Wikipediaに書く文章で気をつけていること。

# はじめに
大学の卒業研究指導などにおいて、Wikipediaから引用する場合は、引用した文字数以上を該当する項目に追記した場合だけ認める原則で指導してきた。

何人かの大学教員が、Wikipediaからの引用を禁止していると聞いたことがある。
逆に、Wikipediaからの引用を何の条件もつけずに認めていたりするのを目撃したことがある。
どちらも、学生のためになっていないと感じた。

「引用した文字数以上を該当する項目に追記」といっても、Wikipediaに書く書き方を指導していないと、追記した表現に問題があったりする。

一番簡単な追記方法として、参考文献の追加を勧めていた。

Wikipediaに追記する際に、知っているとよい記法　７つ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7b081d53c214307af75f

どの参考文献を追記するとよいかは、参考文献駆動執筆という論文執筆方法の指導の中で行ってきた。

大切なことを書いている文献を直接参考文献に書くのではなく、参考文献の参考文献を調べて、どちらがより本質的な議論をしているかで、より本質的な議論をしている文献を先に書き、補足している文献を次に書くように。

Wikipedia : 文章書き方 学生編 日本語(24)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e411d2704efde863e82e

URLをコマンドライン引数で(wikipedia) docker(90) プログラムちょい替え(2) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fc095b0c580a35001ea7

「wikipediaからのページからリンク一覧を取得する方法」を動かしてみた
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ef4a8d21ec98851d10a0

<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words in order.
# 参考文献
参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1

参考文献の参考文献の参考文献の一覧を作るのに。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/093fa43ed9595190b961

なぜ参考文献に標題、発行年、URLを入れるか
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f312746485b86a2e4292

参考文献一覧作成 ファイルの存在の確認とPDF・画像からの変換（OCR)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8edaf4ca410ef2ccdbc7

Qiitaに記事を書く時と論文を書く時の共通部分と相違点
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9af258c8d0f994de1316

ある疑問の解決の方法　参考文献
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d3df667c7d13d4d5b73c

# 書き方
プログラマはプログラムさえかければいいという趣旨のもと、
文章の書き方の基本については、それなりにしか指導していない。

プログラマが心がけるとよい文章の書き方
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/af1e6207ccaa063dafb8

先人の知見を有効に生かすようにしている。

文章の書き方
山本和彦 (株)インターネットイニシアティブ
PDF版
https://www.mew.org/~kazu/material/2008-bunshou.pdf
HTML版
https://www.mew.org/~kazu/doc/japanese.html

>受動態を使うな、能動態を使え
カタカナを使わない
接続詞「が」
「ので」「ため」を使わない。

注意するとよい点を付け加えます。

# 多い。少ない。
統計データを引用せずに、「多い」「少ない」という表現を取るのは意味不明。

統計データをつけた場合は、その統計データの基礎となる前提条件・制約条件を記載するとよい。

「2020年に100万人に１人くらいの割合で調査した場合は」とか、
「2021年の日本の成人での3000人の調査では」
とか。

たった一人、自分の思い込みで「多い」「少ない」を述べている文章がいかに多いだろうか。Wikipedia調査項目で課題のありそうな１００記事中３０記事。残りの課題の半分以上は参考文献不足。（参考文献を足すのがよさそう。）

「ほとんどが」とか、「めったに」とか、「すぐに」いう表現も同様かもしれない。

# 社会的評価
多い、少ないに限らず、社会的評価を記述する場合には、どの立場の人が、どれくらいの割合で、何に基づいて評価したかを記載するとよい。

同じ時代であっても、立場によって真逆の評価をしていることはある。

「ある」は一つでも事例があればよい~~が、~~。「ない」ことを示すのは困難で、ある方だけを記述するとよい。

SudachiPyで偶然短歌を作った話
https://qiita.com/hatt_takumi/items/b4e45c43cb565f3a970a

が参照している

形態素解析エンジンMeCabにて文章中から短歌を抽出
https://inaniwa3.hatenablog.com/entry/2015/01/01/152927

>地味に困ったのが、ウィキペディアには本当の短歌そのものも載っているので、それも引っかかってしまうことです。本物の短歌は除いたほうがよいと思うんですが、自動で弾くいい方法を思いつかず、残念ながら抽出済みのものから自分が気づいたものを手作業で除いています。

