cineraria:

ソニー、A4サイズの薄型軽量デジタルペーパー端末を開発 #DigInfo - YouTube

IT 業界においては、集中したいのに周囲が騒がしいとき、
イヤフォンやヘッドフォンでノイズを聴く人が多いようだ。
単に音で音を防ぐだけなら普通の音楽でもよいのだが、
意味のある音楽は集中の邪魔になるので、通常は無意味な雑音が好まれる。
そういうときに便利なのが、
ノイズサイト
“simplynoise.com”
だ。
しかし、純粋なホワイトノイズを聴くのはあまりにサイボーグ的だし、
揺らぎや色をつけたノイズもピンとこないなあ、
と思っていたら、上記サイトのダウンロードページにいいものを見つけた。
遠くの嵐と雨の音、一時間分。しかも無料。
今日一日、（オフィスは静かだったが）試してみて、なかなか良かった。
雷が異常に嫌いという人は別だろうが、
雨音や遠くの雷鳴には何故か心安らぐ。
原始の頃の人類にも嵐は危険だったはずだが、
おそらく嵐の間は外敵も襲ってこなくて、
しばらく静かな安全が得られたのかも知れない。

The Return of Dr. Hara: 雷鳴は静かな調べ

聴いてるけど良いね。

seedatart:

You don’t have enough badges to hit me!

この教官は正しい──がまた、完全にまちがってもいた。彼の観察は鋭く、事実に即している。教官が訓練生の操縦を誉めたときは次回にへたくそになり、叱ったときは次回にうまくなる。そこまでは正しい。だが、誉めるとへたになり、叱るとうまくなるという推論は、完全に的外れだ。教官が観察したのは「平均への回帰（regression to the mean）」として知られる現象で、この場合には訓練生の出来がランダムに変動しただけなのである。教官が訓練生を誉めるのは、当然ながら、訓練生が平均をかなり上回る腕前を見せたときだけである。だが訓練生は、たぶんそのときたまたまうまく操縦できただけだから、教官に誉められようがどうしようが、次にはそうはうまくいかない可能性が高い。同様に、教官が訓練生をどなりつけるのは、平均を大幅に下回るほど不出来だったときだけである。したがって教官が何もしなくても、次は多かれ少なかれましになる可能性が高い。つまりベテラン教官は、ランダム事象につきものの変動に因果関係を当てはめたわけである。

ファスト＆スロー　（上） / ダニエル カーネマン (via highlight)

「どうして腐女子ってやめられないの？」って聞いた時に
「納豆は大豆には戻れないんだよ」と答えられた時の衝撃は忘れられません。

Twitter / seishun_jyouhou (via yellowblog)

sparkadalia:

why cant i b u

「オレはオタ系コンテンツが好きだけどオタクみたいにダサくないのでサブカル趣味です」

(via otsune)

not-a-pretty-girl:

hard for eames

robin0x0:

だるにゃん