My @blueshopcottage x @amassaplace residency really highlights my summertime this year. It's an amazing time for me to explore things and learn from people. Joining artist residency, living with the best, friendly and creative artists 💜and choosing material for this work are all my first experiences.

I chose a transparent material when considering making penetration and connection between #Natural and my work. Thinking about the whole background can penetrate and integrate into a part of my work and record the current dynamics reflected on the plastic sheet in real-time when dragging my artwork around.
-
-
AMASSA, 2021, acrylic on PCV, 200cm x 140cm
-
-

在駐村的這段期間真的充實了我這個夏天。也是一個讓我任意探索和學習的時光。
不管是駐村和與很多優秀的藝術家們一起生活以及這次作品的材質選擇都是全新的經驗。

考慮該如何在#自然 和我的作品做貫穿和連結，我選擇了透明的材質，一方面想讓整個背景穿透和結合成我作品的一環，一方面也可以在拖著我的作品走動的時候，可以即時紀錄當下映出在塑膠布上的動態

構え！

Major throwback to #2019, I grow up with these boys since 2015 and we’d dance to Sōran Bushi (ソーラン節) every year it’s like a Tradition of our Schools Japanese Club, I missed this so much. This was one of the highlights during my senior year in high school, we choreographed the intro together, we were not the best but this was really fun 🫂❤️ to all of you guys who don’t know what is “Soran Bushi ソランブシ”

「Sōran Bushi (ソーラン節)」
is one of the most famous traditional songs and dance (min'yō) in Japan. It is a sea shanty that is said to have been first sung by the fishermen of Hokkaido.

「Sōran Bushi」The commonly known version of the song and dance is called Nanchū Sōran (南中ソーラン) and was created in 1991 at the Wakkanai Minami Junior High School.

The choreography was developed by the Butoh dancer Jushō Kasuga, which includes acting ocean waves, fishermen dragging nets, pulling ropes and lifting luggage over their shoulders. 🌊🇯🇵

#Soranbushi

ว่าด้วยเรื่องของ "n"

ช่วงนี้มีดราม่าค่อนข้างดังเกี่ยวกับการที่นายแพทย์ศูนย์วิจัยชื่อดังแห่งหนึ่ง ได้นำผลการทดลองที่มี "n=2" มาอ้างอิง อันเป็นผลให้คนทำมีมกันมากมาย ไปจนถึงมีอาจารย์ประจำสถาบันชื่อดังอีกแห่งหนึ่ง มาพยายามแย้งว่างานวิจัยที่ "n=1" มีตั้งเยอะแยะ ไปจนถึง "ขนาดไอสไตน์ยัง n=0"

แน่นอนว่าขึ้นชื่อว่าเป็นดราม่ามันก็เป็นเรื่องน่าปวดหู ไม่ค่อยสร้างสรรค์เท่าไหร่ แต่ในความไม่สร้างสรรค์นี้ มันก็เป็นโอกาสดีที่จะทำให้คนทั่วๆ ไปได้ตื่นตัวมากขึ้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ และหลักการที่ถูกต้องของวิทยาศาสตร์ ความยากลำบากก่อนที่จะมาเป็นงานวิจัยตีพิมพ์ที่ได้รับการยอมรับ ฯลฯ พูดง่ายๆ ก็คือ นอกจากโอกาสนี้คงจะไม่มีโอกาสอื่นอีกแล้วที่จะสามารถเขียนโพสต์อธิบายให้คนเข้าใจได้เกี่ยวกับ "n" และความสำคัญของมัน

- "n" คืออะไร?