派手に困ってほしい。Wikipediaを書いている人間が、短歌を文章の中に埋め込んだり、もともとの短歌の習慣のように最後にまとめとして短歌形式を使ったりすることを想定していないのだろうか。

自分が短歌を作らないから、Wikipediaの文章の中には、必然短歌、意図的短歌、埋め込み短歌があることを想像していないのだろうか。

物理学、短歌と出合う　坂井修一　022年1月9日　日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO79031480X00C22A1BC8000/

>石原純という名前を聞いたことがあるだろうか。物理学の世界では、相対性理論や量子論の研究者として知られ、文学の世界では口語自由律の前衛的な歌人として知られる人だ。

石原純の短歌を抜き出せないかもしれないし、既存の短歌として判定する仕組みを用意していないかもしれない。

# 参考資料
多い、少ないに限らず、何かを断言する場合には、その根拠となる参考資料をつけるとよい。

その参考資料を見ると、必ずしも断言した内容は、特定の条件だけのことを言及していて、本文中にも条件を記載するとよいことがわかることがある。

文章を加筆する場合には、~~必ず~~１つは参考文献を足すという習慣をつけるといいかもしれない。

# 引用
はじめにの繰り返しになる。
Wikipediaから引用する際は、引用した分量に相当する部分を加筆するとよい。
参考資料の不足であったり、偏りがある場合は、何を加えるとよいかは気が付きやすい。

# この記事の参考資料
IT業界における国際規格等の利用。仮説・検証（22）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0e2ab72fbddc391d4f41

Qiitaに記事を書く時と論文を書く時の共通部分と相違点
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9af258c8d0f994de1316

Qiita(18)記事を書くときに注意していること
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3a6e08309231aa05fb27

「wikipediaからのページからリンク一覧を取得する方法」を動かしてみた
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ef4a8d21ec98851d10a0

@kazuo_reve 文章の推敲・校正の個人的なノウハウ
https://qiita.com/kazuo_reve/items/b15d99759d75f942b9f0

大事なことはすべてWikipediaから学んだ
https://qiita.com/jkr_2255/items/4544bc1d1a2d32fda848

SudachiPyで偶然短歌を作った話
https://qiita.com/hatt_takumi/items/b4e45c43cb565f3a970a

## 自己参照
@kazuo_reve 「文章の推敲・校正の個人的なノウハウ」に付け加えたいこと（加筆中）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bb788e2f4f0fec07af6e

参考文献の参考文献は参考文献だ。清水吉男「「派生開発」を成功させるプロセス改善の技術と極意」を超えて
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/562a0cf784cf92bc0ebb

成功体験は語っても、成功体験に頼らないために。清水吉男・田中伸明・柏原一雄・佐々木眞一。仮説・検証（153）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d32adfaf7b2568bfd9d2

先日、王貞治がすごいことをテレビで語っていた人がいた。
「自分の場合は」と断ってから体験談を語るそうだ。
自分の経験を相手に押し付けない。
時間と空間が異なれば、前提条件、制約条件が異なるはずだから、自分の成功経験が必ずしも相手に役立つとは限らないからだ。

清水吉男　から学んだ最大のこと。

Wikipediaに書く文章でも、前提条件、制約条件の違いを意識して、
自分の成功経験をそこに書いても、誰も喜ばないかもしれないという
意識があるかどうかが大事だろう。事例として書く分にはよい~~が、~~。
その際は、どういう事例かの前提条件、制約条件が分かる事項、参考文献をかいてあるとよい。

## おまけ
文中、ここで紹介している原則から外れている部分は、訂正表記して文章を直しています。原則を守ることが大事なのではない。原則を守るとわかりやすくなるのであれば、直すのがよい。

# 関連資料
私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

## 自己記事一覧
Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e

物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4

数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba

品質一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971

言語・文学記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

自動車　記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

音楽　一覧(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26bda595f341a27901a0

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

100以上いいねをいただいた記事16選
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f8d958d9084ffbd15d2a

小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on the individual's experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
### 文書履歴
ver. 0.01 初稿　20220108
ver. 0.02 参考文献追記 20220109
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