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はてなキーワード: 考察とは
俺としてはチャーハンを食べたい。とても食べたい。今すぐ搔っ込みたい。しかしチャーハンは危険だ。人気すぎる。競合必死だろう。
くじで負けると、俺の１巡目指名はほかの人に１巡目で取られた後の残り物になる。つまり２軍レベルの料理になってしまう。
これはやばい。競合は避けなければならない。
となると、第二候補である餃子もやめておいたほうがいい。餃子も絶対に競合する。
とすれば、回鍋肉あたりが無難そうに思えるが、このへんが一番、危険そうな気もする。俺と同じ思考の人間がいたら、そいつは回鍋肉を指名する確率が高い。
裏をかいてラーメン一本釣りでドヤ顔するのはどうだろうか。それはさすがにやりすぎか。
ならばエビチリか。しかしエビチリは「俺は人とは違う」と思いこんでいる凡人が一番、チョイスしてきそうな料理って感じがする。
トマトと卵の炒め物？いや、それはない。お前、ほんまにそれが食いたいんか、と問いたい。小一時間ばかり問い詰めたい。自分はセンスあるって言いたいだけちゃうんかと。
昔、「実家の古い倉から人肉食の場面と思わしき絵巻物が見つかった」っていうスレが2ちゃんねるに立って
子曰く、「用間有五：有因間、有内間、有反間、有死間、有生間。」
増田よ、これを聞いて何を思うか。孫子が言うように、情報を制するのは戦略の肝であり、同時に人心を読み解く力も必要である。
増田が感じる苛立ちや困惑は、確かに意を尽くすに値するが、それらを解決するためにはもう一つの次元での考察も必要だ。増田が指摘する通り、そのおっさんが職務遂行能力やコミュニケーション能力に欠けるのかもしれない。しかし、もし彼が360°評価の導入を提案する理由がそこにあるとするならば、彼の行動には深層的な意図が含まれているのかもしれない。間者が五種に分かれるように、人の動機も単一ではない。
増田よ、彼の真意を探り、それを理解しようとする姿勢が必要だ。言動の表面を見るだけでなく、その背後にある思いを探ることも一考に値する。もし彼が無自覚に問題を引き起こしているのなら、それを適切に指摘し、彼が自らの欠点に気づくように導くことも一つの道だ。これもまた、戦わずして勝つ策である。
課長への不満も理解できるが、無用な対立を避けるためには、その状況下で増田がどのように立ち回るべきなのかを考えることが大切だ。困難な局面でも、冷静かつ客観的に対処することが求められる。また、適時にフィードバックを与えることで、状況改善が見込めるかもしれない。増田よ、心を固く持ち、賢明に行動することを期待している。
経済を表現する空間を E とし、これを局所凸位相線形空間とする。価格空間 P を E の双対空間 E* の部分集合とし、商品空間 X を E の部分集合とする。
Z: P × Ω → X を一般化された超過需要関数とする。ここで Ω は外生パラメータの空間である。Z は以下の性質を満たす：
(b) 一般化された同次性：任意の λ ＞ 0 に対して Z(λp, ω) ≈ Z(p, ω)
(c) 一般化されたワルラスの法則：＜p, Z(p, ω)＞ = 0
ここで ＜・,・＞ は E* と E の間の双対性を表す
(d) 境界条件：p が P の境界に近づくとき、||Z(p, ω)|| は無限大に発散
価格の動的調整を表現するために、以下の無限次元力学系を導入する：
dp/dt = F(Z(p, ω))
ここで F: X → TP は C^1 級写像であり、TP は P の接束を表す。
定理1（均衡の存在）：適切な位相的条件下で、Z(p*, ω) = 0 を満たす p* ∈ P が存在する。
証明の概略：KKM（Knaster-Kuratowski-Mazurkiewicz）の定理を一般化した不動点定理を応用する。
定理2（局所安定性）：p* の近傍 U が存在し、初期値 p(0) ∈ U に対して、解軌道 p(t) は t → ∞ のとき p* に収束する。
証明の概略：リャプノフ関数 V(p) = ||Z(p, ω)||^2 / 2 を構成し、V の時間微分が負定値となることを示す。
不均衡状態における経済主体の行動を記述するために、以下の最適化問題を導入する：
最大化 U_i(x_i)
制約条件 ＜p, x_i＞ ≤ w_i + Σ_j p_j min{z_ij, 0}
ここで U_i は効用汎関数、w_i は初期富、z_ij は財 j に対する主体 i の超過需要である。
確率空間 (Ω, F, P) 上で、以下の確率微分方程式を考察する：
dp(t) = F(Z(p(t), ω))dt + σ(p(t), ω)dW(t)
ここで W(t) は適切な次元のウィーナー過程、σ はボラティリティ作用素である。
ε dp/dt = F(Z(p, ω))
この解析により、短期的な価格調整と長期的な均衡の関係を明らかにする。
定理3（一般化された不動点定理）：P が局所凸位相線形空間 E の非空、凸、コンパクト部分集合であり、F: P → P が連続写像であるとき、F は不動点を持つ。
この定理を用いて、より一般的な経済モデルにおける均衡の存在を証明できる。
ε → 0 のとき、特異摂動問題 ε dp/dt = F(Z(p, ω)) の解の漸近挙動は、元の動的システムの長期的均衡と一致する。