"n" ก็คือตัวอักษรภาษาอังกฤษตัวที่ 14... โอเค จริงจังกว่านั้นหน่อย "n" ก็คือ "ตัวแปร" ซึ่งเป็นภาษาหรูๆ ที่แปลว่ามันเป็นตัวแทนของอะไรสักอย่างหนึ่ง ซึ่งเราจะแทนเป็นอะไรก็ได้ แต่โดยธรรมเนียมปฏิบัติของสายคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และสถิติแล้ว เรามักจะใช้ "n" แทนจำนวนนับจำนวนหนึ่ง (ซึ่งน่าจะมาจากที่ "N" เป็นตัวแทนของ Natural numbers หรือจำนวนนับนั่นเอง) และในแง่ของการทดลอง เรามักจะใช้ n แทนจำนวนครั้งที่ได้ทำการทดลองก่อนที่จะได้ผลตามที่รายงาน เช่น "n=2" แสดงว่าได้มีการทำการทดลองทั้งสิ้นสองครั้ง "n=88" แสดงว่าผลการทดลองนี้เกิดมาจากการวัด 88 ครั้ง เป็นต้น

- ทำไมต้องมี "n"? ทำไมเราต้องทดลองซ้ำ?

หลักการที่สำคัญอย่างหนึ่งของวิทยาศาสตร์ก็คือ "Reproducibility" นั่นก็คือไม่ว่าใครก็ตามจะต้องสามารถทำการทดลองซ้ำ และได้ผลไปในทางเดียวกัน และหากมีใครทดลองซ้ำแล้วไม่ได้ ผลการทดลองนั้นก็ต้องตกไป (แล้วค่อยไปว่ากันอีกทีว่ามันผิดตรงไหน) ตัวอย่างที่ดีอย่างหนึ่งของกรณีนี้ที่เพิ่งเกิดขึ้นมาไม่นาน ก็คือกรณีที่มีการค้นพบฟอสฟีนบนชั้นบรรยากาศของดาวศุกร์ ที่มีการรายงานไปในวันที่ 14 กันยายน 2020[1] ซึ่งต่อมาได้ลองนำข้อมูลเดียวกันมาวิเคราะห์แต่กลับพบว่าไม่สามารถพบสัญญาณของฟอสฟีนได้อีกต่อไป จากการวิเคราะห์เพิ่มเติมจึงพบว่าสาเหตุมาจากขั้นตอนการลดทอนข้อมูลของทีมแรกที่ใช้พหุนามถึงดีกรี 12 บวกกับ confirmation bias ที่ผู้ทดลองพยายามจะ "หา" ในสิ่งที่ต้องการจะเจออยู่แล้ว จึงบังเอิญไปสร้างสัญญาณนั้นขึ้น ไม่ว่าจะโดยตั้งใจหรือไม่ก็ตาม[2] แต่ผลก็คือ การทดลองซ้ำนี้ทำให้เราทราบว่าปัจจุบันเรายังไม่มีหลักฐานใดว่ามีฟอสฟีนบนชั้นบรรยากาศของดาวศุกร์ (ซึ่งไม่ได้หมายความว่าไม่มี เราแค่ยังไม่รู้แน่ชัดว่ามีหรือไม่)

นอกจากนี้ ในการศึกษาทางวิทยาศาสตร์หลายๆ ครั้ง เราไม่สามารถศึกษาข้อมูลทั้งหมดได้ แต่เราจำเป็นต้องศึกษาเพียงส่วนหนึ่งของ "ประชากร" ไม่ว่าจะหมายถึงประชากรมนุษย์จริงๆ ในทางการแพทย์ หรือประชากรของ "ตัวอย่าง" ซึ่งอาจจะเป็นสิ่งของที่ไม่มีชึวิต เช่น ประชากรดาวฤกษ์ ที่แต่ละตัวอย่างนั้นอาจจะมีความแตกต่างกันออกไป และเราต้องการข้อสรุปบางอย่าง เพื่อจะเป็นตัวแทนที่อธิบายถึงลักษณะของประชากรนั้นๆ โดยรวม เราจึงจำเป็นต้องมีการสุ่มประชากร และใช้สถิติในการอธิบาย

