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はてなキーワード: 抽出とは
GitHub Copilotは変数名やメソッド名をちゃんと規則立てて付けてるとめちゃくちゃ優秀に機能する
boolean open
みたいに付けてると微妙なこともあるけど
boolean isDialogOpen
他にも、createDataDayっていうメソッドがあって似たようなcreateDataMonthとかが乱立してるときに実装を共有化したいって思ったときなんかは
function createDataBase
ぐらいまで打ち込むと共有部分だけ抽出してくれる
命名規則だけじゃなくて実装のアルゴリズムがちゃんと整理されて設計されているとこっちがやりたいことを把握して実装してくれる
この辺は例が難しいけれど、なんかCopilotがまともなことを返してこないな、と思う時はこっちの実装が微妙な場合が多い
整理しなおして分かりやすい状態にしておくと綺麗に動いてくれる
Copilot使えねーって言ってる人のソースはほぼ100%こういう最低限のことができてなくて
とか言ってる奴は50%ぐらいの品質の命名規則やアルゴリズムになってる
「600cc ポットで抽出してそこから欲しい量だけカップに入れて売っておくれ、
抽出には必要だったけど飲みきれないから飲まない分のお金も払うから。」
ということで解決してもらえませんか。
紅茶。
リーフティでひとりぶんをおいしく抽出するのって大変だよね。つか、無理だろ。
ポットに茶さじ2杯いれて600ccを煎れるのが適量。
180ccだったらティーパックのほうが旨い。
ティーパックのほうが旨いのに、ティーパックを供すると客に「バカにすんな」と怒られる。
どうしろと。
ティーバッグで紅茶を美味しく入れる方法というのはネットが発達する以前からすでに周知されており、自分も店で出された時は出来る範囲でやっている。
https://www.nittoh-tea.com/enjoy/brew/brew02.html
ティーバッグを使ったホットティーのいれ方 ｜ 【神戸紅茶コラムサイト】1925年の老舗紅茶メーカーによる紅茶の雑学
https://shop.kobetea.co.jp/blog/take_pleasure/pouring/hot/
【紅茶のプロが教える】ティーバッグ紅茶をとびきり美味しくいれるには | リクナビNEXTジャーナル
https://next.rikunabi.com/journal/20210310_d11_t/
要約するとコツは
・熱々のお湯をつかうこと。出来れば汲んだばかりの水を使えればベスト
・カップやポットを温めておき、抽出時の温度を下げないようにすること
【追記】
紅茶はジャンピングで味がぐんと美味しくなる。詳しくはこちらの記事を参考に。
紅茶の”ジャンピング”とは？ ｜ 【神戸紅茶コラムサイト】1925年の老舗紅茶メーカーによる紅茶の雑学
https://shop.kobetea.co.jp/blog/2803/
三角のティーバッグが平らなものより優れているといわれるのはこのジャンピングの為の空間が確保されるから。
さて、これがティーバッグで淹れるコツになるのだが、紅茶党の自分が外食の紅茶に文句をつけているのは、
に集約されている。
つまり
・平らなティーバッグ
・冷めたお湯と器
・を自分で淹れてね
というのを「店主こだわりのブレンドを店舗で焙煎した一杯」と同金額で提供されているからだ。
ここまで極端なことは早々ないが、良いエスプレッソマシーンの珈琲と自分で淹れるティーバッグの紅茶が同じ料金だったりドリンクのセットとして提供されることはままある。
これが珈琲500円紅茶200円ならまあまあ差が出ても仕方がないと思うのだが、そうではない。だから冷遇されていると思ってしまう。
ブレンドとアメリカンのようにダージリンとアッサムから選べるようにしろ、などとは言わない。
ただティーバッグで出すにしてももう少し珈琲との格差をなくしてほしい、そう思うのだ。
【追記】
主に言いたいことは後半なんだけど、珈琲チェーン店だけじゃなくて飲食店全般でありがちなことかな。
id:sds-page さんのブコメがまさにそう！となってる。ありがとう。
せめて熱々のお湯を提供してほしい……。
この件でもやっとしてるのはオタクじゃあなくて単なる保守だと思うけどな…
特に有名な作品はその物語がもうすでにそれなりに人々の心に内面化されてたりして、
そこになんか違和感を感じちゃうのは差別とかとまあ全く関係なくはないけどそれとはちょっとまた別の感情があるわけで。
そんでさらにリトルマーメイドには原作のもっと有名な原作があるわけじゃん？
