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はてなキーワード: 指数とは
横だけど
子持ち夫婦で仕事の時間・家事育児時間の偏りが大きいことが原因では。
もっと言うと男性の長時間労働、子供が病気の時の休みづらさ、早退のし辛さが原因ではと思う。
夫正社員・妻正社員の夫婦／夫正社員・妻非正規雇用の夫婦 共に
妻の有償労働時間が短いからといってサボっているわけではない。
https://www.gender.go.jp/about_danjo/whitepaper/r04/zentai/html/zuhyo/zuhyo00-30.html
日本だけじゃなく各国でも、家事育児などの無償労働時間の合計は
日本くらいは最低限かかっているので
日本の女性が要領が悪いとか、無駄なことをしているわけではない。
どの国でも子育てや、自分＋旦那＋子供分の家事に手間と時間がかかるということ。
https://www.gender.go.jp/about_danjo/whitepaper/r04/zentai/html/zuhyo/zuhyo00-31.html
既婚子持ち男性の場合、特に中小企業では、子供が熱を出した時など(幼児はよく風邪をひく)
仕事を休んだり、保育園に迎えに行くのに早退したりは難しい雰囲気のところが多く
育児休暇が明けた後も時短勤務や休み早退が出来るところが比較的多いし
子の病気で急な休みを取ることも可能(邪険にされる事も多いが)
(ただしそれが出来ない企業では転職するしかなくそんな人も珍しくない)
子供が小学生で学童を使っても18-19時が終わりなのでどちらかの親は働けるのが8時間ほどになるし
(帰って家事もしなければならない)
学童の雰囲気が悪く(先生が怒鳴るとか、他の子の意地悪とか)子供が行くのを嫌がれば
仕事をやめざるを得ない事も。
そういう国は夫に育休を取らせるための決まりがあるし(企業を縛る法律がある)
病児休暇も取得しやすくなっている。
給料の差も少なくなっているだけ。
アメリカでもフランスでも、子持ち女性の働く時間は日本女性と同じか、日本女性より少なく
日本女性が働かないと言うより、日本男性を長時間働かせすぎなのだと思う。
https://www.gender.go.jp/about_danjo/whitepaper/r04/zentai/html/zuhyo/zuhyo00-31.html
日本で医学部に挑戦する女性のすごさは確かに認めるべきであろう
しかし仮に、日本の男尊女卑的な制度がすべてなくなったとしても、日本のジェンダーギャップ指数は改善しない予感がする
でも増田はそう感じないということだな
なるほど分かった考え直してみる
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。
量子力学の観測問題に関する理論は、ユニタリー宇宙論の枠組みにおいてエントロピーと観測の関係を新たな視点から捉え直したものである。
この理論では、宇宙を系、観測者、環境の3つのサブシステムに分割し、これらの相互作用を通じてエントロピーの変化を記述する。
この理論的枠組みにおいて、系のエントロピーは観測者との相互作用によってのみ減少し、環境との相互作用によってのみ増加するという一般化された熱力学第二法則が導出される。
これは、量子力学的な観測過程を熱力学的な観点から捉え直したものであり、量子測定理論と統計力学の融合を示唆している。
観測によるエントロピー減少の量子的メカニズムは、量子ベイズの定理を通じて厳密に記述される。
この定理は、量子状態の更新がフォン・ノイマンエントロピーの減少をもたらすことを数学的に示している。
具体的には、観測前の量子状態 ρ に対して、観測後の状態 ρ' のエントロピーが S(ρ') ≤ S(ρ) となることが証明される。
さらに、宇宙論的インフレーションによって生成される長距離エンタングルメントの効果により、観測されたビット数に対してエントロピーの減少が指数関数的に起こることが示されている。
