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『ショック・ドクトリン〈上〉惨事便乗型資本主義の正体を暴く』 ☆4

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「制約のない完全な自由」を標榜する新自由主義の弊害を描いた本。タイトルの「ショックドクトリン」とは、災害や戦争などの大きなショックに便乗して、「復興」の名のもとに既存秩序を一掃し、新たな秩序を作ろうとする「惨事便乗型資本主義（ディザスター?キャピタリズム）」のことです。新自由主義を盲信することへの警鐘なのです。

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 この本では、ノーベル経済学賞を受賞したフリードマンが提唱する新自由主義（公共支出の大幅削減・国有企業と銀行の民営化・貿易障壁の撤廃）を徹底的にこき下ろしています。本書のタイトルである「ショックドク卜リン」とは、戦争・災害等の大きなショックからの復興を新自由主義の教義の元、民間主導（=小さな政府）で行うことを示しています。民間で行うがゆえに極端な利潤の追求・住民のニーズの軽視などの弊害も大きいのです。

新自由主義の徹底的な否定なので、極論のようにも見えますが、読んでみると一理あるのです。どちらが正しいという二元論ではなく、多様な考え方があるという「幅」で捉えるのが正しいのかなと思います。

この本を読むとわかること

かなリボリュ一ムがあり、上下2冊に分かれています。上巻では、ショックドク卜リンで使われる「ショック」の種類や、1970年代のチリのクーデ夕一からソ連崩壊までの歴史を新自由主義のもたらした惨事として解説しています。

洗脳というショック療法

  • 1950・60年頃にアメリカ人医師ユ一イン・キャメロンが行った人格の消去・人格の書き換え（デパターニング）の人体実験
    • 感覚の遮断による洗脳
    • CIAによるマニュアル化
  • 人格の再構築の失敗

チリやラテンアメリカ諸国で使われたショック療法

  • ノーベル経済学賞を受賞したミルトン・フリードマンが提唱した「純粋な資本主義状態」へのデパターニング
  • チリの指導者層をフリードマン主義（シカゴ学派）に染め上げるために行われた知的帝国主義的手法
  • チリのクーデターにおける3つのショック療法
    • 南米の近隣諸国や30年後のイラクでも同じ手法を使用
    • 軍事政権が行ったラテンアメリカの文化の徹底的な浄化
    • 資本主義のユートピアを作るための公共支出の大幅削減・国有企業と銀行の民営化・貿易障壁の撤廃がもたらした結果
  • 現地の外資企業と軍事政権のWin-Winな関係

サッチャーや鄧小平が使ったショック療法

  • ショック療法に対する民主主義国家の耐性
  • サッチャーが使ったフォークランド紛争というショック
    • ブッシュ政権が9.11直後に同様のショック療法を模倣
  • シカゴ学派（新自由主義）に傾倒したIMF・世界銀行
  • フリードマンが後押しした鄧小平の改革開放
    • 改革開放の弊害である勝ち組/負け組の分断
    • その結果としての天安門事件

南アフリカにおけるショック療法

  • 政治的自由と経済格差
  • アパルトヘイト清算のための国営企業民営化（国家資産の大きな毀損）

ロシアにおけるショック療法

  • ソ連崩壊につながったエリツィンによる3つのショック療法
    • エリツィンのショック療法で儲けた人・民衆への影響
  • ショック療法で実権を握ったプーチン

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下巻へ続く↓
『ショック・ドクトリン〈下〉惨事便乗型資本主義の正体を暴く』 ☆4

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ベストビュー（過去1カ月）

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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第4回】ソムリAIの改良（正規化）

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『深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)』 ☆4

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人工知能学会が定期発行する学会誌『人工知能』に掲載された連載解説を単行本化した本。ディープラーニングの基礎から、画像認識・自然言語認識のような実践まで網羅的に書かれているので全体像をつかむには最適かも。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day0：渡米前にやっておくこと】

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「なんか最近地震多くない？」と思って調べ始めたら結果としてBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを使った”なんちゃってビッグデータ解析”になってしまいました。4回くらいに分けて連載してみようと思います。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第7回】乳がん診断AI　その2

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乳がん診断AI第二弾です。前回に引き続き、ランダムフォレスト・多数決などのアルゴリズムを使って精度を確認していきます。前回、ニューラルネットワークが叩き出した診断精度95%を大きく超える結果になりました！
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第5回】ソムリAIの改良（アンサンブル学習）

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ソムリAI（ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」）の改良として前回は正規化を試しました（大した効果なし）。今回は「アンサンブル学習」と「交差検証」というものを試してみようと思います。 アンサンブル学習とは ざっくりいうと、 複数の機械学習モデルのいいとこどりをしてより精度の高いモデルを作る ということです。「アンサンブル」っていう表現がおしゃれですよね。複数のモデルを組み合わせることで 過学習を防ぐ効果 もあるそうです。 交差検証とは 今までのソムリAIでは、データを訓練用と検証用に分けて訓練データでモデルを作成し、検証データ（モデルにとっては未知のデータ）でモデルの精度を測定していました。 訓練データでの精度に比べて検証データでの精度が高い場合は訓練データに個別最適化された過学習なモデルということになります。一方で、訓練データと検証データでの精度があまり変わらない場合は汎化性能の高いよいモデルということになります。 交差検証（Cross Validation）は、 訓練データをさらにn個に分けて訓練することで過学習を防ぎつつモデルの精度を上げる手法 です。例えば、3個に分ける場合こんなイメージです。複数のモデルを使ってよりよいものを作るので、アンサンブル学習の1手法ともいえます。 実際にやってみる 毎度おなじみですが、まずワインデータを読み込んで、訓練データ・検証データに分割します（データの正規化は後でやります）。 #入力データセットを読み込み import pandas as pd #データハンドリング用ライブラリ呼び出し data = pd.read_csv('winequality-red.csv', encoding='SHIFT-JIS') #機械学習で求める解である「評価」以外の項目をdata_Xに、「評価」をdata_Yに格納 data_X = data.copy() del data_X['評価'] data_Y = data['評価'] data.head() #読み込んだデータの先頭5行を出力 #入力データセットの70%を訓練データ・30%を検証データに分割 from sklearn.model_selection ...
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ベストビュー（全期間）

Malaysia Quarantine Premium Package　【番外編】Malaysia赴任記　隔離ホテル情報

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Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。
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最近ブームのAI（機械学習）に手を出しました。まずは、決定木（Decision Tree）というモデルを使って「ソムリAI（ワインソムリエAI）」を作ってみようと思います。
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UMASS Lowellの卒業式＠Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。
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ソムリAI（ワインソムリエAI）で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません　笑
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第3回】ソムリAI　～ニューラルネットワーク編～

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AI（機械学習）やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク（Neural Network）」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day5：帰国】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。5 日目にして帰国なのです。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）【Day 4：卒業式】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。４ 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day2：晩餐会】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生（大学院生）向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。
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【番外編】AI（機械学習）やってみた。【第2回】ソムリAI　～ロジスティック回帰編～

投稿日：
AI（機械学習）やってみた、第2弾です。前回は決定木（Decision Tree）を使ったソムリAI（ワインソムリエAI）を作りました。今回は「ロジスティック回帰（Logistic Regression）」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。
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【番外編】ボストン旅行記（UMASS Lowell卒業式編）　【Day1：ボストンへ】

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UMASS Lowellの卒業式＠Boston。 1日目は移動だけで終わりました。
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