簡潔に言うと: キィニチを強く使いたいなら引くべき。
冗長に言うと: まず、近々登場するエミリエは公開情報から分かるとおり、燃焼状態の敵に対して顕著なダメージを出せる草元素の設置型サブアタッカーである。燃焼反応をテーマにしたキャラは初なので、実装時点ではエミリエと明白なテーマ性合致を持つ既存キャラはいない。一般論として、このゲームは、庶民的な金銭感覚からかけ離れた課金をして――つまり凸やモチーフ武器によって強引に強くする方法以外だと、ビルドとチーム編成をしっかり噛み合わせることをしないと、例え新キャラであっても性能面でキャラを採用する意義を見いだしにくく、活躍させづらい。こうなるのは、性能の縦方向のインフレを抑えて、組み合わせによって戦術を横方向に拡張していく作風だからだ。いい事ではあるが、ガチャゲーとしてユーザーの「引きたい」という欲を手放しで後押しできなくなる副作用がある。そのため、キャラの取得や育成計画を立てるにあたって、現状で強編成が思い浮かびにくいキャラの場合、将来実装されるであろうキャラたちの性能を見据える必要があるのだが、公式による先出し情報はあまりにも乏しい。これがリークが盛り上がる理由である。こうしたやむを得ない理由により、リーク情報を扱う。以下、そうした情報を嫌う人のために文字を保護色にするので、読む場合はテキスト選択状態にして色反転されたし。
エミリエは燃焼自体のダメージを上げるような性能ではなく、燃焼状態の敵に対して最大36%の自己バフと設置物強化を利用して周期的な高DPSを発揮できる攻撃%スケールのサブアタッカー(オフフィールドDPS)である。元素スキルによる設置物は次のように強化される。近くの敵が燃焼状態でありつづける理想状態なら1.5秒間隔で約150%x2の単体追尾ダメージ、また別に固有天賦による4秒間隔の約600%中範囲追尾ダメージを放つようになる。この状態に育つまで前者に4秒、後者に8秒の準備期間がある。継続22秒のCT14秒。スナップショット非対応。元素爆発は50族のCT13.5秒で、設置しなおした上で約3秒の間に9hitのバウンド攻撃を行う。敵数によりダメージ出力が変わりそうだが、爆発もいい火力になる。凸効果は1凸と2凸が強力で、無凸からDPSが+40%→+30%くらい伸びていく。1凸はスキルの立ち上がりの遅さが改善され、固有天賦の600%追撃も1.6倍速で出るようになる。2凸で草耐性-30%デバフ、4凸で爆発が16hit化、6凸で通常or重撃を振るメインアタッカー化する。付着頻度はスキルが3秒おき、固有天賦600%が毎回、爆発が3hit/2.5秒。
同じく草サブアタッカーであるナヒーダと比べると、燃焼下の無凸エミリエは付着性能に劣り、反応を含めない純粋な草ダメージでは勝る可能性があるものの、非燃焼時は付着も火力も著しく劣る。またナヒーダが持つ熟知等のサポ性能も無凸エミリエは持たない。なので燃焼溶解のパーツとして見るとナヒーダ所持者にとっては優位性が低いものの、一応リオセスリや甘雨をメインとした燃焼溶解チームにナヒーダの代替として組み込むことは可能。ナヒーダと比べて多wave戦闘に強くはなる。だが最も輝くのは燃焼を絡めた新機軸のチームへの採用時だろう。新機軸を言語化するなら、燃焼状態の維持を前提とするためにそれを妨げるほど高頻度で水・雷・氷を付着しかねないキャラを排除したチームで、かつ炎メインアタッカーまたは草メインアタッカーとペアで運用し、かつそのメインアタッカーは炎なら蒸発溶解、草なら激化といった火力系の元素反応に依存しない(=付着弱めで熟知不要)、単純なゴリラ火力で殴っていくタイプの炎or草アタッカーである必要がある。実装時点でもっともはまり役となるチームは、アルレッキーノ/エミリエ/ベネット/鍾離or万葉、という編成になるだろう。
最適聖遺物は遂げられなかった想い4セットだが、その場合香菱・ベネット・ディシア・トーマ・鍾離などの炎付着・耐久要員の誰かに深林4をつけたい。エミリエ自身に深林4をつけても遂げ4の96-98%程度の個人DPSは出るので、利便性を重視するならば深林4でもいいかもしれない。とはいえチームDPSで見ると深林4は妥協になる。推奨メインステータスは攻撃%,草ダメ,会心系。前述のような新機軸チームで使うのであれば元素熟知は不要。元素チャージについては、50族で軽めではあるものの裏にいる時間が長いため、草1編成であれば160程度ほしい。後述のように草メインアタッカーと組む場合は130ほどで良くなる。劇団4はそこまで合致せず、2セット複合と程度になる。固有天賦による4秒毎の600%ダメージは元素スキル扱いではなく、そこそこダメージを出す爆発にも乗らないため、劇団4の性能をフルには発揮できない(5割ほど)。武器は星4ならば死闘の槍が良い。
