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はてなキーワード: 査読とは
https://www.washingtonpost.com/health/2021/12/04/omicron-coronavirus-transmissible-cold-variant/
オミクロンは風邪のコロナウイルスと遺伝子を共有、より感染力が強い可能性
新しい予備的研究によると、オミクロンの変異体は、ヒトの風邪を引き起こす別のウイルスから遺伝物質を拾った可能性が高いとされている。
マサチューセッツ州ケンブリッジに拠点を置き、生物医学情報の分析を行っているNference社の研究者がオミクロンの塩基配列を調べたところ、風邪を引き起こすウイルスにも存在する遺伝コードの断片が見つかった。この突然変異は、新型コロナウイルスとして知られるSARS-CoV-2と、風邪の原因となるコロナウイルスHCOV-229Eに同時に感染した宿主に発生した可能性があるという。HCoV-229Eとの遺伝子コードの共有は、他の新型コロナウイルスの亜種では検出されていないという。
本研究を共同執筆した生物工学者のVenky Soundarajan氏は、オミクロンとHCOV-229Eの「驚くべき」類似性により、オミクロンは「よりヒトの宿主に慣れて」おり、免疫系の反応を回避できる可能性があると述べている。
「Omicronがこの挿入を採用したということは、本質的に季節性コロナウイルスのページを参考にしているということであり、人間といかに効率的に生活し、感染するかを説明している」と述べている。
研究者たちは、COVID19の原因であるSARS-CoV-2が、他のコロナウイルスに罹患している患者にも感染する可能性があることを立証した。Soundararajan氏によると、肺や消化器系の細胞が2種類のウイルスを宿す可能性があり、遺伝物質の交換が行われる可能性があるという。
米国疾病予防管理センターによると、医療専門家は、患者がコビドと他の呼吸器系の病気を同時に患う頻度を調査しているという。
オミクロンについてはまだ不明な点が多いが、医療専門家は、デルタなどの変異型よりもはるかに感染力が強いのではないかと心配している。南アフリカでは、国立感染症研究所が水曜日に発表したところによると、11月にはオミクロンが他のウイルスの亜種を追い抜き、先月配列が決定されたゲノムの74％を占めたという。
同国ではこれまでデルタが主流だったが、ここ4日間で1日の感染者数が約4倍になっている。米国の感染症専門家であるアンソニー・S・ファウチ氏は、金曜日のブルームバーグTVで、南アフリカの感染者数の急激な増加の後に、それに匹敵するような入院者数の増加がまだ見られないことについて、「慰めにはなるが決定的ではない」と述べ、タイムラグがある可能性があると付け加えた。
Nferenceの研究者たちは、昨年、新型コロナウイルスの塩基配列を決定し、その遺伝情報の一部が人体の塩分や水分のバランスを調整するタンパク質を「模倣」していることを発見した。この発見は、ウイルスの感染に対抗する薬の設計に役立つものだった。
Soundararajan氏は、ウイルスが進化して感染力が高まると、一般的に重篤な症状を引き起こす可能性の高い形質が「失われる」と述べている。しかし、決定的な判断を下すためには、さらに多くのデータとオミクロンの分析が必要であるとし、さらに、世界的にワクチンが不均等に配布されていることが、コロナウイルスのさらなる変異につながる可能性があると述べた。
アメリカでは「絶対に......地域的な広がりがある」とファウチ氏が金曜日に警告したのに対し、バイデン大統領は、アメリカはコロナウイルスの広がりを止めるための世界的な努力、特に新しい変異体の出現を支援しなければならないと述べ、「国内でCOVID19を打ち負かすために」と語った。
「何が起こったかを見てください。我々は真の意味で前進し始めているのに、別の型があることがわかったんだ」とバイデンは付け加え、彼の政権は必要としている人々のために何百万ものワクチンを世界中に発送したと述べた。
オミクロン株の本当の恐ろしさは、まだ世間一般には共有されていない。
査読前の論文すら上がっていない状況では、エビデンスがあるとは誰も言えない。
しかしながら、多くの国が異常なまでに大至急、且つ、いっせいに厳しい隔離措置を取っているのは、