これは、観測者の情報処理能力をはるかに超えてエントロピーを減少させることができることを意味し、量子情報理論と宇宙論を結びつける重要な洞察である。
この理論は、「インフレーションのエントロピー問題」に対する解決策を提供する。
インフレーションが無視できない体積で発生している限り、ほとんどすべての知的観測者が低エントロピーのハッブル体積に存在することが導かれる。
これにより、我々が低エントロピーの宇宙に存在することの謎が説明される。
この理論は、量子デコヒーレンスの概念とも密接に関連している。
デコヒーレンスは、量子系が環境と相互作用することで量子的な重ね合わせ状態が古典的な状態に移行する過程を説明するものであり、観測問題の理解に重要な役割を果たす。
この理論は、デコヒーレンスの過程をエントロピーの観点から捉え直したものと解釈することができる。
量子エンタングルメントと量子情報の関係性、特に量子測定理論における情報利得と擾乱のトレードオフなどの概念と密接に関連している。
これらの概念は、量子暗号や量子コンピューティングなどの応用分野にも重要な影響を与えている。
結論として、この理論は量子力学の観測問題に対して新たな視点を提供し、量子力学、熱力学、宇宙論、情報理論を統合する試みとして高く評価される。
この理論は、量子力学の基礎的な問題に対する理解を深めるとともに、量子情報科学や宇宙論などの関連分野にも重要な示唆を与えるものである。
「進歩とは指数関数的なものだ」とはよく言うが、この指数関数は２つのパターンがある。
先へ進むほど段々と効能が下がっていくもの、たとえば何かの練習をしたとき最初は１時間２時間でグイグイ成長していたのがやがて１００時間鍛えてもプラトーが終わらなくなるようなタイプの指数関数。
反対に最初はあまり進まなかったものが途中からドンドン倍々ゲームにインフレしていく、バイバインのような加速度的な増加を起こす指数関数。
つまり、ある部分においてはだんだんと効能が落ち、ある部分においては突然急加速が起きる。
今のAI絵師は一見すると加速的な指数関数が先に起きてから、減速気味な指数関数へと移行したようにも見える。
だが、私はそうは思わない。
今いる場所は単なる一時的なプラトーでしかなく、そのプラトーに滞在する間もAI進歩の倍々ゲームは物凄い勢いで進んでいて、堰が切られた直後に世界は全く別物へと変化するのだろうと。
その瞬間、今まで私のようなパソコンチョットツヨイが保有していた優位性は一気に消し飛ぶのだと思っている。
今でこそAIの活用さえも私のようなパソコンチョッツヨイこそが有利な土壌となっているが、こんなのは本当に今だけだろう。
インターネット黎明期においてパソコンオタクだけがネットの恩恵を受けていた時代があったが、今はもう小学生ですら簡単にスマートフォンでネットに接続できるわけだが、AIがそのレベルになる日が本当にもうすぐそこのようだ。
AIに読み込ませるプロンプトを吐き出すAIの開発が完了したとき、もうそこにあるのは「母国語さえ使えれば、パソコンで出来ることはなんでもAIにやらせられる時代」だ。
そうなったとき、色んな所から送られてきたバラバラの書式のエクセルをサクサクと変換するようなことでさえ「スゴーイ！」「ハヤーイ！」と言われていた我々マクロチョットデキルおじの黄金時代は完全に消えさるだろう。
問題はその時代において我々が何を売り物にして食べていけばいいのかということだ。
ヤバイなー。
どうやって食っていけばいいんだろう。
「ヨーロッパ諸国は小さくて国際競争力がない」という意見は、確かに一部の側面を捉えているかもしれません。しかし、以下のように単純化することはできません。
* ドイツ: 世界4位の経済大国であり、製造業や自動車産業を中心に高い国際競争力を有しています。
* フランス: 世界第7位の経済大国であり、航空宇宙産業やファッション産業などを中心に高い国際競争力を有しています。
* イタリア: 世界第8位の経済大国であり、ファッション産業や食品加工産業などを中心に高い国際競争力を有しています。
2. 国際競争力も高い
* 世界経済フォーラムによるグローバル競争力指数では、2023年時点で上位10位に4つのヨーロッパ諸国がランクインしています。(スイス、デンマーク、オランダ、スウェーデン)