結末が違うっていうそれはそれで原作の原作ファンにとってはもやっとする案件なんだろうけど。ある意味夢小説っていうか…
アンデルセンが見たらどう思うかはしらんけど。
まあそういう人々のもやっとする感情を全て差別意識からだって決めると話がまたややこしいし、
そこは丁寧に明確な差別意識だと思われるものだけを抽出して指摘していかないとこういう話は永遠にまとまらないんじゃあないのかなって思う。
んで逆に黒人やアジア人の物語を白人がやると文化の盗用になったりとかするわけで。
まあ文化の盗用っていうのの理屈もわかるし私も明らかにそれはダメなやつだな？って思うのもあるけど、
じゃあ逆に人魚姫の件は…？っていうとなんかまあ私は別に黒人がアリエルだったっていいんじゃねって思うけど、もやっとする人の感情もわからなくはない。
なので明らかにそれは人種差別だろって思われる意見にはちょっと言っとかなきゃかなあってなる時もあるけど、
（できた後どこに公開するとかはノープランで、とにかく絵を作ってみたかった）
不可能ではないが、【要求を満たす学習済みイラスト】が大量に必要。
例えば「黒い髪の女の子が立っているイラスト」を作りたいのなら、
「黒い髪」
「女の子（1人）」
「立っている」
という３つの要素に分解できる。
予めこういった要素と既存のイラストを紐づけて、プログラムに大量に食わせる。
プログラムはそれぞれの要素を学習済みイラストから検索・抽出していい感じに融合し、
その結果を出力するというのがAI絵の仕組みなので、
各要素に該当するイラストを1枚でも学習済みならAI絵を作成できる。
裏を返せば、要素に対応する学習済みイラストが1枚もなければAI絵は作れない。
版権キャラともなるとディテールが複雑なので、例えば「中が空洞になっており青色で星形の耳飾りを左耳だけに付けている女の子のイラスト」を作りたいとする。
1つは
「女の子（1人）」
で、こちらは学習済みイラストが大量にヒットすると思われるので作成上の問題はない。
問題はもう1つで、
「[左耳に] { [中が空洞] [青色] [星形] } 耳飾り 」
となる。
「中が空洞」「青色」「星形」はバラバラの要素にしてはいけない。どれも耳飾りに対して適用されなければいけないので1つの要素にしなければならない。
そしてこの耳飾りは左耳だけに欲しいので、結果的に上のような1つの長い要素となる。
この要素を満たすイラストが学習済みである可能性は限りなく低い。
あるとすれば、同一の版権キャラの二次創作イラストを誰かが描いてくれている場合。
それも1枚や2枚では足りない。タッチや向きを何十種類も登録しないと実用的ではない。
版権キャラが正面を向いたイラストだけ学習させると、横向きのイラストを作りたいときに要素がヒットしないか、正面向きの学習済みイラストをプログラムが持ってきてしまう。
2Dイラストだけ学習されると、3D風のイラストを作りたいときに（以下略）。
要するに、学習元イラストを部分的にでも描ける生身の人間様には叶わないシステムだと実感した。
人はなぜワクチン反対派になるのか ―コロナ禍におけるワクチンツイートの分析―
https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2024-02-05-001
〈研究の内容〉
本研究はまず、2021年1月から12月までに収集された「ワクチン」を含む約1億件のツイートを収集し、機械学習を用いて「ワクチン賛成ツイート」「ワクチン政策批判ツイート」「ワクチン反対ツイート」の3クラスタを抽出した。次に、「ワクチン反対ツイート」を多くつぶやいたりリツイートしているアカウントを特定し、「ワクチン反対ツイート拡散アカウント」として定義した。そして、「ワクチン反対ツイート拡散アカウント」を多くフォローしているユーザを「ワクチン反対派」として定義した。
上記プレスリリースの中で「賛成」というワードは4回しか使われておらず、そのいずれにも「賛成派」の定義を示す文というものは存在しない。
幸いにも元論文がPublicで公開されているため、主にMethod項を見てまとめていきたい。
1. 「ワクチン」「vaccine」を含む日本語ツイート98,805,971個を取得する。
3. ツイートのクラスタリングを行い、20種のクラスターが作成される。
4. 上位3つ(検証ツイートの99%・リツイートの98%を占める)のクラスター(「ワクチン賛成ツイート;pro-vaccine tweets」「ワクチン政策批判ツイート;opposition to the government’s vaccine policy」「ワクチン反対ツイート;anti-vaccine tweets」)を検討する。