外交ルートを通じて非公式情報として、オミクロン株の真の実態を知らされているからだ。
WHOが、ニュー（ν）とクサイ（ξ）の二つの文字を飛ばして、オミクロン（ο）株と名付けたのも、
オミクロン株の変異があまりにも人類にとって致命的であることを理解してもらうためである。
冷静に考えてほしい。
自分「そうとも言えると思うよ」
妻「執筆料で稼いでいるの？」
自分「いや、執筆は入らない。雑誌によるけど、むしろ謎の手数料を取られたりする。」
妻「じゃあ、なんで論文を書くの？」
自分「いい論文を書いていい雑誌に載れば、研究費がたくさんおりるから」
妻「どういうこと？」
自分「研究予算がおりました、その予算でこんないい結果を出しました。ほら、いい雑誌に載った、世間も認めてる。次はもっとお金ください。っていう理屈」
妻「ますます意味が分からないわ。お金を投じて、投じたお金に値する結果を残したかどうかって論文に載ったかどうかなの？出資してるのに研究成果の良し悪しを判断できないの？」
妻「国なの？大企業とかじゃなくて？GAFAみたいなところが主導してるのかと思った。」
自分「研究論文は、研究機関が多いよ。巨大企業はさ、いい結果がでたらプロダクトにする、それができなければ特許、論文は後回し。」
妻「なんで？」
自分「アピールする必要ないしね。言葉でいくら研究成果を並び立てるより、製品やサービスとして世に出したほうが説得力はあるし、なによりお金になるし」
自分「査読っていって、この雑誌にふさわしいかジャッジされるの？」
妻「いい雑誌っていうのは、その雑誌の編集者の質が高いってこと？」
自分「いや、査読者ってのは、たいていボランティア。同業の科学者」
妻「なにそれw内輪の自慢合戦？」
自分「そういわれるとそんな気がする」
自分「そういわれるとそんな気がする」
妻「その、雑誌ってやつってどこで読めるの？」
自分「大半は有料だよ。すげー高い。部数が少ないから高くつくんだ。」
妻「ちょっと、執筆料タダで、査読ってやつもボランティアで、金とるの？舐めてない？」
自分「うん」
https://note.com/s1000s/n/na0dbd2e8632d
これ読んで思ったけど、「学術分野」って何故か一括りにされて
「論文」っていうのも全て同列に扱われてるよね
最近気付いたけど、実際には「研究」の捉え方が分野によって全然違う
例えば卒業論文を例にしても、序論とかは先輩・研究室の過去の論文をコピペすればよくて
ちゃんと「はじめに」を書いて参考文献も全部読んだものを書かないとダメな研究室もある
同じ大学内でも分野というか学科とか研究室によって違いがあるから
同じ学士・修士であっても能力差が大きすぎる（流石に博士はどこの大学でもそこそこ敷居が高い）
査読論文とかも分野によってはいい加減で査読者のレベルが低すぎて通らない分野とか
査読が形骸化してて事前に先生にネゴらないとダメな分野があったり
逆にダブルブラインドしてて著名な先生の論文も平気で落とされる論文誌とか全然違う
「この分野は適当な人が多すぎるし、とにかく現象にかっこいい名前を付けた人の勝ちです」
とか自虐しててヤベー分野だとは思ってた
数学＞物理学＞医学＞理学＞工学＞経済学＞その他社会学など＞＞＞＞心理学
だと思ってる
一応言っておくが社会に役立つかどうかとかは全く別
そういう現状を知ってる人からすると学術会議の任命拒否ってのも
っていう思いを抱くんだけど、知らない人からすると「学術分野」を一括りにして神聖化してるからとんでもないことをした、っていう印象だったりするんだろうなぁ、と思った
理由は以下の通りです。
ところが、数学では実験により正しさを確かめることはできません。
（応用数学では状況が異なるかもしれません。）
そういうわけで、査読通過の際は建前上は正しさが前提になっています。
（もちろん、数学論文でも出版後に論文が訂正・撤回されることは珍しくはないです。）
以上が数学と科学全般について正しさの認識が異なるということの説明です。
→論点1
「出版された」という意味においては査読は終わったと表現して問題ないと考えます。
数学論文の正しさへの疑い（それは数学的な内実を伴っているように少なくとも表面上は見える）が表明されている中で、編集委員会がそれに対する何らの注釈も論文に付け加えない形で論文を出版するというのは、通常では考えられないことです。
→論点2
上述の論点1の通りですので、本件では論文の掲載は正しさを特に担保しません。