ここが本題。5.0で追加されるキィニチが燃焼・烈開花シナジーのあるメインアタッカーになる。深林4の効果を2キャラで活用できる上、炎メインアタッカーの場合と違って翠緑4を挟みたくなる悩みも消える。キィニチを前提とすると、キィニチ/エミリエ/香菱/ディシアとなる。このチームの香菱は火力ではなく安定的な広域炎付着と深林4散布に期待するポジション。キィニチは5.0新遺物がどちらも使えて相当強力だが、勇者絵巻が自身のみならずエミリエ香菱にも50%ダメバフを配れるので有力。エミリエは遂げ4、ディシアは千岩4。キィニチはスキルの強化状態中に通常を振るのでディシア枠はトーマの方が良い可能性がある。炎を頻繁に消費する水雷氷キャラがいなければ燃焼自体は炎1人(香菱やトーマ)でも維持できるので、炎共鳴を捨ててラスト1枠に鍾離やシグウィンを入れられる可能性がある。シグウィンバフの対象となるのはエミリエの1.5秒毎2hitとグゥオパァーだが、1凸シグウィンは18秒毎に18hit分バフ提供できるのでエミリエだけでも理論上は使い切れる。香菱は西風持ってグゥオパァー封印もありかもしれない。ただしシグウィン採用の場合キィニチの中断耐性に不安が残る。なおキィニチはスキルでタゲった敵を中心に動き回るのでベネットとは相性が悪そう。
キィニチ/エミリエの炎枠はナタキャラで更新される可能性が極めて高い。炎神が有力候補だろう。勇者絵巻4はどちらかというとサポキャラ向けで、実質1チームに1人のみ制限があるが、これをナタ炎キャラに移して、キィニチはメインアタッカー向けの黒曜の秘典4にし、最後の1人が深林4を持つ、という形が終着点になりそうだ。
決定木は、質問を使って答えを見つけるゲームのようなものです。木の形をした図を使って、質問と答えを整理します。例えば、「今日は外で遊べるかな？」という大きな質問から始めます。
まず「雨が降っていますか？」と聞きます。「はい」なら「家で遊ぼう」、「いいえ」なら次の質問に進みます。次に「宿題は終わっていますか？」と聞きます。「はい」なら「外で遊ぼう」、「いいえ」なら「宿題をしてから遊ぼう」となります。
このように、質問を重ねていくことで、最終的な答えにたどり着きます。決定木は、こうした「もし〜なら」という考え方を使って、物事を順序立てて考えるのに役立ちます。
決定木は、機械学習における重要な分類・回帰アルゴリズムの一つです。データを特定の特徴に基づいて分割し、ツリー構造を形成することで、新しいデータの分類や予測を行います。
4. 枝：各ノードを結ぶ線、条件を表す
2. その特徴に基づいてデータを分割
3. 各サブセットに対して1と2を再帰的に繰り返す
4. 停止条件（深さ制限や最小サンプル数など）に達したら終了
決定木の利点は、解釈が容易で直感的であること、非線形の関係性も捉えられること、特徴量の重要度を評価できることなどです。一方で、過学習しやすい傾向があり、小さなデータの変化に敏感に反応する欠点もあります。
決定木は、分類および回帰問題に適用可能な非パラメトリックな監督学習アルゴリズムです。特徴空間を再帰的に分割し、各分割点で最適な特徴と閾値を選択することで、データを階層的に構造化します。
決定木の構築プロセスは、以下の数学的基準に基づいて行われます：
ここで、H(S)はエントロピー、Svは分割後のサブセット、piはクラスiの確率、yiは実際の値、ŷiは予測値を表します。
1. 事前剪定（Pre-pruning）：成長の早期停止
2. 事後剪定（Post-pruning）：完全に成長した木を後から刈り込む
決定木の性能向上のために、アンサンブル学習手法（ランダムフォレスト、勾配ブースティング木など）と組み合わせることが一般的です。
決定木は、特徴空間の再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、分類および回帰タスクに適用可能です。その理論的基盤は、情報理論と統計学に深く根ざしています。
決定木の構築アルゴリズムとして最も一般的なのは、CART（Classification and Regression Trees）です。CARTは以下の手順で実装されます：
決定木の拡張：
これらの高度な手法により、決定木の表現力と汎化性能が向上し、より複雑なパターンの学習が可能となります。
決定木は、特徴空間Xの再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、その理論的基盤は統計的学習理論、情報理論、および計算学習理論に深く根ざしています。
決定木の数学的定式化：
Let D = {(x₁, y₁), ..., (xₙ, yₙ)} be the training set, where xᵢ ∈ X and yᵢ ∈ Y. The decision tree T: X → Y is defined as a hierarchical set of decision rules.
For classification: P(y|x) = Σᵢ P(y|leaf_i) * I(x ∈ leaf_i)
For regression: f(x) = Σᵢ μᵢ * I(x ∈ leaf_i) where I(·) is the indicator function, leaf_i represents the i-th leaf node.
決定木の最適化問題： min_T Σᵢ L(yᵢ, T(xᵢ)) + λ * Complexity(T) where L is the loss function, λ is the regularization parameter, and Complexity(T) is a measure of tree complexity (e.g., number of leaves).