เพราะเหตุใดเราจึงต้องทำการทดลองซ้ำ? ถ้าให้ตอบแบบง่ายๆ ก็คือ "เพื่อให้รู้ว่าเราไม่ได้ 'ฟลุ๊ค'" ลองนึกตัวอย่างง่ายๆ ว่าเราต้องการสำรวจน้ำหนักโดยเฉลี่ยของชาวเกาะแห่งหนึ่ง หากเราชั่งคนแรกได้ 103 กก. เราสามารถสรุปได้หรือไม่ ว่าชาวเกาะส่วนมากนั้นหนักเกิน 100 กก.? แน่นอนว่านี่ไม่ใช่คำตอบที่ถูก เพราะเราไม่มีทางทราบได้ว่าไอ้คนที่หนัก 103 กก. นั้น เป็นคนที่มีน้ำหนักเป็นค่าเฉลี่ย หรือว่าเรา 'ฟลุ๊ค' บังเอิญไปสำรวจคนที่หนักที่สุดบนเกาะพอดี

วิธีเดียวที่จะทำให้แน่ใจว่าเราไม่ได้ 'ฟลุ๊ค' ก็คือการสุ่มตัวอย่างอีกครั้งหนึ่ง ซึ่งแน่นอนว่าต่อให้เราสุ่มอีกครั้ง ก็ไม่มีอะไรการันตีว่าเราจะไม่ 'ฟลุ๊ค' ได้คนที่หนักที่สุดสองดันดับแรกของเกาะมาด้วยกันทั้งคู่ แต่อย่างน้อยเราก็รู้ว่าโอกาสที่จะฟลุ๊คเช่นนั้นมันก็ลดน้อยลงไปอย่างมาก และยิ่งเราเพิ่มประชากรมากเท่าใด ตราบใดที่กลไกในการ "สุ่ม" ของเรานั้นเป็นไปโดยสุ่มอย่างแท้จริง ก็ยิ่งมีโอกาสน้อยลงๆ ที่ประชากรที่เราสุ่มมานั้นจะมีน้ำหนักผิดปรกติไปจากค่าเฉลี่ย

ซึ่งยิ่งเรามี n เยอะเท่าไหร่ ก็จะยิ่งดี เพราะคงจะแทบเป็นไปไม่ได้เลยที่เราจะสุ่มเจอชาวเกาะ 10,000 คนที่น้ำหนักเกินร้อยพร้อมๆ กัน... เว้นเสียแต่ว่าชาวเกาะจำนวนมากนั้นมีน้ำหนักเกิน 100 กก. จริงๆ

ซึ่งค่า n ที่เหมาะสมนั้น ไม่มีกฏตายตัว ว่าจะต้องมี n อย่างน้อยเท่าไหร่จึงจะเพียงพอ ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายๆ อย่าง และในหลายๆ กรณีนั้นเราก็ไม่สามารถเพิ่ม n ได้มากไปเสียเท่าไหร่

แต่หากเราย้อนกลับไปที่เงื่อนไขของ reproducibility เราก็จะทำความเข้าใจได้ง่ายขึ้น สมมติว่าเราสุ่มน้ำหนักชาวเกาะมาสองคน เรามั่นใจได้แค่ไหนว่า หากมีนักวิจัยคนอื่นสุ่มน้ำหนักชาวเกาะมาอีกสองคน เขาจะได้ค่าเท่ากัน? ถ้าหากว่าเราไม่มีความมั่นใจว่าจะได้คำตอบเดิม ทางที่ดีที่สุดก็คือ "ทำซ้ำ" จนกว่าจะมั่นใจเพียงพอ แน่นอนว่าไม่มีอะไรบอกว่า n=1,000 นั้นจะเพียงพอแล้ว แต่ถึงระดับนั้นเราอาจจะมีความมั่นใจเพียงพอแล้วว่า หากคณะอื่นมาสำรวจด้วยกลไกการสุ่มแบบเดียวกับเรา น่าจะได้ผลที่ไม่ต่างจากเรามากเท่าใดนัก (ซึ่งเราอาจพูดได้ว่ามีความเกี่ยวข้องกับ Confidence Interval สามารถอ่านได้จากโพสต์ที่โพสต์ไปเมื่อวาน[3])

ซึ่งนี่เป็นเพียงการพูดแบบง่ายๆ ที่เราสามารถใช้สามัญสำนึกในการทำความเข้าใจได้ ในความเป็นจริงแล้วนักวิทยาศาสตร์นั้นมีกลไกทางสถิติอีกมากมายที่จะบอกว่าโอกาสที่ค่านั้นจะสะท้อนถึงค่าจริงของประชากรนั้นมากเพียงพอแล้วหรือยัง