例えば、「フェルマー予想」では慎重な査読をしたことの当然の帰結として、査読通過が直ちに論文の（十分信頼できるレベルでの）正しさを意味しました。
一般論として、査読の「慎重さ」の度合いにより、査読通過が担保する論文の「正しさ」が増減するのは当然のことです。
→論点3
「皆無」というよりはむしろ、少数ながら存在すると表現する方が正確だと考えます。
もちろんその数が今後増減することはあるでしょう。
なお、zbMATH（やMR）で論文の根幹となる部分の正しさに疑義を呈するようなレビューが掲載されるのは非常に稀です。
総論として、本件が数学界ではよくあることなどでは決してないことは間違いありません。
以下は参考です（何か誘導したい結論があるわけではありません）。
本件についてredditでもしばしば議論されています（英語）。
（本件とケプラー予想の類似を指摘しているのではありません。）
この事例では論文が査読（出版プロセスとして）されなかった（雑誌に投稿すらされなかった）にも関わらず、複数の検証チームが自然発生的に検証活動を開始して、数年の内に正しさが確認されました。
「これからが査読」なんて一言も言っとらんがな。数学より先に日本語を勉強して来てくれ。
これは10000000回読み直してくれ。
そして、
を10000000000000000回読み返してから「続報がない！」と騒いでくれ。「ようやくスタートラインに立った」ということの意味をよーーーーーーく考えて見てくれ。
もちろん私は数学者でも何でもない。
しかしABC予想に関して続報が途絶えてしまったので、今までの事実ベースの情報を集めただけである。
査読の使い方については、マスコミ登場時も「まもなく査読が終了し論文掲載へ」という論調だったためそのまま採用した。
むしろあなたが申すようにこれからが査読という流れであるならば、今現在続報がなくなってしまったことを嘆くべきではないだろうか。
「査読が終了していない」んじゃなくて、そもそも査読っていうのはそういうものなの。
「論文として載せる価値がある」というのは「絶対的に正しい」ことを意味しないの。査読が担保しているのは「論文としての価値」であって、「絶対的な正しさ」ではないの。(もちろん、正しさに対する一定以上の信頼度がなければ「論文としての価値」も認められないけど。)
科学的な正しさというのは、ある瞬間に100%正しいと認められるものではないの。論文が掲載されて、その後の研究者コミュニティによって引用を繰り返され、一人一人の研究者がそれぞれの価値観でもって「この論文は正しいor間違っている」と判断し、サーベイを寄稿したり教科書が執筆されたりすることによって正しさが認められていくものなの。
そもそも論文が掲載されるというのはゴールじゃなくてスタートなの。
君はきっとリーマン面のタイヒミュラー理論も、p進タイヒミュラー理論も知らないでしょ？「宇宙際タイヒミュラー理論」というのは単に数体上のタイヒミュラー理論のことで、細かい技術的なギャップがあるのかないのかは専門外の私にはわからんけども、少なくとも「トンデモ」扱いするバカがいたらそいつは数学者ですらないバカだと一発でわかるよ。
複素数で可能ならp進数でやる。p進数で可能なら数体でやる。というのは数論幾何学の王道中の王道で、パッと見「できそうだな(具体的にどうやるかは知らんけど)」というのが普通の数学者の認識。その応用があるかないかは後から考えることで、ABC予想が解けてるのか解けてないのかは私にはわからんけども、少なくとも理論としては間違いなく面白いものだろうとはわかるし、「俺も一生に一度はこういう論文書きてぇなぁ」と思うよ。
2012年に京都大学数理解析研究所教授の望月新一が ABC予想を証明したと論文を発表し、およそ8年の査読を通して2021年3月学術誌「PRIMS」上で発表された。
2017年ごろから査読が終了しABC予想が証明される！とマスコミでも度々騒がれていたが、現状はどうなっているのだろうか。
結論からいえば、今現在も数学会はこれを証明として認めていない。
論点1
基本的には査読期間に問題点や疑問点があれば、他の数学者によってその懐疑点を提言し解決や訂正を重ねていく。
実際、望月氏の論文にも指摘があった。指摘を行ったのはボン大学教授のペーター・ショルツェである。ショルツェ氏は30歳でフィールズ賞を受賞した現在の数学界のトップリーダーでもある。
ショルツェ氏は2018年3月、望月氏のいる京都へ訪れ直接論文についての議論を行い、その上で『Why abc is still a conjecture』という評価文を発表した。