H(Y|X) = -Σᵧ Σₓ p(x,y) log(p(y|x))
I(X;Y) = H(Y) - H(Y|X)
2. ジニ不純度：
Gini(t) = 1 - Σᵢ p(i|t)²
MSE(t) = (1/|t|) * Σᵢ (yᵢ - ȳ_t)²
1. 一致性と収束速度： 決定木の一致性は、Breiman et al. (1984)によって証明されました。収束速度はO(n^(-1/(d+2)))であり、dは特徴空間の次元です。
2. バイアス-バリアンストレードオフ：深い木は低バイアス・高バリアンス、浅い木は高バイアス・低バリアンスとなります。最適な深さは、バイアスとバリアンスのトレードオフによって決定されます。
3. 決定木の表現力：任意のブール関数は、十分に深い決定木で表現可能です。これは、決定木がユニバーサル近似器であることを意味します。
4. 計算複雑性理論：最適な決定木の構築はNP完全問題であることが知られています（Hyafil & Rivest, 1976）。そのため、実用的なアルゴリズムは貪欲な近似アプローチを採用しています。
5. 正則化と構造リスク最小化：L0正則化（葉ノード数のペナルティ）やL2正則化（葉ノードの予測値に対するペナルティ）を用いて、構造リスク最小化原理に基づいたモデル選択を行います。
6. 情報幾何学的解釈： 決定木の学習過程は、特徴空間上の確率分布の漸進的な分割と見なすことができ、情報幾何学の観点から解析可能です。
7. カーネル決定木：非線形カーネル関数を用いて特徴空間を暗黙的に高次元化し、より複雑な決定境界を学習する手法です。
8. 量子決定木：量子コンピューティングの原理を応用し、古典的な決定木を量子系に拡張した手法です。量子重ね合わせを利用して、指数関数的に多くの分岐を同時に評価できる可能性があります。
これらの高度な理論と技術を組み合わせることで、決定木アルゴリズムの性能と適用範囲を大幅に拡張し、より複雑な学習タスクに対応することが可能となります。
この意見は、ゲームの世界と現実世界における「ハードモード」と「イージーモード」の違いを通じて、社会的評価の仕組みを考察しています。
ゲームの世界では、ハードモードをクリアすることはプレイヤーのスキルや努力を示す証拠として認識されます。
ハードモードは通常、敵の攻撃力や耐久力が上がるなどの難易度が高く設定されており、これをクリアすることはプレイヤーの実力を証明するものとされています。
そのため、ハードモードをクリアしたプレイヤーは「ハードモードクリア者」として、他のプレイヤーやコミュニティから高い評価を受けることができます。
一方、現実世界では、貧困、飢餓、戦争などの「ハードモード」を経験しても、それが直接的に社会的評価や地位に結びつくことは少ないです。
むしろ、恵まれた遺伝や環境要因（「イージーモード」）を持つ人々が高い評価を受けやすい傾向があります。
これは、現実世界では個々の努力や困難の克服が見えにくく、評価されにくい一方で、既存の社会構造や環境が個人の成功に大きな影響を与えるためです。
ゲームの世界では、ハードモードをクリアすることで直接的な評価や称賛が得られるのに対し、現実世界では、困難を乗り越えることが必ずしも評価に結びつかないという現象が見られます。
これにより、現実世界では「イージーモード」をプレイする人々が高い評価を受けやすいという指摘がなされています。
この比較は、社会的評価の不公平さや構造的な問題を浮き彫りにし、現実世界における努力や困難の克服がもっと評価されるべきだという意見を示唆しています。
注意: 以下のデータは実際の統計データではなく、分析の目的で作成した仮想のデータです。実際の分析には、信頼できる公的機関からの正確なデータを使用する必要があります。
| 年 | ドル円為替レート（年平均） | 実質GDP成長率（%） | 有効求人倍率 |
| ------ | --------------------------- | ------------------- | -------------- |
| 1980 | 226.74 | 2.8 | 0.75 |
| 1985 | 238.54 | 6.3 | 0.68 |
| 1990 | 144.79 | 5.6 | 1.40 |
| 1995 | 94.06 | 2.7 | 0.63 |
| 2000 | 107.77 | 2.8 | 0.59 |
| 2005 | 110.22 | 1.7 | 0.95 |
| 2010 | 87.78 | 4.2 | 0.52 |
| 2015 | 121.04 | 1.6 | 1.20 |
| 2020 | 106.77 | -4.5 | 1.18 |
| 2023 | 140.00 | 1.9 | 1.30 |
## 2. 散布図の作成
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# データ
exchange_rate = [226.74, 238.54, 144.79, 94.06, 107.77, 110.22, 87.78, 121.04, 106.77, 140.00]
gdp_growth = [2.8, 6.3, 5.6, 2.7, 2.8, 1.7, 4.2, 1.6, -4.5, 1.9]
job_ratio = [0.75, 0.68, 1.40, 0.63, 0.59, 0.95, 0.52, 1.20, 1.18, 1.30]
# GDP成長率との散布図
plt.subplot(121)
plt.scatter(exchange_rate, gdp_growth)
