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公開の許可を頂けましたので、UPしました。
新品です。
ほか、ウィルソン氏の本は、どうやって買えばいいのかと教えてくださいました。欲しい方がいらしたら連絡ください。
http://www.wilsonbooks.com/のAmerican Arms Collectors Percussion Colts and Their Rivals–The Al Cali Collectionに興味が有ります。
Vショウ参加者の皆さんお疲れ様でした！
16角形にしたPDFを、イラストレーターCS5で作ったので、UPしておきます。
研究用にお使いください。プルチックは発音が色々あって、Plutchikで検索するか、プルチークなど、外来固有名詞で変わっています。
各部位の長さがわかっているとき、身長を求める方法です。身長が分かっているときの各部位の長さを逆に求めることができます。
マンガ絵などではないようなデフォルメがない絵を書くときや、自分の身長が分かっている時、服のサイズを選ぶときに役に立つでしょう。
| 腕全体の長さ | |||||
| 男性 | 女性 | ||||
| 人数 | 平均身長 | 測定値 | 人数 | 平均身長 | 測定値 |
| 110 | 170.6 | 72.7 | 107 | 158.6 | 66.9 |
| 42.61% | 42.18% | ||||
| 上腕の長さ | |||||
| 男性 | 女性 | ||||
| 人数 | 平均身長 | 測定値 | 人数 | 平均身長 | 測定値 |
| 110 | 170.6 | 30.8 | 107 | 158.6 | 28.4 |
| 18.05% | 17.91% | ||||
| 前腕の長さ | |||||
| 男性 | 女性 | ||||
| 人数 | 平均身長 | 測定値 | 人数 | 平均身長 | 測定値 |
| 110 | 170.6 | 24.1 | 107 | 158.6 | 21.9 |
| 14.13% | 13.81% | ||||
| 脚の長さ（恥骨の高さ） | |||||
| 男性 | 女性 | ||||
| 人数 | 平均身長 | 測定値 | 人数 | 平均身長 | 測定値 |
| 110 | 170.6 | 85.1 | 107 | 158.6 | 78.9 |
| 49.88% | 49.75% | ||||
| 脚の長さ（転子高）大腿骨の付け根の高さ | |||||
| 男性 | 女性 | ||||
| 人数 | 平均身長 | 測定値 | 人数 | 平均身長 | 測定値 |
| 110 | 170.6 | 86.5 | 107 | 158.6 | 80.1 |
| 50.7% | 50.5% | ||||
| 膝下（ひざした）の高さ | |||||
| 男性 | 女性 | ||||
| 人数 | 平均身長 | 測定値 | 人数 | 平均身長 | 測定値 |
| 110 | 170.6 | 46.7 | 107 | 158.6 | 42.9 |
| 27.37% | 27.05% | ||||
| 足の大きさ | |||||
| 男性 | 女性 | ||||
| 人数 | 平均身長 | 測定値 | 人数 | 平均身長 | 測定値 |
| 110 | 170.6 | 25.3 | 105 | 158.7 | 23.4 |
| 14.83% | 14.74% | ||||
女の子が高いところのものが取れないとき、全く同じ身長の男の子が同じ高さのものを取れて「ムカッ」と怒る理由がわかりますね。
参考URL
身長別－男女のボディサイズ平均
| A | ￢A | ||||
| B | ￢B | B | |||
| C | A∩B∩C | A∩￢B∩C | ￢A∩￢B∩C | ￢A∩B∩C | C |
| ￢C | A∩B∩￢C | A∩￢B∩￢C | ￢A∩￢B∩￢C | ￢A∩B∩￢C | ￢C |
| B | ￢B | B | |||
| A | ￢A | ||||
| A | 非A | ||||
| B | 非B | B | |||
| C | AかつBかつC | Aかつ非BかつC | 非Aかつ非BかつC | 非AかつBかつC | C |
| 非C | AかつBかつ非C | Aかつ非Bかつ非C | 非Aかつ非Bかつ非C | 非AかつBかつ非C | 非C |
| B | 非B | B | |||
| A | 非A | ||||
| グーがでる | グーが出ない | ||||
| パーがでる | パーが出ない | パーがでる | |||
| チョキがでる | あいこ | グーの勝ち | 全員チョキ | チョキの勝ち | |
| チョキが出ない | パーの勝ち | 全員グー | ありえない | 全員パー | グーかパーだけ |
| グーかチョキだけ | |||||
| グーがでる | グーが出ない | ||||
条件が４つ以上の場合も同様にして行あるいは列を増やすことで書くことができます。
気を付けないといけないのは、
[SYS]意図しない合成の典型例
です。
内部の点を●、境界上にある点を○とすると、数えて計算すると面積が出ます。
このような面積を出す方法を使って、
のような図の面積を単純に出す計算方法を用います。これは、ピックの定理（公式）といいます。