この評価文は、一言でいえば「証明は根本的な所で間違っている」である。
望月氏は2018年7月にこの評価文についての反論文を出しており、この両者の主張がどちらが正しかったのか、これに関して第三者が明確な判定は行っていない。
論点2
学術誌に論文が掲載されたのであれば証明に問題はないのではないか
→学術誌に論文が掲載されること自体は形式的な意味合いが強く、掲載＝証明の担保とはいえない。
さらにいえばこの学術誌『PRIMS』であるが、この発行元は京都大学数理解析研究所であり、編集長は望月新一本人である。
他意的なことを排除しても、この掲載が正当な評価を出来ているのかは疑問が残る。
論点3
→数学界ではこの論文は「とんでも論」として、真面目に検証している数学者は皆無である。
正直、笑えないニュースだと思っている。
まず最初に言っておくと、この自由研究をした小学生が責められる必要は全くない。自由研究としては素晴らしいものだと思う。今後も観察やデータ分析の重要性に目を向けていってほしい。
あと、小学生に対して大人げないツッコミをしている諸兄はちょっと自制しような？お前らの大半も小学生時代に統計処理なんて理解してなかっただろ。
じゃあ、なんでこれが笑えないかというと、日本におけるデータサイエンスやEBPM (Evidence-based Policy Making) の様を端的に表してしまっているように思えて仕方がないからである。
以下、NHKの記事を引用する。もちろん小学生に文句を言いたいわけではないので名前は伏せる。
＊＊さんは、自宅近くの幹線道路の交差点で交通事故が起きたことから問題意識を持ち、夏休みのことし７月２７日に朝と昼と夕方のそれぞれ１時間、この交差点を観察し、信号無視をした人を調べました。
その結果、▼子どもは１４人中０人だった一方で、▼大人は８３３人中７８人、▼お年寄りは１０４人中１２人と、子どもよりも大人のほうが信号を無視する傾向がみられたということです。
交差点に警察官がいた朝の時間帯に限ると信号を無視する人はほとんどいませんでしたが、警察官がいなかった２日後に改めて観察してみると、この時間帯でも信号無視が相次いだということです。
この自由研究が交通安全の啓発につながったとして、秋の全国交通安全運動初日の２１日、神戸市の葺合警察署から＊＊さんに感謝状が贈られました。
ということとマッチしてしまってるんだよ。もちろん、小学生の意図とは別だとは思うけど。
もし、小学生が「警察官が居ても居なくても横断抑止に効果がない」という結果を出しちゃうと、仮にそれが事実を反映したもの、統計的に有意だったとしても、自由研究として評価されることはないだろうね。
これが自由研究だけなら良いんだけど、残念ながらいわゆる研究というかデータサイエンスの分野やEBPMでもよくある話なんだよな。もはや周知の事実か。
政府、自治体などの政策や立案を正当化するためにデータを集めて都合よく評価するみたいな事例が死ぬほど多い。パラメータやデータを調整して如何に主張に辻褄を合わせるか。
証拠の捏造と違って一応辻褄は合っているからウソかって言うと難しいところだし、政府や自治体に査読なんて無く、「○○大学の研究によれば」と公表されてしまう。
御用学者とまでは言わないけど、結果的に政策に都合の良い結果を出した方が評価されがち。
EBPMの逆、「policy-based evidence making」や「policy-based evidence gathering」と批判されてんだわ。
最近の有名どころだと三菱総研のコロナ感染者数予測が叩かれてたな。まさにこれよ。
https://www.tokyo-np.co.jp/article/110157
社会学者の頓珍漢発言が年３６５回ペースで叩かれているのを見かける今日このごろ。
こんな奴らも博士や修士として研究論文を出して学会に承認された過去を持っているという。
じゃあ実際どんなものを書いてるのかを調べるとちょっと目眩がする。
いくらでも都合のいいデータがでっち上げられそうな資料収集、ソースは俺の本からの俺の本のソースは俺のオンパレード、身内で査読を回し合うだけの駄サイクル。
そういった駄目研究と駄目知名度ロンダリングが平然と行われている地獄のような世界が広がっているのだ。
これが社会学者だけならいいのだが、文学部だったり経済学だったりも大差はなく、歴史についても偏見、ゴッドハンド、ソースN=1があれよあれよと出てくる。