- ขนาดไอสไตน์ยัง "n=0"

นี่เป็นความเข้าใจผิดอย่างหนึ่งที่คนมักจะมีต่อนักทฤษฎี คนมักจะเข้าใจกันว่านักทฤษฎีนั้นเพียงแค่คิดทฤษฎีออกมาก็จบแล้ว ซึ่งในฐานะที่เป็นนักวิจัยสาขาดาราศาสตร์ฟิสิกส์ภาคทฤษฎ๊ ผมขอตอบว่านี่ไม่เป็นความจริงแต่อย่างใด จริงอยู่ว่าหน้าที่ของนักทฤษฎ๊คือการคิดค้นและนำเสนอทฤษฎีใหม่ แต่... จุดประสงค์ของการคิดค้นทฤษฎีเหล่านั้นคือการนำมาอธิบายปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นในธรรมชาติ เราจึงทำการยืนยันทฤษฎีของเราได้ เพียงการนำมาทดสอบกับสังเกตการณ์จริงเพียงเท่านั้น

ทฤษฎีวิทยาศาสตร์นั้นจะต้องมี testable prediction ก็คือ จะต้องสร้างคำทำนายอะไรบางอย่างที่สามารถนำไปทดสอบได้จริง เช่น ผมซึ่งคิดค้นทฤษฎีแรงโน้มถ่วงใหม่ที่จะมาอธิบายแทนพลังงานมืด ผมอาจจะต้องเสนอว่าหากทฤษฎีของผมนั้นเป็นความจริง เราจะพบว่าการขยายตัวของเอกภพจะต้องแตกต่างกับกรณีที่มีพลังงานมืดในลักษณะนี้ และเราจะสามารถตรวจวัดความแตกต่างได้หากเราสังเกตใน CMB โดยใช้วิธีนี้ และหากข้อมูลนั้นมีอยู่แล้วผมอาจจะต้องยืนยันว่าเราสามารถสังเกตเห็นสัญญาณดังกล่าวได้จริง หรือนักทฤษฎีอีกสายอาจจะเพียงแค่ "เสนอ" และรอให้การสังเกตการณ์ในอนาคตเป็นตัวพิสูจน์ว่าทฤษฎีของเขานั้นจริงหรือไม่

ทฤษฎีของไอสไตน์ก็เช่นเดียวกัน ไม่ได้เป็นเพียง n=0 นั่งนึกทางในแล้วก็จบแต่อย่างใด แต่ไอสไตน์ต้องใช้ความพยายามเป็นอย่างมากในการแสดงให้เห็นว่าทฤษฎีนี้ไม่เพียงแต่สามารถอธิบายทฤษฎีแรงโน้มถ่วงได้พอๆ กันกับทฤษฎีของนิวตันอยู่เดิมแล้ว แต่ยังสามารถอธิบายปรากฏการณ์ที่นิวตันไม่สามารถอธิบายได้ เช่น การส่ายวงโคจรของดาวพุธ รวมไปถึงคำทำนายว่าจะสามารถสังเกตเห็นการเปลี่ยนตำแหน่งของดาวฤกษ์ระหว่างเกิดสุริยุปราคา ที่ Sir Arthur Eddington ได้ยืนยันในที่สุด และยังมีคำทำนายอื่นๆ อีกมากที่เราเพิ่งจะมายืนยันกันได้ในเร็วๆ นี้ เช่น frame-dragging effect โดย Gravity Probe B, Gravitational Wave โดย LIGO และอีกมากที่ยังรอคอยการยืนยัน

ดังนั้น จะเห็นได้ว่าแม้กระทั่งนักทฤษฎี ก็ยังต้องอ้างอิงการสังเกตการณ์ในการยืนยันทฤษฎี และไม่ใช่ n=0 อย่างที่เขากล่าวอ้าง

- มีการค้นพบอีกมากที่ "n=1"