* ヨーロッパ連合全体で見ると、世界第2位の経済規模を誇り、アメリカに次ぐ大きな経済圏となっています。
* ヨーロッパ諸国は、それぞれ異なる文化、言語、歴史を持っています。しかし、欧州連合という枠組みを通じて、域内市場の統合や政治協調を進めてきました。
* この多様性と協調性こそが、ヨーロッパの強みの一つと言えます。
ヨーロッパ諸国は、確かに国土面積や人口で見ると、アメリカや中国のような大国とは比較できません。しかし、経済規模、技術力、文化の影響力などを考慮すると、国際的に大きな存在であることは明らかです。
個々の国に課題がないわけではありませんが、一括りに「小さくて競争力がない」と断言することは適切ではありません。
ヨーロッパ諸国は、今後も独自の強みを活かして、国際社会において重要な役割を果たしていくでしょう。
』
文京区 安野4.8% ひま1.7％ ＋3.1Pt
中央区 安野4.5％ ひま1.5％ ＋3.0Pt
港区 安野4.1％ ひま1.3％ ＋2.8Pt
千代田区 安野4.8％ ひま2.3％ ＋2.5Pt
渋谷区 安野3.9％ ひま1.6％ ＋2.3Pt
目黒区 安野3.6％ ひま1.4％ ＋2.2Pt
墨田区 安野2.8％ ひま1.9％ ＋0.9Pt
中野区 安野3.0％ ひま2.1％ ＋0.9Pt
大田区 安野2.2％ ひま1.7％ ＋0.5Pt
北区 安野2.4％ ひま1.9％ ＋0.5Pt
練馬区 安野2.2％ ひま1.7％ ＋0.5Pt
葛飾区 安野1.5％ ひま1.6％ －0.1Pt
江戸川区 安野1.5％ ひま1.7％ －0.2Pt
足立区 安野1.3％ ひま1.6％ －0.3Pt
市
三鷹市 安野2.4％ ひま1.6％ ＋0.8Pt
小金井市 安野2.3％ ひま1.5％ ＋0.8Pt
国分寺市 安野2.2％ ひま1.5％ ＋0.7Pt
狛江市 安野1.6％ ひま1.4％ ＋0.2Pt
小平市 安野1.6％ ひま1.5％ ＋0.1Pt
稲城市 安野1.5％ ひま1.4％ ＋0.1Pt
府中市 安野1.6％ ひま1.6％ ±0.0Pt
西東京市 安野1.6％ ひま1.6％ ±0.0Pt
多摩市 安野1.3％ ひま1.4％ －0.1Pt
立川市 安野1.3％ ひま1.5％ －0.2Pt
東久留米市 安野1.0％ ひま1.2％ －0.2Pt
町田市 安野1.1％ ひま1.4％ －0.3Pt
日野市 安野1.3％ ひま1.6％ －0.3Pt
東村山市 安野1.0％ ひま1.3％ －0.3Pt
清瀬市 安野1.0％ ひま1.3％ －0.3Pt
昭島市 安野1.0％ ひま1.4％ －0.4Pt
東大和市 安野0.8％ ひま1.2％ －0.4Pt
八王子市 安野1.0％ ひま1.4％ －0.4Pt
武蔵村山市 安野0.6％ ひま1.1％ －0.5Pt
あきる野市 安野0.5％ ひま1.0％ －0.5Pt
参考 ひまそらマップ
徹底討論！アクティブvsパッシブ オルカン全盛時代に選別投資はインデックス連動型に勝てるのか 中野晴啓なかのアセット社長登場！【東京海上アセットマネジメントの平山賢一さんと高井宏章の金融史探偵団】
https://www.youtube.com/watch?v=DPgOkdHAlbw
この人のなかのアセットがいいのかひふみがいいのか
ファンドマネージャーとの対話ともいうけど所詮多くて数千万しか資産を持ってない庶民はレポートを事後で読むことしかできないし
やっぱこういうのは超富裕層とか頭が良い投資家の神々の遊びって感じが拭えない
草の根じゃ批評している人いっぱいいるが、メディア関係者はいつも順位が低いと大騒ぎするばかりだが絶対に触れないことがいくつかある。
全体的に俯瞰すると日本のスコアは以下のようになっている（2024年版の資料）。
分野ごとにはこうなっている。
教育と健康についてはもうスコアをどうこうするようなものではないだろうし、そもそも先進国において教育や健康においてのジェンダーギャップなどほどんどないと言っていいだろう。