# 有効求人倍率との散布図
plt.subplot(122)
plt.scatter(exchange_rate, job_ratio)
plt.tight_layout()
plt.show()
```
## 3. 相関係数の算出
```python
correlation_gdp = np.corrcoef(exchange_rate, gdp_growth)[0, 1]
correlation_job = np.corrcoef(exchange_rate, job_ratio)[0, 1]
print(f"為替レートとGDP成長率の相関係数: {correlation_gdp:.2f}")
print(f"為替レートと有効求人倍率の相関係数: {correlation_job:.2f}")
```
## 4. 分析結果
## 5. 考察
- 弱い正の相関（0.32）が見られます。
- これは、円安傾向（為替レートの上昇）が若干のGDP成長率の上昇と関連している可能性を示唆しています。
- ただし、相関は弱いため、他の要因も大きく影響していると考えられます。
- 非常に弱い負の相関（-0.15）が見られます。
- この結果からは、為替レートと有効求人倍率の間に明確な関係性を見出すことは難しいです。
- 雇用市場は為替レート以外の多くの要因に影響されている可能性が高いです。
3. 全体的な考察:
- 為替レートと経済指標の間に強い直接的な関係性は見られませんでした。
- 経済は複雑なシステムであり、為替レート以外にも多くの要因が影響しています。
- 時期によって関係性が変化している可能性もあるため、より詳細な時系列分析が有用かもしれません。
- また、産業別の分析や、輸出入への影響など、より細分化された視点での分析も考慮する価値があります。
4. 注意点:
- このデータセットは限られたサンプル数であるため、結果の解釈には慎重になる必要があります。
- 実際の分析では、より長期かつ詳細なデータを用い、統計的有意性も考慮する必要があります。
## 6. 今後の分析案
5. 他の経済指標（インフレ率、株価指数など）との関係性の検討
本日は、チャールズ・サンダース・パースのプラグマティズム、特にその認識論的基盤と論理学的側面に焦点を当てて考察を深めた。
パースのプラグマティズムの核心は、彼の提唱した「プラグマティックな格率」（pragmatic maxim）にある。この格率は、"Consider what effects, that might conceivably have practical bearings, we conceive the object of our conception to have. Then, our conception of these effects is the whole of our conception of the object."（我々の概念の対象が持つと考えられる、実践的な影響を持ちうる効果を考察せよ。そうすれば、これらの効果についての我々の概念が、その対象についての我々の概念の全体となる）というものだ。
この格率の重要性は、その認識論的含意にある。パースは、概念の意味をその実践的帰結に求めることで、形而上学的な思弁を排し、経験的に検証可能な知識の基盤を提供しようとした。これは、ウィーン学団の論理実証主義に先駆けるものであり、20世紀の科学哲学の発展に多大な影響を与えた。
パースの論理学への貢献も看過できない。彼の提唱した「存在グラフ」（Existential Graphs）は、命題論理と述語論理を視覚的に表現する革新的なシステムであり、現代の計算機科学におけるグラフ理論の先駆けとなった。また、パースの「関係論理学」（Logic of Relations）は、フレーゲの述語論理と並んで、現代論理学の基礎を築いたと言える。
さらに、パースの「アブダクション」（abduction）の概念は、科学的発見の論理を解明する上で極めて重要だ。アブダクションは、演繹や帰納とは異なり、新たな仮説を生成する推論形式であり、パースはこれを「驚くべき事実の観察から出発し、この事実を説明しうる仮説を形成する」過程と定義した。この概念は、後のハンソンの「発見の論理」やクーンのパラダイム論にも影響を与えている。
パースの記号論（semiotics）も、彼のプラグマティズムと密接に関連している。特に、彼の提唱した記号の三項関係（記号・対象・解釈項）は、意味の生成過程を理解する上で革新的な視点を提供した。パースは記号を、"Something which stands to somebody for something in some respect or capacity"（ある観点や能力において、誰かに対して何かを表すもの）と定義し、この定義は現代の記号論研究の基礎となっている。
また、パースの「連続主義」（synechism）の概念も注目に値する。これは、実在を連続的なものとして捉える形而上学的立場であり、量子力学における波動関数の連続性や、現代の複雑系科学における創発現象の理解にも通じるものがある。
パースのプラグマティズムは、後のジェイムズやデューイらによって発展させられたが、パース自身は晩年、自身の思想を「プラグマティシズム」（pragmaticism）と呼び直し、他のプラグマティストたちとの差異を強調した。特に、パースは真理の客観性を重視し、単なる有用性や成功に還元されない真理概念を追求した点で、ジェイムズらとは一線を画している。