มีคนยกตัวอย่างขึ้นมาถึง "การค้นพบเพนนิซิลลิน หาก Fleming แค่โยนจานเพาะเชื้อทิ้ง โดยปราศจากความสังเกตและการหาเหตุผลมาอธิบาย โลกนี้ก็จะไม่มีวันค้นพบ Penicillin"

แต่ความเป็นจริงแล้ว Alexander Flemming ผู้ค้นพบเพนนิซิลิน เขาก็ไม่ได้อ้างอิงมาจาก n=1 อย่างที่เข้าใจกันผิดๆ แต่เขาสังเกตจาก n นับล้านตัวของเชื้อรา ที่สามารถยับยั้งแบคทีเรียได้ (ไม่ใช่ว่ามองเพียงว่าหนึ่งจานเพาะเชื้อ แล้วก็บอกว่า n=1) และก็แน่นอนว่า Alexander Flemming นั้นก็ไม่ได้สรุปผลเพียงแค่จากจานเดียว เพราะเขาต้องไปทำการทดลองเพื่อยืนยันเพิ่มเติมอีกมากมาย

ความเป็นจริงแล้ว สาขาดาราศาสตร์นี่แหล่ะ ที่เป็นสาขาหนึ่งที่ยืนยันการค้นพบจาก n จำนวนน้อยๆ บ่อยครั้ง เนื่องจากปรากฏการณ์หลายๆ อย่างทางดาราศาสตร์นั้นอาจจะเป็น transient และเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียว เช่น LIGO ค้นพบการชนกันของหลุมดำ[4] เนื่องจากหลุมดำนั้นจะไม่ได้เกิดการชนกันอีกแล้ว และคลื่นความโน้มถ่วงของการชนนั้นก็ผ่านเลยโลกของเราไปแล้ว และไม่ได้มีเครื่องตรวจวัดอื่นอีก เราจะยืนยันได้อย่างไรว่าการค้นพบนี้เกิดขึ้นจริง?

เช่นเดียวกัน แม้ว่าเหตุการณ์นี้จะเป็นเหตุการณ์เดียว แต่การยืนยันว่ามีการชนกันของคลื่นความโน้มถ่วงนั้น เกิดขึ้นจากจำนวนจุดข้อมูลนับพันจุด ซึ่งถูกนำไป fit กับโมเดลการเกิดคลื่นความโน้มถ่วง และตรงกันกับการรวมตัวกันของหลุมดำสองหลุมมวล 29 และ 36 เท่าของดวงอาทิตย์อย่างไม่ผิดเพี้ยน และนอกจากนี้ก่อนที่จะมาเป็นข้อมูลจะต้องมีการเทียบกับ baseline ก่อนที่จะยืนยันได้ว่าข้อมูลที่เกิดขึ้นนั้นมีนัยะสำคัญเป็นอย่างมากเทียบกับสัญญาณรบกวนปรกติ ไม่เพียงเท่านั้น คลื่นความโน้มถ่วงนี้ถูกยืนยันทั้งโดยเครื่องตรวจวัดที่ Hanford, Washington และ Livingston, Louisiana พร้อมกันโดยไม่ผิดเพี้ยน จึงเป็นการยากที่จะเกิดขึ้น "โดยบังเอิญ" และแท้จริงแล้วเกิดขึ้นจากข้อมูลเป็นจำนวนมาก และ n นับหลายล้านชุดข้อมูล

และถึงแม้ว่าการสังเกตการณ์ปรากฏการณ์หลายๆ อย่างในทางดาราศาสตร์นั้นจะไม่สามารถทำซ้ำได้ แต่เรายังพิจารณาเงื่อนไข Reproducibility ได้ว่า "ในทางทฤษฎีแล้ว หากเหตุการณ์เดิมเกิดขึ้นซ้ำอีก สังเกตโดยกล้องเดิมด้วยวิธีเดิม เราก็เชื่อว่าเราจะน่าได้ผลเช่นเดิม" ซึ่งนักดาราศาสตร์ก็ต้องทำทุกวิถีทางเพื่อที่จะให้แน่ใจว่าคำกล่าวเบื้องต้นนั้นเป็นความจริง และเราก็ได้ยืนยันโดยการทำการสังเกตการณ์ปรากฏการณ์อื่นที่ใกล้เคียงกันและได้ผลสอดคล้องกันอย่างต่อเนื่อง

- สรุป: เราสามารถทำการค้นพบที่ n=2 ได้หรือไม่?