一方で日本が達成できていないのはなにか、ということだが、まず、技術職、専門職、管理職につく女性が少ないという点と、政治参加があまりにも低い（が、0.118で113位というのもよくわからんところではあるが、他の国々も似たりよったりなのだろう ）。
つまりスコアを改善するには、女性の政治家を増やす、女性の高給取りを増やす、というこの二点に尽きる。
男性がどうか、ということはこの指数では実は関係がない。女性がどうかという話でしかない。だから虐殺によって人口における男女比がぶっ壊れたルワンダのスコアが高くなることになる。
これ一つ見ても「ジェンダーギャップ」と言いつつも「男性が不利益を被りやすいポイントは見ていない」ということがよくわかる。
例えばだが戦争に行く男女比率や危険な仕事に従事する男女比率、犯罪被害に合う男女比率などは見ていないしこれらを見たときにこの指数がどういう結果になるかはわからない。
さて、実はフェミニストたちはこの辺を見て大騒ぎしている。多分詳細も見た上で騒いでいるだろうが、末端でジュンイガーと発狂している人たちの中には全く見ていない人もいるだろう。
「日本は順位が低い！女性は差別されている！118位ってことさえわかってれば十分だ！詳細を見ろとか差別主義者の戯言！」
ぐらいに怒り散らかしているかもしれない。
だが先程も言ったようにこの指数が表していることはなんだろうか、という話でしかない。女性が政治に参加できていない、女性が経営者だとか技術職だとかになっていない。
政治の世界については今も男尊女卑がまかり通っているのかもしれないが、それは候補者が、ということもあるが投票者が、ということも要因として大きいだろう。投票する人たちが何はともあれあの政治家に投票することはすでに決定されているくらいでやっているのだから変わりようがない。
女性が技術職になるには、技術職になった男性たちと同等の努力は求められるし、それができるだけの支援もいるだろう。女性の体についてはやはり男性のそれに比べると停止せざるを得ない期間が長いからな。
停止しなくても住んでいる幸運な女性たちが他の女性にやっかまれながら生きていくのも見るに忍びない。
この辺は個人的ング地でしかないが、女性は本当にここで言うジェンダーギャップを解消してほしいと思っているのか？何の努力もなしに解消することはない。
特に仕事については女性が頑張る必要のある分野だ。政治の分野は政治側の変化と女性の頑張りが必要だ。
教育については国が提供するものだし、健康も医療を国が提供するものだ。つまり、女性の努力が解決に大きく寄与するものほど解決できていないと考えたほうがいいかもしれない。
こういうこと言うと「だって男社会が女を努力から遠ざけるじゃないか」という人が出てくるんだろうなあ。はっきりいうがそんなことはないだろう。
デンマークはヨーロッパにおける生活水準の高い先進国の1国である。
北大西洋条約機構（NATO）、北欧理事会、経済協力開発機構（OECD）、欧州安全保障協力機構（OSCE）、国際連合（UN）の創設メンバーの1国で、シェンゲン圏の一部でもある。
デンマークは近隣のスカンジナビア諸国とは政治・文化・言語的に緊密な関係を維持しており、デンマーク語はノルウェー語とスウェーデン語の両方と部分的に相互理解が可能となっている。
ノルディックモデルの高福祉高負担国家であり、OECD各国中で最も個人所得税の高い国である。
市民の生活満足度は世界最高クラスで、2014年の国連世界幸福度報告では幸福度第1位であった。
様々な角度からのウェルビーイングは最高レベルであり、世界で最も社会的流動性が高く 、世界で最も腐敗が少なく、男女の賃金差はOECD中最小であった。
2023年の世界平和度指数では2位、積極的平和指数では3位にランクインしている。
男女平等が達成されたと判断するためには、さまざまな側面から計測可能な基準を設けることが重要です。以下は、そのために使用される主な指標と基準です。
### 5. 法的権利
これらの基準は、多くの国際機関や研究機関によって使用されています。例えば、世界経済フォーラム（WEF）の「ジェンダー・ギャップ指数」、国連の「ジェンダー開発指数（GDI）」および「ジェンダー不平等指数（GII）」などです。これらの指数は、各国の男女平等の進展度を比較するための有用な指標を提供します。
