストの言葉で言い換えると、任意のキーワードを抽出してデータ構造（ツリーやグラフ）を作るという事です。つまり、任意のキーワードを選んで、そのキーワードについて様々な情報源を元に調べると、情報源の中に重複した関連性のある新しいキーワードが出て来ます。それらを元にツリーでもグラフでも良いのでデータ構造を作るのです。

キン肉マン(Key#1) ___ マンガ
　　　　　              |___ 超人 ____ 正義
                                                   |____ 悪魔 ____ アシュラマン(Key#2) ____ 腕６本
　　　　　　　　　　　　　　　　　 |____ ザ・マウンテン

上のツリー構造は、キン肉マンとアシュラマンを会話から２つの意味不明なキーワード（ノード）として関連する（共通する）二次キーワードを紐付けた一例です。この紐付けができた時点で、自分自身の頭の中ではうっすらと理解のデータ構造が形成されます。二次キーワードの頻度が多くなると、キーワード（ノード）に重み付けをする事ができるので、どのキーワード（ノード）が重要か分かります。毎回キーワード（ノード）を増やすので、データ構造が大きくなりますが、重み付けを伴うのでどのノードが重要で、どこに問題が潜んでいるのか理解しやすくなります。またつながりの多いキーワード（ノード）が出来始めると、データ構造もグラフに変化しますが、どのノードに注目すべきかも分かります。結論として自分の理解に必要なデータ構造が頭の中で形成されるのです。これがポイント。

実はこのアプローチは情報過多な現代では効率的で、また質の高い情報を得るにも有効な手法だと考えています。身近な所では自分に必要なニュースであったり、興味の範疇になるものですね。上の例ではキン肉マンとアシュラマンという意味不明な単語から、マンガの中の超人というもので、正義と悪魔にカテゴライズされるんだという事が分かりました。結論として、情報過多の状況では、キーワードを元にしたデータ構造を作ることで、どこに焦点を当てると良いか分かり易くなるので、全ての情報を知る必要が無く、効率性という観点からも有効な手法だと思ってます。

文献や論文や新聞の記事元は大切ですね、と括ります。