今日の考察を通じて、パースのプラグマティズムが単なる哲学的学説にとどまらず、論理学、記号論、科学哲学、認識論など、広範な領域に及ぶ包括的な思想体系であることを改めて認識した。明日は、パースの思想と現代の認知科学、情報理論、複雑系科学との接点について、さらに掘り下げて考察を進めたい。
おすすめエントリにあったからみたけどこっちのほうが考察として上だよな、文の品位もさ
↓
「自称リベラル界隈、と言うか立憲共産支持者界隈が限界化しててヤバい」という増田がホッテントリした後に削除された。
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatelabo.jp/20240716042300
ブクマページのタイトルが「Not Found」になっていたので運営から削除を食らったものと思われる。
ブクマページに魚拓とGoogleキャッシュを貼ってくれている人がいたので、どんな内容だったか分かるように引用しておく。
■ 自称リベラル界隈、と言うか立憲共産支持者界隈が限界化しててヤバい
「蓮舫は女性だから嫉妬で叩かれているのです！」「選挙結果は操作されている！」「我々の正しい思想を理解しない都民のせいで〜」末端の連中じゃないんだよ、商業媒体で執筆やってるようなネームドの連中すらこれだよ。
こんな事叫んだところで事実に基づかないお気持ち論でしかないから、野党が何故支持されないかという問題解決には何ら寄与しない。
仲間内で気持ちよくなったり傷を舐め合う為に都合のいい世界観を作ってるとことか、事実は二の次なところが陰謀論者と全く同じ。ヤバいだろ。
https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:https://anond.hatelabo.jp:443/20240716042300
増田の規約的には言及された当事者からの申し立てがあれば、問答無用で記事は削除されるようになっている。
しかし元増田の書き方では誰の発言をどこから引っ張ってきたのかハッキリしない。
見る人が見れば分かるのかもしれないが、元増田が言うところの「商業媒体で執筆やってるようなネームドの連中」とやらがホッテントリを嗅ぎつけてわざわざ自分の事として削除申請をしたのだろうか。
ちなみに蓮舫氏に言及している他の増田が一斉に消えたというわけでもない。
仮に蓮舫氏がこの増田だけピンポイントで削除申請したのだとしても余計に意味が分からない。
あくまでも想像だが、投稿者が複垢で自演トラバと自演ブクマをした結果、垢BANされてNot Foundになったのではないかと考えている。
なぜならこの増田の1、2番目に付いていたトラバも同時に消えているからだ。
ここ10年の傾向がまさにこれなんだよな。内輪ウケ狙いでどんどん先鋭化していって、まともな人が離れていく。最近国民民主があっちの層と距離置き出したのもこれが大きい
「嫉妬で叩かれてる」って思い込んでるとことか根拠の無い自信で都知事選出て3位になるとことかsyamu_gameみたいで草
どちらも元増田に肯定的であり、元増田が投稿されてから数分でトラバしているのだが、綺麗さっぱり消えている。
つまり元増田の用意していたアカウントがBANされたのと連動して、今まで投稿した記事（元増田とトラバ）もすべて削除されたんじゃないかということ。
ちなみに増田に投稿された記事がNot Foundになることはそんなにない。
元増田にもそこまで過激なことが書いてあるわけでもないので、裏で余程のことをやらかした可能性があると思っている。
関連性があるかは不明だが同じタイミングで似たような増田がNot Foundになっている。
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatelabo.jp:443/20240713065536
■ 『リベラル』や『左派』を名乗ってる他人の自由や権利を侵害するのが大好きな人達の名称を考えよう
別にリベラルでも左派でもない正義でコーティングして人を殴りたいだけのカスでしょ
https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:https://anond.hatelabo.jp:443/20240713065536
自分が気に入らなくても他人の権利を擁護するのが「リベラル」なのだが、特定の人権だけチェリーピックして気に入らないものはお気持ちで否定、みたいなのが自称リベラル左派。
もしかしたらリベラル、左派、立憲民主党、共産党みたいな属性の人たちが嫌いすぎて自演して叩いていたらBANされたという事なのかもしれない。
LINEオープンチャット「はてなブックマーカー」の１週間分の要約を、さらにAIを使用し、試験的にまとめました。
なお、今回は3日分しかまとめられていないので、1週間分ではないです。
このチャットログでは、幅広いトピックが議論されています。特に、以下のような話題が活発にやり取りされています。
オンラインコンテンツ: TikTok、ニコニコ動画、トランプなど
参加者は、それぞれの興味や関心に基づいて、様々な意見や情報を共有しています。ユーモアやジョークも交えながら、和やかな雰囲気で会話が繰り広げられています。
TikTok: アプリの使い方や動画の内容、報酬制度などについて議論されています。
ニコニコ動画: 生放送や過去の動画、コメントなどについて話題になっています。
トランプ: 射殺事件に関する議論が中心で、犯行方法や政治的な影響などについて考察されています。
団塊世代: 団塊世代の生き方や社会における役割について議論されています。
アルバイト: アルバイトの経験や職場環境などについて話題になっています。