いつもみたいにＸを眺めてると、都知事選のポスターがどうとか福祉会社の代表がどうとかブラックジャックの実写化がどうとかアニメの声優がどうとか、いつもどおりにフェミニズムっぽい主張があふれかえっている。
おおむね俺は「そのとおりだよな」と思う。
あらゆる女性は女性であるというだけで蔑ろにされるべきじゃないし、蔑ろにされたら怒るべきだし、今の日本社会はもっと女性が生きやすくなるように変わっていくべきだと思っている。
ジェンダーギャップ指数とかそんなわけわからん数字の話はおいといて、いたって普通に、倫理的かつ道徳的に考えて、そう思っている。
これまで学校や会社で関わってきた女性や数少ない女友達から、自分が女であったせいでどんな目にあってきたか、ちょくちょく見聞きしたこともある。
わざわざフェミニズムっぽい話題を持ち出したり「俺ってフェミニストなんすよね」みたいにすり寄ったりしたわけじゃない（俺はフェミニズムに関することを自分から他人に話したことはない）。
あくまで日常の交友や仕事でのやりとりのなかで、ふとそういうエピソードが彼女たちの口から出てくる。
痴漢されたことあるとかナンパがマジで気分悪くなるとか上司にセクハラされても笑うしかないとか。
辛くて悲しいと思う。
正直今の日本社会とかあまり知らないけど、単純に、俺のまわりのそういう女性の同僚や友人がもっと生きやすく幸福になればいいと思う。
でも俺は身長１５６センチ４５キロ２８歳恋愛経験なしデコ禿げブサイク童貞だ。
ほんの数人の女友達はいるけれど、女性とは今まで手を繋いだこともない。
これまで何回か片想いはしたことがあって、2人で遊びに行くような関係になれた３人に告白したけれど全部フラれた。俺とは、そういうのじゃないらしい。
いちおうギリ高学歴といえるくらいの学歴はあってそこに関してはささやかながら自信があり、性格も根暗すぎるわけじゃないから、女性とは普通に話せるし友達にもなれる（なれてるはず）。
フェミニズムのあれこれを眺めていると、どうすればいいんだろうとやるせなくなる。
俺は、女友達や同僚のことをとても大切に思っていて、彼女たちが理不尽に傷つくようなことがなくなればいいと本気で願っている。
Ｘでトレンドになるような話題を目にすると少なからず怒りが湧いてくるし、けっして自分は似たような事件を起こさないように気をつけないとと強く思う。
彼女が欲しい。俺と恋愛がしたいという女性と恋愛をして、俺とセックスがしたいという女性とセックスがしたい。
風俗は、そこで働きたくなんかないのに働くしかない女性がいるかもしれなくて、そんな女性に慰めてもらうことになるかもしれないと考えると死ぬほど恥ずかしいからまったく利用したことがない。傷つけたくない。これからも利用できないと思う。
俺はフェミニズムを信じたい。
もし今の日本社会にフェミニズムがもっと浸透して女性たちが今よりももっと生きやすくなったときに、はたして俺は幸せになってるんだろうか。
フェミニズムを信じていれば、俺は誰かの恋愛対象や性の対象になることができるんだろうか。
フェミニズムのおかげで今よりももっと生きやすく力強く自立した輝く女性たちが、大勢いる男のなかから身長１５６センチ４５キロ２８歳恋愛経験なしデコ禿げブサイク童貞の俺を選ぶことはあるんだろうか。
たまたま俺がフェミニストっぽい振る舞いをしてる優しい無害な男だからチビガリハゲブス童貞でも友達や同僚として仲良くしてくれてるだけで、もっとフェミニズムが社会に受け入れられるようになって他の男性も今の俺と同じくらい優しく無害になったら、俺よりルックスが優れている他の男性を選ぶに決まってるんじゃないか。
女友達や同僚が今より生きやすくなって幸福になって笑っていて、それはとても嬉しいことだけど、それだけで俺は心の底から満足できるんだろうか。
俺はなんのためにフェミニズムを信じたいんだろうか。
どうしてセックスなんかしてみたいんだろうか
なんで恋愛がこんなにすばらしいものに思えてしまってるんだろうか。
俺はフェミニズムが社会に受け入れられて欲しくないんだろうか。
ああ書いててよくわからんくなってきた
なんでもない