คำตอบก็คือ "ขึ้นอยู่กับว่าเรากำลังพยายามจะสรุปผลว่าอะไร" ถ้าสมมติเราต้องการสรุปว่า "ฮิปโปสีชมพูบินได้มีอยู่จริง" แน่นอนว่าเราต้องการเพียงแค่ n=1 เพียงฮิปโปสีชมพูบินได้เพียงตัวเดียว เราก็สามารถยืนยันข้อสรุปของเราได้แล้ว และต่อให้เราพูดถึงภูมิที่เกิดจากวัคซีน หากเราต้องการสรุปแค่ว่า "วัคซีนทำให้เกิดภูมิ" ก็คงไม่ผิดอะไรหากจะใช้ภูมิจากประชากรคนเดียวในการยืนยัน (เพราะจริงๆ จำนวน antibody นับหมื่นที่ตรวจพบในเลือดต่างหาก ที่เป็นตัวยืนยัน)

แต่หากเราต้องการสรุปว่า "ประชากรที่ได้รับวัคซีนสามเข็มนี้มีภูมิในอัตราที่สูงกว่าประชากรที่ได้รับวัคซีนเพียงสองเข็มอยู่ถึง 30 เท่า" เราคงต้องถามว่าหากเราใช้เพียง n=2 เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าค่าที่วัดได้จากประชากรสองคนนั้น สามารถสะท้อนถึงประชากรผู้ที่จะฉีดวัคซีนสามเข็มในอนาคต และหากเราเจาะตรวจคนถัดไป เราจะยังพบว่าภูมิยังมากกว่าในปริมาณ 30 เท่าอยู่อีกหรือไม่?

ถ้าไม่ เราก็ควรจะรอจนกว่าจะแน่ใจในระดับหนึ่ง ก่อนที่จะมานำเสนอผลงานให้คนอื่นฟัง ไม่งั้นก็จะโดนทัวร์ลงเช่นนี้แล

อ้างอิง/อ่านเพิ่มเติม:
[1] https://www.facebook.com/matiponblog/photos/1407760732767462/
[2] https://www.facebook.com/matiponblog/photos/1440851326125069/
[3] https://www.facebook.com/matiponblog/photos/1633172406892959
[4] https://www.facebook.com/matiponblog/photos/427749910768554

Listen and download on your favorite platform♡
https://lol-JP.lnk.to/honoka-futureID

Honoka is a member of the Japanese dance and vocal group“lol -エルオーエル-”.
This song was produced by KM, one of the most talented producers in Japan today.
The song is about love that hasn’t been erased from memories yet.
This piece is about an important love and the feelings that you can’t forget even though you know that you have to move on because it’s for you and your future.
This work carries a message that only a woman can send to the worldview of Alternative Pop.

◆Official web site
http://avex.jp/lol/

◆YouTube
lol -エルオーエル-Official Channel：https://www.youtube.com/channel/UCTAs...
Playlist：https://www.youtube.com/playlist?list...

◆Twitter
honoka：https://twitter.com/lol_honoka
lol-エルオーエル-：https://twitter.com/lol_avex

◆Instagram
lol-エルオーエル-：https://www.instagram.com/lol_official/
honoka：https://www.instagram.com/honoka_lol/

◆TikTok
https://www.tiktok.com/@lol_avex


Produced by KM
Music & Lyrics : KM & Lil'Leise But Gold

Music Video Credits
Director : Nickey Rourke
Producer : Kento Shinozaki
Production : 蔵屋
Stylist : Keita Uchida
Costume : SUPPLIER
@supplier_official
https://www.supplier-tokyo.com



Lyrics♡

Now remember, Falling Falling is inevitable
Going Going I wanna start walking
Never ever stop, a big 1step
Future is mine
I remember you
Sorry
I didn’t hear that
Lonely, I want to forget just that day, big 1step
Future is mine

1.2.3 call, not answering my phone
4.5.6 move out from your room, change into a dress, redraw the rouge, pressing down my temples
Narrowing my eyes. Do you like pure girls wearing fur? Unfortunately, I don’t have it in me to balance the scales of Love & Money. After I lose and realize, I can’t do anything about it later.