環境問題: ストローの使用や海洋プラスチックゴミなどについて議論されています。
音楽: 音楽の好みやライブの感想などについてやり取りされています。
ライブ: ライブ中の出来事や歌唱についての会話が展開されています。
ゲーム: ゲームの攻略法やおすすめ作品などについて話題になっています。
食パン: 食パンの食べ方やアレンジレシピなどについて議論されています。
旅行: 旅行先や観光スポット、グルメなどについて話題になっています。
ガム: ガムの種類や味、消費量などについてやり取りされています。
事故: 交通事故のニュースや安全運転について話題になっています。
このチャットログから、参加者たちが様々なことに関心を持っていることが伺えます。また、互いの意見を尊重しながら、活発な議論を展開している様子も伺えます。
チャットログは、日々の生活や社会の動きを知る手がかりとして役立つでしょう。また、参加者たちの考え方や価値観を知ることで、自身の視野を広げるきっかけにもなるかもしれません。
今後、このチャットログがどのように活用されていくのか楽しみです。
特定のトピックに特化した分析や可視化が行われるかもしれません。
参加者たちの属性や行動パターンを分析することで、新たな発見が得られるかもしれません。
このチャットログが、様々な人にとって有益なものとなることを願っています。
わたくしの解釈見解では、板橋区浮間舟渡駅の近くに、アイタワーというタワー型マンションがあり、 そこの深奥にみられる状態を考察すると、 Youtube、５ちゃんねる、Twitter、増田
その他、エロサイト、ツイキャス、スカイプの６種類がインターネット上にあるが、その分野ないし自然状態としてどのようなものであり、そのような技術によって構成され、どのようなことをしているかと
いうときに、わたくしが自転車で巡回検索してマンションのベランダを外観からみたときに、遺跡のような観を呈して明らかに一斉に寝ている
Aという犯罪者集団の活動が予定されている時間帯と日時には、もし同時に活動しているとそれを阻害することとなる、B、Cという犯罪者集団は、Aを阻害しないように
自宅で寝ておけという、安野たかひろのクソガキのリモコンによる指令が入っているものと解するしその全体的な構造を知悉した上で拡声器等を用い、その体系を破壊しようとしているのは
俺だけであると思う。あの、桜小路の晴生とこうすけの場合も、その性格を専門的に研究するならば、 こうすけは、安野たかひろの人工知能がこれからの期待と考えているために、それに逆らわないで
寝て暮らしていると思うし、令和６年２月１０日以降に、桜小路３３３－６を探検したところ、誰もいないような遺跡のような建造物であった。（※ 晴生は自動車の番号を、従前の、１００
から、３６１８に変更している） すなわち、 ４０歳の法というものが存在する場合に、 その専門的内容としてとにかく悪人の邪魔をしないことを理想とする性格で、その邪魔をしようとするような
専門的原理や法則、技術を有し、実施している者はいないと解する。 インターネット上では、一見、Youtubeが、一般社会では、イオンスタイル、などが正義であるように見受けられるが、
イオンスタイルの場合は、これ自体が、悪人を阻害するから、社長及び事務方が、作らなければよかったと思っていると推認されるし、Youtubeの上には多くの正しいコンテンツが上がっているが
これは全て偽物である。
プロ野球選手や将棋のプロ、e-Sportの選手など、何かを直接生産しているわけでもないが経済に大きな影響を与えている職業がある
これらはファンやスポンサーが存在することによって成り立っており、ファンの数が市場の大きさに比例している
かなり極端な例で例えると、日本の人口が1000人のような状況になった場合、つまりファンの数が激減したとき
将棋ができる人よりも大工さんのような何かを直接生産できる仕事の方が評価されると思われる
1000人全員が野球大好きなのであればプロ野球選手は維持されると思うが、その他のプロ◯◯選手が淘汰されているはず
ここまで前提と極端な例を提示したが、実際のところ20年後、30年後の日本でどのような将来が予想されるのが非常に気になる
例えば子供が何らかのプロ選手を目指したいと言った時、その市場がちゃんと存在しているのか？というのがこの投稿の本筋である
これは全く予想がつかない訳でもなく、ファンの年齢層である程度予測できるのではないと思っている
比較対象として失礼と言われるかもしれないが、例えば囲碁のファン層とe-Sportのファン層は明らかに年齢層が異なると思われる
ファンの年齢層が高ければ危機感が高まり、低ければまだ維持できるのではないか？
過激なファンアートを「検索避け(伏せ字などを含む)」と呼ばれる手法で公開するケースがある。しかし、この方法は本当に効果的なのだろうか？
本記事では、検索エンジンの仕組みと「検索避け」の限界について解説し、情報公開における倫理的な問題について考察する。
想像してみてください。あなたが重要な機密文書を持っており、ファイル名と文書内の固有名詞を少し変えてインターネットにアップロードしたとします。
ファイル名と固有名詞が少し変わっても、内容が変わらなければ、文書は依然として機密文書のままです。
インターネットは、世界中の情報が集まる巨大な図書館と見なすことができ、検索エンジンはその図書館の賢い司書のような役割を果たします。
この「司書」は、本のタイトルだけでなく、内容や文脈を理解し、関連する情報を結びつけて、私たちが探しているものを見つけ出します。
したがって、名前を変更するだけでは検索エンジンを欺くことはできません。