お前ら本当に「研究」や「学問」と呼ぶに値するだけのことをやっているのか？
より優れた予測が(欲を言えばちゃんとした機関から)出されることを、ずっと願っています。実際に、一時的に対抗(?)予測が現れたことはうれしく思いました。ただ、「感染者数」の数字の意味がこれから薄れていくのも確かだと思います。放っておいても自然とフェードアウトするでしょう。
わかります。もっと外してる各種の政府・大学・シンクタンク予測にも言ってやってください。
おっしゃるとおりです。でもひょっとしたらそこそこの精度で当たるんじゃないかと思って公開しています。それがどの程度の精度かというと、現在も検証中ですし、これまでご覧になってきた程度の精度だとも言えます。
一部にはモデルを「(あるのに)公開していない」との指摘さえありますが、解説記事(anond:20210726192034)がすべてで、書かれていない秘密の考慮事項や秘密の計算式はありません。言葉の定義の問題だとは思いますが、個人的にはこれをモデルと呼ぶのは・・・せいぜい一般名詞として、くらいじゃないかなと思っています。つまりモデルなんてないよ、ということです。
具体的にどのことを指しているのでしょう。デルタ株の感染力をイギリス報告からWHO報告の値に更新したことでしょうか、渋谷の人流データを新規に取り入れたことでしょうか・・・？ たとえば将来の人口予測を、実際の出生率に合わせて毎年修正するのはふつうだと思います。まして、新しい移民政策が始まったり、その効果が実際に数字になって現れてきたら、取り入れるのが正しい姿勢だとも思います。コロナにおいても、イギリス公衆衛生局も日本の国立感染研も京大の西浦教授も用いる数値を毎週更新していますし、用いるデータや計算方法も随時変えていますよ。感染研など、これまでずっとデルタ株の影響を「考慮していない」とわざわざ注記までしていたのを(そして予測は当然大きく外し続けていた)、最近になって考慮するようになりました。いずれにしても、わたしは予測の精度を高めたいだけですし、何か変えたら記事で説明しているので、さも「最初からまったく同じ計算方法でやってますよ！」と騙っているわけでもありません。(もしくは、批判している方が「計算方法」について何か誤解されている気もしています)
はい。でも解説記事に挙げたような散布図を見て、突拍子もない場所に点をプロットしようとする人はいないでしょう。「その程度」の精度は得られるとご理解ください。逆に、解説記事に書いたような弊害を無視して、この人力部分を機械的な回帰分析に変えることは誰にでも(わたしにも、あなたにも、今日からでも)できますから、ぜひやってみてください。もちろん「こうすれば弊害を回避しながら人力を排除できる」という提案や批判は大歓迎です。
そんな人はまさかいないとは思いますが、感染者数の最大値と人流という着目点についてはすでに東京都医学総合研究所が指摘していますから、この予測自体には論文にするような価値のある要素はひとつもありませんし、むしろ途中に人力が入る論文なんてありえないと思います。誰にでもできそうなことを、少し手間をかけてやっているというだけのことです。でも、それこそ誰かが再検証性がある数理モデルを作った上で論文にされるのであれば、本当にすばらしいことだと思います。
相手にとっては掃いて捨てるほど届いているであろう有象無象の意見のひとつと思って書いたものですが、個別の反論やご指摘は、すでにいただいたものも含めていつでも歓迎しています。むしろ「はーなるほど！」と納得したいという思いもあります。ただ、その後、感染研はデルタ株の影響を考慮するようになりましたし、デルタ株の感染力も結局イギリスやWHO報告に近い数字で推移するようになってきました。(ところで、みんなもブコメや増田やTwitterでいつも意見してると思います。しかし、メールを送るのがまずかったとすれば、確かに、5秒で捨てられる運命のメールなんて送らないほうがよかったのかもしれません)
わたしの口からこんなことを言うのはどうなんだと思うので大変言いにくいのですが、予測の「割に合う」ほど送られてきているわけでは、もちろんありません。あくまで関心があるから予測しています。でも、おもしろおかしい投げ銭文化はもっと広まってほしいと思っています。ありがとうございました。フィンガーチョコおいしい。
https://www.covid19-yamanaka.com/cont5/49.html ほらよノーベル賞学者