Memories still stacked not erasable
I miss you but I can’t hate you. You are my special. Frustrated feelings
I’m in love, I still hear you

Now remember, falling falling is inevitable
Going Going I wanna start walking
Never ever stop, a big 1step
Future is mine
I remember you
Sorry
I didn’t hear that
Lonely, I want to forget just that day, big 1step
Future is mine

A sunny sky
Wobbly and
Soft determination, cloudy vision, dragging an umbrella that I don’t even use.
The heart flies away. Thoughts of that day, pretend to not know. Falling tears thinking that I might have forgotten something.
One after another, memories become glorified, I hear voice from the heavens saying, stop doing that.
A gulf that cannot be filled even if I pick up all the love and open doors. Sadness is transparent, I feel like I’ve lost my smile. I can’t go back to that place.
I’m sure someday, the memories of my feelings will melt, far and far away.
Soar high, I’m letting the wind carry my body and mind
Memories still stacked not erasable
I miss you but I can’t hate you. You are my special, frustrated feelings
I’m in love, I still hear you

Now remember, falling falling is inevitable
Going Going I wanna start walking
Never ever stop, a big 1step
Future is mine
I remember you
Sorry
I didn’t hear that
Lonely, I want to forget just that day, big 1step
Future is mine

チャンネル登録お願いします。
→　http://u0u1.net/QWo0

★Twitter
MotorSports Battlefield ver1　(MBFv1)
@BattlefieldVer1
★ニコニコ動画
https://www.nicovideo.jp/my/top
過去にアップロードした動画を順次公開しております。
自主削除した動画が順次投稿されています。
こちらのフォローも宜しくお願いします。

☆究極ライディング スライディング,エルボーダウン, 肩擦り,頭擦り,ドリフト, compilation
　　
使用BGM:OPENNING
☆彡NoCopyrightSounds
ROY KNOX Shiah Maisel - Living With Regret [NCS Release]
https://www.youtube.com/watch?v=VTcttmCCh8Y
☆彡画像転用【Image quote】
☆彡動画クレジット【Movie Credit】
　動画の順番です。【The order of the videos.】
　MotoGP関連の動画も編集させて頂いてます。
　I also edit videos related to MotoGP.

★MotoGP
https://www.youtube.com/channel/UC8pYaQzbBBXg9GIOHRvTmDQ

➀fabio quartararo Elbow down, knee down,shoulder down #Motogp #yamaha #20 #fabioquartararo #eldiablo
　https://www.youtube.com/watch?v=YpuaQUAFOno

➁Attempting the WORLDS FASTEST Elbow Drag! (109mph)
　https://www.youtube.com/watch?v=EtsKZN_y2Pw

➂Knee dragging to Head drag No Crash Motorcycle racing track
　https://www.youtube.com/watch?v=T645xjxMxTc

➃Casey Stoner Amazing Slide Valencia 2011
　https://www.youtube.com/watch?v=t8mRFF2BQ24

⑤Elbow down in super slow motion - Axel Bassani Kawasaki ZX6R
　https://www.youtube.com/watch?v=9nCk2M5JSh0

⑥Video de la salvada del año de Marc Márquez, la caida que no fue
　https://www.youtube.com/watch?v=BnOor-nx8fg

　WorldSBK
⑦Elbows down at Turn 17!
　https://www.youtube.com/watch?v=03_Ud0S92S8&t=25s

⑧R History. Your Future. We R1. Yamaha YZF-R1M YZF-R1
　https://www.youtube.com/watch?v=Mcdx9H9ZeNU

⑨Marquez slide indy
　https://www.youtube.com/watch?v=0t7RiKMUsDc

⑩Stoner derrape
　https://www.youtube.com/watch?v=qpWsDROVvuI

⑪Casey Stoner Drifting Ducati at Phillip Island
　https://www.youtube.com/watch?v=Yw24pY6ScNA