五線譜判定は、系統誤差などの項目はもちろん、「少女を抱き抱える」「2ｍの縁を飛び越える」「飛び越えたらキラリと歯を光らせる」「息を乱さず愛を告白する」などのプレイヤー側の演出リクエストにも適用します。
その判定のレベルも、高い順に並べるなどして、上の方法で、「全て成功/失敗する確率」を出し、難易度・容易度を決めます。
[SYS]誤差論と演技論に基づく簡易成否判定
単純に和にすればいいのですが、それより簡単かと思います。
●一目でわからせる文書設計のコツ
[コツ１]
| 漢字使用率を三〇％程度にする。 ･･･一般的には、漢字が二五％から四五％、かなが四五％から六五％、残りがカナや句読点である。 |
[コツ２]
| カタカナは、漢字とは逆にその字形の簡単さゆえに「図」になりやすいので、慎重に使う。 |
[コツ３]
| ひらがなについても、多すぎるときは、読点を多めにしたり、カギカッコや下線などの飾りを使うようにする。 |
[コツ４]
| 見た目のまとまりと意味のまとまりとが一致するように表記する。 |
[コツ５]
| 読んだときに意味の「大きな」まとまりが「すんなりと（瞬間的に）」頭に入るところあたりに打つ。･･･文節数にして五個くらいが一応の目安。 |
[コツ６]
| 漢字の使用率を三〇％程度にすることである。 ･･･助詞、副詞、接続詞などの付属的な働きをする語、送りがななどは、かなにすること。「事」「為」はかなにすること。 |
[コツ７]
| 一文に込める命題の数を減らすということ。 ･･･「文を短く」。「一文一義」を原則にする。接続詞や指示代名詞、連接性に気を使うことになるため、二命題、三命題程度。 |
[コツ８]
| レイアウトを工夫して視覚に訴える文書にする。 ・文字を大きくする。 ・一行の文字数を少なくする。 ・一頁の行数を少なくする。 ・見出しを増やして、本文との対比を際立たせる。 ・図表や図解などを増やす。 |
[コツ９]
| メンタルモデル駆動の読みを支援する。 ・見出しも、既有の知識でわかるようなものにする。 ・理解の鍵になるところでは、図解を併用する。 ・大事な用語は目立つようにする。 |
ゲーム理論での意思決定をうんぬんするよりも、心理学上の判断過程の研究からの指摘のほうが有益に感じます。
以下は、TRPGに限らず、人間の判断過程の特異的な側面すべてに言えることでしょう。
| C.ウィッケンズによる人間の判断過程に関する十二の特異的な側面への指摘 | |
| 1 | 人は初期の経験事象や情報に重きをおくため、それ以降の情報を重視しない。 |
| 2 | 人間は保守的なため、情報源から十分な情報を引き出そうとしない。 |
| 3 | ある選択肢への思い込みをもつと、その選択が極端なものか、最適なものかどうかを評価しようとしない。 |
| 4 | 多くの情報を集めるにつれて必ずしも正確ではなくなるのに、自分の判断により深く信頼を寄せる（自分の判断に有利な情報を集めていることに気づかない）。 |
| 5 | 人間は適切に吸収しうる以上に欲張って情報を集めようとする（情報に溺れる）。 |
| 6 | 人はすべての情報があたかも等しい信頼性を持つかのように扱う。 |
| 7 | 人間はせいぜい一度に三～四仮説しか扱えないほどの能力しかもちあわせていない。 |
| 8 | 人は数種の重要な特徴に焦点を絞りがちで、しかもその特徴にかかわる二～四つの可能な選択肢に最も高い順位を与えて判断しがちである。 |
| 9 | 人は自分のとった行動を確証する情報を求め、反証するような情報やテスト結果を避けがちである。 |
| 10 | 得られるもの以上に潜在的損失を過大視するため、その損失を意識した判断をする。 |
| 11 | 人は、ネガティブな結果よりある程度の好結果が得られればそれを選択すると信じ、最高の結果よりそこそこの好結果を受け入れる、と信じている。 |
| 12 | 人はひどくネガティブな結果より、まあ仕方ないという結果のほうを受け入れるものと信じる傾向にある。 |
人間のどんな判断過程でも、当てはまる指摘でしょう。
TRPGを上手に運用するには、こういった十二の指摘を念頭においてプレイすると、楽しい時間を作り出せるのではないでしょうか。
このような判断過程の特性をうまく活かすことで、セッションに新しい刺激を与えたり、失敗の原因を探ることができます。
たとえば、
1.人は初期の経験事象や情報に重きをおくため、それ以降の情報を重視しない。
5.人間は適切に吸収しうる以上に欲張って情報を集めようとする（情報に溺れる）。
7.人間はせいぜい一度に三～四仮説しか扱えないほどの能力しかもちあわせていない。
意外性をあたえるには、初期の情報から重視されていない情報に、ポイントをおく。
情報を集めすぎる動きには、キーからはなれると、全く信用のおけない情報を増やすことで、時間の浪費を防ぎ、情報収集を切り上げるようにさせる。
こ難しい推理を要求されるシナリオでは、三～四の仮説までしか扱えない以上、方針がまとまるようにマスターは、情報を整理して得られるようにしなくてはならない。
判断過程の特性をうまく利用出来るはずです。逆にうまく利用できないと、楽しめないセッションになってしまいます。
ゲーム理論の意思決定からは、あくまで、これらの判断過程の錯誤をフォローするような、「理論上、合理的な選択」を論じます。全く別の話です。