5. 上記3クラスターのツイートを行ったアカウントとRTしたアカウントを集計する(「ワクチン賛成ツイート拡散アカウント:1,382,065」「政府批判拡散アカウント:248,699」「ワクチン反対ツイート拡散アカウント:196,936」)。
6. 上記3種のアカウントからそれぞれ50,000アカウントずつ無作為に抽出し、フォロー中のワクチン反対ツイート拡散アカウントの割合を算出する。
7. "ワクチン反対ツイート拡散アカウント/総フォローアカウント"の割合でソートし、上位25%(全体の12.3%以上)を"High anti-vaccine group"、下位25%(全体の0.24%未満)を"Low anti-vaccine group"とする。
ということで増田冒頭の「フォローアカウントのうち、ワクチン反対ツイートをした/RTしたアカウントの割合が少ないアカウント」ということになる。
これを「賛成派」という言葉で表現するのは実態を表しているようにはみえない。
しかし、元論文においてはこのような表現がほぼされていないといっていい。
基本的に日本語プレスリリースにおける「反対派」「賛成派」は上記メソッドで出たHigh group/Low groupとして表現されている。「反ワクチン性が高いグループ」「反ワクチン性が低いグループ」といったところ。
ただ、「ワクチン反対派」に類するフレーズは度々使われている(元からしてHigh/Low anti-vaccine groupだし)。
一方のLow groupでは、anti-vaccineに対してpro-vaccineという表現が使われている。が、ほぼ全ての用法で発言・ツイートに対してのみ使われており人に対して使われるケースは殆どない(イントロダクションに一回だけある)。
論文では誤解がないような表現にしているにも関わらずプレスリリースで「賛成派」という適切にはみえない表現を使うのはミスリーディングと言われても仕方ないのではないかと感じる。
Toriumi, F., Sakaki, T., Kobayashi, T. et al. Anti-vaccine rabbit hole leads to political representation: the case of Twitter in Japan. J Comput Soc Sc (2024). https://doi.org/10.1007/s42001-023-00241-8
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/togetter.com/li/2308960
を見ると
元の話を全く読みに行かない人、一応読む人、誤読して他人を攻撃する人と知的レベルがかなり混在していてまるで公立の小学校だね
なおプレスリリースがこれ↓で
https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2024-02-05-001
元論文は↓これなんだが
https://link.springer.com/article/10.1007/s42001-023-00241-8
この論文の目的はパンデミック発生後に反ワクチンスタンスに切り替えた人々の属性を概説することなんだけどな
ま、それはそれとしてネトウヨって単語に敏感に反応しちゃうブクマカに話題の"ネトウヨ"が出てくるのは表4と表5だな
まず表4は
をガンギマリのHigh
ワクチンに言及したことがあるけど、反ワクインフルエンサーをフォローしてない人をLowにして
それぞれのBioに書いてある単語のまとめたのが表4 でここにネトウヨ（Right wing online)ってのがある
https://link.springer.com/article/10.1007/s42001-023-00241-8/tables/4
| 反ワクHighのbio頻出語 | 反ワクLow のbio頻出語 |
| 政治（*左右関係なし) | アダルト（*成人済み) |
| 日本共産党 | ゲーム |
| れいわ | 日常生活 |
| 原発 | 夫婦 |
| 世界 | TRPG |
| 平和 | FGO |
| ネトウヨ(*ネトウヨはNO) | 無断転載 |
| 子供達 | ウマ娘 |
| 民主主義 | アイコン(*は〜〜様よりお借りしました) |
| 穏やか | 転職 |
※注意 (* ) 内は英語から日本語に訳す時に私が脳内で予測補完した内容で元論文には無い要素です
一部のブコメに趣味垢でワクチンのことなんてつぶやかんでしょって書いてたが、呟いたことがあるアカウントだけひっぱってるのでそこは対処済みの話ですな。