⑫Drift motorcycle alex lemarseillais
　https://www.youtube.com/watch?v=Twm5uNeaqzA&t=21s

Don't forget to turn on the bell icon for future uploads 🔔✔️
西洋音樂愛好者✨這裡不會有冗長的介紹文卻是個讓你挖歌的好地方😎

追蹤Gina music社群挖掘更多音樂🌹
facebook👉 https://www.facebook.com/Ginamusicland
instagram👉https://www.instagram.com/ginamusic_yujia/
spotify 歌單👉https://open.spotify.com/playlist/2EfPjFfdqN8NzUwj1XNoZC
kkbox👉https://www.kkbox.com/tw/tc/profile/GqICYlKUZnCZyC0RO7


🌺贊助GINA讓頻道走得更長久•̀.̫•́✧👉https://p.opay.tw/WSwM8
Donate and support my channel (PayPal) 👉https://paypal.me/ginamusic?locale.x=zh_TW


想讓更多人認識你的聲音嗎?歡迎投稿😎
Submit your music 👉ginamusictaiwan@gmail.com
For business inquiries about copyright issues, photos and song submissions,
please contact👉 https://www.facebook.com/Ginamusicland
____________________________________________________
Social Media:

▶ Download / Stream link : https://monstercat.ffm.to/outloud-brn7

👑Fairlane
https://twitter.com/FairlaneMusic​
https://www.facebook.com/fairlaneoffi...​
https://www.instagram.com/fairlanemusic​

👑 ROZES
https://www.facebook.com/ROZESsounds​
https://twitter.com/ROZESsounds​
https://www.instagram.com/rozessounds/​

👑 JT Roach
https://www.instagram.com/jtroach/​
https://www.facebook.com/JTRoachMusic/​
https://twitter.com/jtroachmusic

----------------------------------------------------------------------

Lyrics:

I’ve been dragging my feet slowly
我拖著那沉重的腳步
Sittin’ here waiting for you
坐在這裡等待著你的到來
Don’t seem to want to listen
似乎不想去聆聽
Even when my heart knows the truth
即使那事實 我心裡已然知曉

It doesn’t matter who’s to blame
該去怪誰已經不重要了
To blame, to blame
The good we had has slipped away
你我之間的那份美好就這樣消逝了
Away

Don’t wanna say it out loud
並不想說出真相
'Cause then it feels real
因為這份感覺 是那麼真實
Don’t wanna carry around
無意再將其背負
This thought that could kill
這份念頭 應該就此打消了
You’re easy to talk to
你是那種能聊得來的人
So why’s it so hard to
所以為何 我卻難以
Break the seal
打破你的心牆
Start to heal
治癒你的創傷
Don’t wanna say it out loud
並不想說出真相
'Cause then it feels real
因為這份感覺 是那麼真實

Told my roommate something’s wrong
我告訴我的室友 我們的感情出了點問題
And I don’t know what to do
如今我不知所措
I could tell it was the end
也許我可以說 一切都結束了
When you walked into the room
當你走進房間時

The last time I might see your face
也許是我最後一次 看見你的面龐
Your face, face
I think its more than I can take
我想我已然無法承受
Can take

Don’t wanna say it out loud
並不想說出真相
'Cause then it feels real
因為這感覺 是那麼真實
Don’t wanna carry around
無意再將其背負
This thought that could kill
這份念頭 應該就此打消了
You’re easy to talk to
你是那種能聊得來的人
So why’s it so hard to
所以為何 我卻難以
Break seal
打破你的心牆
Start to heal
治癒你的創傷
Don’t wanna say it out loud
我並不想說出真相
'Cause then it feels real
因為這份感覺 是那麼真實

You’re easy to talk to
你是那種能聊得來的人
So why’s it so hard to
所以為何 我卻難以
Break the seal
打破你的心牆
Start to heal
治癒你的創傷
Don’t wanna say it out loud
我並不想說出真相
'Cause then it feels real
因為這是份如此真實的心傷

歌詞翻譯: Cepohalm

#Fairlane​ #ROZES​ #JTRoach​ #OutLoud​ #Lyrics​