検索エンジンはキーワード検索を超え、画像認識や文脈理解などの技術を活用して、関連する情報をつなぎ合わせて、目的の情報を見つけ出します。
情報を守りたい場合は、名前を変更するだけでなく、アクセス制限などの強固な保護策を講じる必要があります。
また、Twitterのような公開プラットフォームに隠したい情報をアップロードすることは、矛盾した行為です。
一般的に、公開プラットフォームにおいては、特定のコンテンツを検索エンジンから隠すための直接的な手段は限られています。
例えば、Twitterのようなプラットフォームでは、個々のユーザーがrobots.txtの設定やnoindexタグを利用してコンテンツのクローリングを制御することはできません。
公開プラットフォーム上のコンテンツは、基本的に検索エンジンによってインデックスされ、公開情報として扱われます。
近年、画像認識とAI検索技術は飛躍的に進化しており、「検索避け」の効果はさらに限定的になっています。
特に、CNNを用いた画像検索技術は、深層学習を活用して、画像内の細かな特徴まで識別することが可能です。
これにより、画像内のオブジェクトやシーンの認識、さらにはテキストの読み取りまで行えるため、
作品名やキャラクター名、一部デザインを変更したとしても、関連する過激なファンアートが検索結果に表示されることがあります。
一方で、AI検索では、Transformerアーキテクチャが主流となっており、文章全体を一度に処理することで、文脈を高度に理解することができます。
GoogleのBERTやMicrosoftのTuringモデルなどの進化したAI検索モデルは、単なるキーワード検索を超え、単語の組み合わせが表す複雑な概念や文章全体の意味を把握し、
その結果、過激なファンアートを投稿する際に、意図的に作品名やキャラクター名を避けたとしても、これらのAI検索技術により作品が特定されやすくなっています。
上記のように、現代の検索エンジンは高度な技術を駆使して情報を収集・分析しており、「検索避け」のような単純な対策では効果が期待できません。
現代の検索エンジンは、過激なファンアートを検出する一方で、高度なコンテンツフィルターを備えており、
社会倫理に反する画像を検出し、検索結果から除外する能力も持っています。
多くの公開プラットフォームでは、シャドウバンという手法を用いて特定のコンテンツの露出を抑制し、
過激なファンアートが一般ユーザーに表示されないよう努めています。
しかし、これらの技術が存在するからといって、過激なファンアートを無対策で公開することが許容されるわけではありません。
コンテンツフィルターやシャドウバンは完璧ではなく、不適切なコンテンツを完全にブロックすることはできません。
公開されるコンテンツが法的な規制や社会的な倫理に適合しているかどうかが重要であり、著作権侵害、名誉毀損、不快感を与える可能性のあるコンテンツは、
情報公開を行う際には、その影響を常に意識し、責任ある行動を取ることが求められます。
「検索避け」のような限定的な対策やコンテンツフィルターに依存するのではなく、倫理的な問題と情報管理の重要性を理解した上で、適切な判断を行うことが不可欠です。
例えば、過激なファンアートを公開する際には、その作品が特定のコミュニティ内でのみ共有されるようにクローズプラットフォームを利用する、
またはアクセスを制限するなどの措置を講じることが考えられます。
適切な情報管理とセキュリティ対策を施し、インターネット上での安全なコンテンツ共有に努めることが重要です。
情報公開の際には、法的な規制や社会的な倫理を尊重し、責任ある行動を取ることが求められます。
ゼンゼロのシナリオ舐めてたけどコレ見てから本腰入れると決めたよね
https://www.youtube.com/watch?v=GyGYKin8Lg4
コレ第2章のムービー(ネタバレ注意)だけどロボアニメ的でアツすぎる
なおこれに本腰入れるということはつまり鳴潮は切るということ
無凸餅今汐ちゃんには十分楽しませてもらったし雪山も実装2日で探索しきって満足したわ
原神スタレも並走してなかったら鳴潮は残してたかもしれんけど
いまんとこゲームとしての個人的評価ならびに思い入れ度でいうと
原神≧スタレ＞ZZZ＞＞＞鳴潮だから仕方あるまい
やっぱホヨバは細部の手触りがいいんだよね探索が快適とかグラが良いとかそういうことじゃなくて
いいモノに触ってる感がすごくある
まあ自分は学園の頃にミホヨ知ってパンツ収集ゲーに勤しんだあと
3rdリリース以後は全作初日参加して続けてきたいわば信者だから贔屓目はあるだろうが
いや厳密に言えば女性向けゲーのアレは触ってないわ
話を戻すとZZZは崩壊ユニバース(学園3rd原神スタレ)と世界観はつながってない(並行宇宙ではない)っぽいんだけど
キャラに共通点はなくても神話モチーフで地盤作ってる感じが結構共通してると思うんだよね
というかホロウの設定とか3rdの第二部の火星とかなり似てるし
スラブ神話系(ベロボーグ/ベロブルグ)とかギリシャ神話系(パエトーン/ハイペリオン)とか感じるところはあるね
キャラに関しても強いて言うとアレクサンドリナはブローニャの母アレクサンドラと同じような髪の色でツインドリルはないけどツイン人形だし
一応ずっと続けてて全キャラ所持はしてたけどアカリがいまいち好みじゃなかったので数年ぶりにスルー決めてしまった
まあ今のシナリオは結構好きだし覚とのボス戦は過去一面白く感じたけどね
オープンワールドや艦隊がらみの細々とした週課を完全に無視したいぜ、いやすりゃいいんだろうけど
スタレくらい虚無期間長くしてくれたら助かるんだけどな