で次の表5はコロナ前から反ワクチンしていて、かつコロナ後も反ワクしてるガンギマリをHH（12,999垢）
コロナ前は反ワクではない（*無関心orワクチン賛成）が、コロナ後に反ワクになった人をLH（1921垢）として全部で14,920アカウントを抽出、そのBioを調べた結果が表5
https://link.springer.com/article/10.1007/s42001-023-00241-8/tables/5
はてなでは藁人形論法を得意とする人が勝手な言及をしているが、ここに政治の左右は確認できていない
なおこの論文で本来出したかったLowからHighになった人のうち実に8割以上がここに所属する、といっても元からHighだったやつらもここが一番多いんだけどな
ここの層のBioに”ネトウヨ”が出てくるので多分「ネトウヨはNO」とかbioに書いていると思われる、この層が好きな単語は「無知、安倍晋三、山本太郎、政権交代、民主主義」
左翼問題ってなんだよ？って思ったがれいわや参政じゃない野党系って捉える方が早そうなクラスタ
好きなbio用語は「日本共産党系、憲法、福島、沖縄、移転、反戦、脱原発、放射線」
好きなbio用語は「反日、偏向メディア、日本が好きだ、高市早苗、移民、ブロック、誇り」
ってのがこの論文ですね。
最後に私の感想を書きますがこの論文が本来調べたかったことは「コロナ禍で反ワクになった人たち」であって、別に左右の傾向が調べたいわけではない、まあ反ワクしてる人たちは政治的な話題が好きで4倍くらい左右傾向がでているがそれは結果論
"必要なのはこの人達の不安感と不満感の払拭だよ" が人気コメにありますが
1.政治的な話題にご執心な方々は反ワクを広める公衆衛生の敵であること
2.陰謀論とスピが好きなやつはコロっと騙される
ので今後公衆衛生の敵を増やさないために必要なのは2に対する何かより1が2にふれる時間を減らすための隔離だから、政治にご執心な左翼と右翼をはてな村に隔離し続けることではてなは公衆衛生に役立ってるんだなって事ですね。
だってはてなでウェーブだの集団ストーカーだの言うやつは少ないけど、無知とかアベとかネトウヨとか移民とか原発とか偏向メディアとかさ、はてなの人大好物だもんね。
あと、はてなとは関係ないけど右翼の好きなbioに「ブロック」入ってるのもじわじわくるってそんな感想
参考ブコメ
b:id:tinjyaoroususaikou さあ皆さん！この人達に石を投げてください！みたいなまとめ方で嫌だな 本題短すぎる
b:id:ntnajp605 趣味アカでは趣味に関する情報しか目に入れたくない呟かないタイプの人結構いるからなあ、どうなんだろ
b:id:tomoya_edw れいわとネトウヨが同居？よくわからないっピ…。
b:id:kurotsuraherasagi 趣味アカウントで趣味と関係ないこと（ワクチン関連）なんてそんなにつぶやくかな…？という気はする。コロナかかったー程度ならともかく
b:id:ffggmm 元の報告を見ると、根っからの反ワクチン派が野党政治に興味を持つ一方で、コロナ禍中に反ワクチンになった人は政治要素がほぼ無く、健康と陰謀論が興味の対象なのは、当たり前といえば当たり前なんだろうけど面白い
b:id:Windfola HPVワクチン勧奨反対から入った人と、スピ／Jアノン系のようなコロナとワクチンは陰謀！から入った人の比較ね。フォロー先での識別でHPV反対コロナ消極賛成派がちゃんと分離できてるかは気になる。
b:id:iyashi33 二回以上ワクチンについてリツイートしたアカウントで調査しているので趣味だからワクチンに触れていないとかワクチンに興味ないわけじゃないようだな
b:id:k-holy 論文の要旨とこのまとめはだいぶズレてるので、批判コメ書くくらいならプレスリリース読んだ方がいいと思うよ。特にコロナ禍における変化に着目した内容。 https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2024-02-05-001
b:id:etah https://link.springer.com/article/10.1007/s42001-023-00241-8/tables/5 ネトウヨが反ワク傾向がある と誤読してキメ顔してる村長がいるので該当箇所はっとくわ、反ワクウヨより3倍多い反ワク左翼がネトウヨって発言してるってだけだぞ
b:id:differential ネトウヨが反ワク傾向があるの、不安定な人たちが陰謀論に堕ちやすいと仮定すると納得感はある。ソシャゲ民はソシャゲというコミュニティに属してるから安定してるのかも。
