ヒュームが詳しく何の人だったかは忘れてしまったが、確か、人間は物事をとらえる際につい因果を考えてしまう、といったことを提唱した人だったと思う。僕は「あくびは移る」という話を聞いたときに、ヒュームを思い出し、因果について何らかの間違いがそこにあるのではないかと思い至ったということだ。次に僕は、この思い付きをアームの力で論理付けてみようとした。そもそも「あくびが移る」という現象の因果とは何だろうか。あくびが移る状況を考えてみるに、誰かがあくびをしたから(因)隣の人があくびをした(果)、という感じだろう。人間はつい順番に因果を見つけてしまうものであるという考えを思いついているから、この因果にはまさにそれが当てはまることが分かる。この順番に因果がないことに思い至れば後は簡単だ。実際は、あくびをしやすい環境だったから(因)2人があくびをした(果)、という因果の方が妥当なんじゃないだろうかと思いつく。次に新たな疑問が生まれる。僕の思いついた因果の仮説は本当に妥当であるかという疑問だ。新たに、「あくびが移った」と「あくびが移ったのではなく、あくびしやすい環境だったから2人があくびした」はどちらが妥当なのか、という情報が管に入ってくる。上のように続いて、適切な仮説を立て続けそれを検証していく18。このように、大学受験を真面目にこなしてきた大学生なら、高校レベルの教養を使って仮説検定をすることができるだろう。この仮説検定の思考方法と高校レベルの教養の組み合わせは、かなりの確率で正しい行動を導き出してくれるからおすすめだ。大学のシステムを生かそうこういった仮説検定的な思考だけではなく、本を読むことも、簡単に情報を取り入れる機会を与えてくれる19。論理的思考のアームを使って自分に取り入れよう。最初はフックが少なくてとてもつらいだろう。大学受験を真面目に潜り抜けてきた大学生なら、ある程度の本は読めるはずだ。本を正しく読めば読むほど、フックは増え、磨かれ、アームも強くなり次の本が楽に読めるようになるだろう。本を買う金がないなら、大学の図書館を存分に使うといいだろう。大学の図書館に読みたい本がないなら申請して買ってもらうと良い。自分の地方の図書館も探してみるといいだろう。本を自分で読むのが億劫なら講義を真面目に受けるのが良いだろう。受動的でも無理やり教養が手に入る。一般教養の授業はさぼらないほうがいい。難しすぎないから、様々な種類のお手軽フックを手に入れるのに最適な授業が多いからだ20。論文やレポートを書く機会はとても貴重だ。いい勉強になるし単位や実績にもなる。最初は真っ赤になって帰ってくるだろうがへこたれないで欲しい。レポートが開示されないなら、教授に会いに行って直接評価や考え方を聞きに行こう。意外と教授は会ってくれる21。大学生という立場を生かそうどんな人からの会話からでもあらゆることを吸収できることを知って、大切にしよう。学生が無知なことは、ある程度までは見逃してもらえるから、積極的に社会人の人たちと会話してみよう。全ての人間はポジショントークしていることを心得た方がいい。この世には騙そうとする大人もいるから、見極めよう。あらゆるカルチャーに浸ろう。俗なものから高級なものまで、日本のものから海外のものまで。大学生の肩書を持っているならコミュニティに入る際に、嫌がられることも少ないだろう。下心を持って関わろうとしないようにしよう。自分が楽しめるものだけ楽しんでいこう。それがリスペクトというやつだと思う。僕が今も実践していることを言わせてくれ。言いたくないが、今の僕が実践していることを述べる。いってもやってることと言えば、情報を取り入れるとき(会話、本、ネットサーフィン、Twitterなどなど、あらゆる情報に触れているとき)にTHAモデルを思い出しながら、自分の管の中に情報を取り入れるだけだ。言えば、特に会話は大事にしている。相手が話した内容が、自分のフックに引っかからずに流れていったときは、相手に聞けるからだ。言っても話の流れを切って根ほり葉ほり聞くわけにもいくまい。そこで僕が実践していることは、「そういったことはどうやって勉強しましたか?」と聞くことだ22。したら相手は、本や体験を紹介してくれる。本はすぐに調べてこっそり買って、次会うまでに読んでおく。もらった情報をすべて教養にすることで情報の輪廻に感謝する。最終的には、僕なりの考えを持って教養を返すことを意識している23。データラーニングギルドはいいぞ。いった情報の輪廻に感謝できるコミュニティを探すといいだろう。具体的に言うと、takerとgiverについてとても考えられているようなコミュニティだ。その点でいうと、データサイエンスに関することなら僕が入っているデータラーニングギルドはよいと思う。データサイエンスに関することじゃなくても、様々な分野で高い教養と論理的思考力を持った大人がたくさんいるから、とてもおすすめだ。学生こそ入ればいいんじゃないかなと思っている24。最後まで読んでくれてありがとうございました。この文章を読んだ学生の考えるきっかけになれば幸いである。「この文章を読んでデータラーニングギルドに入りました」っていう人がいれば僕は嬉しい。