b:id:mobileprince 「反ワクチン」を「ナニカグループ」に変更すると結果が一変しそうなので、「陰謀論全般」に当てはめることは出来なさそうですね
出てくる感想の筆頭が「味が強い」だと思う。美味しいとか好みの問題はさておき、味が強い。
味覚の受容体めっちゃ刺激されてるし、風味も嗅細胞をめっちゃ刺激してくる。
それも塩や油※の力を借りない状態でだ（おそらく調整としては使われているが本体ではない。※嘘かも）
ハッキリ言ってスープ単体の二郎なんか比較にならないくらい「味が強い」のだ。
（しょっぱいという部分では家系や二郎インスパイアが勝ることもあるだろうが）
俺はフランス料理には詳しくないのだが、おそらくスープ単体で成立するほどの旨味と濃度の抽出に成功しているのだと思う。
レガシーなラーメンではスープ（素材の抽出液）とカエシ（醤油などの混合液）でスープは構成されていたが、
昨今では香味油が当然のように使用される。鶏油（ちーゆ）などが有名だが、牡蠣や煮干しも活用されている。
これまでの原材料費だととても使えなかった食材をコストプッシュ名目で使えるようになった結果、風味が大きく強化された。
価格を1000円にフォーカスしたラーメンに、既存のラーメンは味では太刀打ちできない。
固定客を囲い込むとか、二郎系家系のようにジャンルのファンを囲い込むとかしないと生き残りにくいだろう。
ただ天下一品や花月嵐みたいなチェーン店もしっかり値上げしてくれているので、浸透すればある程度緩和すると思われる。
個人的には美味いものが食えるようになった現環境には感謝しかない。
じゃあどんなもんなんじゃいという諸兄のために1つの例を挙げてみる。
いきなりラーメンではなくつけ麺なのだが、「味が強い」代表といえばこの店だ。
麺を500g食えるならスープを2種類つけてくれるので食べ比べもできる（辞めてたらごめん）
とにかく素材の味がグワっと押し寄せてくるので、苦手な人は本当に苦手だと思う。
ある程度並ぶのは覚悟がいるが、1つのイベントと思って訪問してみてはいかがだろうか
（この欄はブクマが付いたら消す。これ以上並ばれたら困る）
GPCIは世界の主要都市を対象に、経済、研究・開発、文化・交流、居住、環境、交通・アクセスの6分野について独自調査やアンケートに基づいた評価を行い、順位を決めるものです。対象都市や評価指標は、世界情勢やライフスタイルの変化を鑑みて毎年再検討され、更新されています。
同ランキングが初めて公表された2008年は対象が30都市でしたが、現在は48都市まで拡大。評価指標についても、6分野から26の指標グループを選定し、さらにそこから抽出した70の指標について調査およびスコア化を行っています。
2023年版の結果は、1位ロンドン、2位ニューヨーク、3位東京、4位パリ、5位シンガポールと、上位5都市のランキングは8年連続で変動がありませんでした。
一方、6位以下では大きな変化が見られました。8位のドバイは2019年から年々急速にスコアを上げ続け、今回初めて10位圏内に入りました。国際博覧会の開催や、コロナ禍による渡航規制の早期解除などが大きく貢献したものと見られます。昨年10位にランクインしていた上海は、コロナ禍の水際対策の長期化が影響し、10位圏外となりました。
いやいやいやいや！嘘つくなって！
日経225インデックスなら225銘柄、TOPIXインデックスなら2152銘柄（昨日時点）組み入れてます！
こんなのはPCF見ればすぐわかること。
気づかないうちに食べている虫の話
コチニール色素は、メキシコに生息するコチニールカイガラムシ、南ヨーロッパに生息するケルメスカイガラムシ、アジアに生息するラックカイガラムシといったカメムシ目カイガラムシ上科の生物が作り出す色素です。乾燥させたメスのカイガラムシを水、またはエタノールで抽出します。コチニールカイガラムシの色素は、食品の着色によく使用され、いちごのヨーグルトやピンク色のかまぼこ、かき氷用のシロップに使われています。
30歳でフリーランスになった
今や正社員の時の5倍は稼いでいる
ただこの3年は頭打ちだ
コロナ以降は全部リモートワークになったので一人で仕事をしている
たくさん勉強して、一個ずつステップアップして、毎年少しずつ年収があがる、仲間や部下に囲まれて日々を充実する
そんな奴一部だろうけど
そっちを目指した方がよかったのではと
たぶん隣の芝でしかない
フリーランスは、何と言うかギグワークと変わらない
組織からの信頼を勝ち取るというより、どうやって社会から金を抽出するかのテクニックが重要だ
勉強というより実践的で、大抵の場合組織になる必要もあまりない（やり方が変わる）
そっちの方が自分は合ってると思っていたが
歳をとると少しだけ寂しさも感じる
それに入ったところで上手く信頼を重ねることもできない気がする
結局こっちの方が得意なのはわかってるんだ
「株式インデックス（指数）の構成銘柄を全部その通りに買うことなんてできないのに、なぜインデックス投信が成り立つの？」という疑問を受け取ったので少し解説する。
インデックス投信に求められるのは、「買った投資家をなるべく儲けさせること」ではなく、あくまで「インデックスと全く値動きを実現すること」である。インデックス投信が実際のインデックスの値動きからずれてしまうことを「トラッキングエラー」と呼ぶが、このエラーが小さい投信こそが優れたインデックス投信ということになる。
そしてインデックス投信が「インデックスの構成銘柄を、その通りに全部丸ごと買う」のは、資金量や売買実務の問題で実現不能だ。構成銘柄数が少ないタイプのインデックスならある程度可能ではあるが。
なのでインデックス投信は、「インデックスの構成銘柄を全部買わなくても、インデックスと同じ値動きになるポートフォリオ」を実現するために、数学を駆使した様々な手段を用いている。
これは例えるなら、世論調査の技術に近い。世論調査はたった2000人程度の調査結果で、国民全体の意見分布を可視化しようとする技術だ。マスコミによる調査はよく「サンプル数が少なすぎる」「固定電話向けにやるのは実態を表さない」などと素人に叩かれがちだが、実際には選挙結果などが世論調査の結果と大きく乖離することはない。少ないサンプル数が国民全体をなるべく代表するように、サンプル抽出や回答結果の補正技術を関係者は磨いてきたからだ。（ちなみにそういう技術を磨いていない、その辺の企業がネットで行った調査などは、全く調査したい集団を代表していないことが多い）。
例えば、ある指数の構成銘柄が3000あるとする。3000銘柄を指数の組み入れ比率通りに買ってそれを維持するのは、1つの投信には不可能に近い。
しかし、その3000銘柄の中に実は、「ほぼ似たような動きをする銘柄」が100あり、しかもそんな100銘柄によるグループが30グループある構図だったらどうだろう。
この3000銘柄からなる指数に連動するためには、この30グループからそれぞれ1銘柄ずつ、計30銘柄を持てば十分となる。この手法を「層化抽出法」と言ったりする。
実際にはこんなに単純ではないが、各銘柄の値動きの性質を分析することで、「3000銘柄のうち数百銘柄だけ買っておけば、ほぼ指数全体と同じ値動きになる組み合わせ」というのは見つかるものなのだ。この組み合わせ方法と、その組み合わせが日々の資金の流出入などで歪んでしまった時の修正方法こそが、運用会社それぞれの「秘伝のノウハウ」ということになる。
ちなみに、
この疑問についてだが、おそらく資産内容の中に一部、先物などのデリバティブ商品が入っているのを見て抱いた疑問ではないかと思う。インデックス投信は「投資家から預かった資金を100％インデックス運用に回す」必要があり、一瞬たりとも資金を余らせてはいけないのだが、実際には個別銘柄だけでそれを実現するのは難しい。個別銘柄にはそれぞれ最低投資金額があり、1円単位で売買できるものではないので、その組み合わせにはどうしても「端数」が出てしまうからだ。
なので一時的に余ってしまった部分を埋めるために、指数と同じ値動きをする指数先物を活用することがあるのだ。
なので、元増田が心配するような「わけわからないもの」が混ざっていることは考えにくい。株価指数と同じ動きをさせることに、サブプライムローンのような株とは値動きの違う商品はなんら貢献しないからだ。
パルワールドが3Dモデルをそのまま抽出しているという海外からの指摘
https://togetter.com/li/2300322
ポケモンとパルワールドのモデルを重ねると一致する部分があるので、パルワールドがポケモンの3Dモデルを流用しているに違いないというデマがばらまかれている。似たモチーフのモデルを拡大縮小して重ねたらある程度線が重なってしまうのは当然なんだよな。やってることがトレパク検証（）と同じ。専門家からはトポロジーが一致していないから流用はデマと指摘されているが、盲目的な任天堂信者のオタクくんたちには聞こえないみたいだね。
ちなみに絵師（笑）オタクくんたちが大好きなトレパク検証によるデマのバラマキは損害賠償が認められるケースがあり、今回のもアウトなんじゃないかな。馬鹿なオタクは学習しないね。
https://togetter.com/li/2253173
あとデータぶっこ抜くこと自体が法に触れる国もあるから、そちらの訴訟リスクもあるね。パルワールドアンチのオタクは訴訟リスクもいとわずパルワールドのデマバラマキに勤しんで見上げた忠誠心だね。