（１回接種でも）家庭内での2次感染が40から50%減少したと報告されています。これは他の研究者による検証（査読）を受けていない報告ですが、1回接種により、感染や重症化が抑えられるだけでなく、2次感染も半減するとすると、非常に大きい効果が期待されます。
この3点はヤバさのハッピーセットなんやが、未だにknoa氏を有難がろうとしてる連中は、それが分からんのやろなーって思ったわ。
こんなもんをそこそこの理系大学で卒業研究として出そうとしても、担当教授に卒業可能な研究成果として認められない程ハチャメチャなんや。
これは何度も指摘されてる訳やが、予測モデルが存在しなければ誰にも再検証できないし、予測の尤もらしさが検証できない。例えばや、毎日我々が参考にする天気予報にも、当然やが予測に用いた数理モデルが存在する訳や。
それを元にスパコンで計算して過去の例と付き合わせ、予測精度や誤差まで検証したうえで、「こんな感じの精度のモデルをつこうてるから、参考にすべきところは参考にしてな」って予報を日々公開してるんやな。
可笑しいと思った誰かが、それに対して検証し、反論を加えられるだけの材料が揃っているからこそ、広く受け入れられている訳やね！
これは、ほんまにヤバいよ！
例えばやヤードで計測した時速と、メートルで計測した時速を、単位系の変換なしで、数値のみで比較してたらどう思うよ？ガイジやろ、そんなものは？
毎週のように計算方法を変えてるという事はや、本来は以前の計算結果と単純に比較する事は絶対に許されないレベルのアホのやる事な訳やね。仮にも数字を扱ったことがある人間なら、まずやらんことや。
もしも計算方法を変える場合は、変えた前と後でどの程度の違いが生まれるのか等、採用した手法の尤もらしさを計測しなければならん。それぞれの計算方法の間の変換式の妥当さも証明せねばならない。モデルの尤度を証明するのはメンドクサイのや。
例えばやで、毎日参考にしている天気予報が毎週のように予測モデルを変えているのに、昨年の今の時期の予想はこうでした比較すると・・・とか言われても、鼻で笑うやろ。
もっと簡単に例えるとや、先週までは華氏で温度だしていたのに、今週は摂氏で温度を出していて、共に何度ですと同じ単位であるかのように比較されるのとまったく同じことなんやね。意味なしやね。
これがトドメやね！ｗ
円周率が3.1か、3.14かでは大きな違いがあるけど、それを勘で出しましたって言われたら、どうですかね？あかんやろ、そんなもんはｗその計算結果を信頼しますか？無理やね。
普通は何らかの方法で計算をして出すのや。人力で目で見て適当に推定するって事はどういうことか？本来は客観的であるべき予測に、主観が入るという事や。
天気予報で例えればや、シミュレーションもしないで、雲を見て明日は雨って言ってるのと同じやね。漁師の勘みたいな再検証不可能な俗人的な経験測からくる天気予報は、占いと同じで
それはそれで本人やもの好きに珍重されていい物ではあるが、客観的に使える予測とは言わん訳やね。
以上を踏まえない限りは、何の価値もありません。あんたの来歴なんて、わいがどうでもいいが、予測の信頼性が全く客観的に示されてない以上は、予測した本人の信頼性の無さが問題になるのも避けられんわなあ。
結局はや、この程度のものに踊らされてる時点で、数字を扱う上での常識とか客観性が備わっていなくて主観で物事を見ているということなんやな。
これは一事が万事にあてはまる欠点で、あらゆる場面でおかしなブコメが目立つし後から振り返れば間違っていたという現状の温床でもある訳や。
完成してないワクチンを買うとかｗｗｗって笑ってたブクマカも、いまやワクチン頼みやろ。感染症対策で決定打は集団免疫の獲得で感染しまくる訳にはいかん以上は、ワクチンしかあらへんで！ってのは常識や。
その場の空気や感情やなしに、何が正しいのか？と客観的な指標を持てない、はてな民の病気の現れなんかもしれへんね
なんやら、ブコメを見たら、増田でやってる遊びにごちゃごちゃ言うな。分かってるわ！的なコメントが散見されるけどや
関係各所の専門家にメールをすると言ってみたり、いっぱしの専門家を気取り始めた時点で、バカがやってる遊びでは済まされんものになったんやね。
専門家に専門的に意見をするのであれば同じクオリティで数字を扱えないとダメだし、おまけに無知な人間からお布施まで貰うようになっては、新興宗教と変わらん。
御上に批判的な（連中が集まってくる誘蛾灯な）新興宗教と言うと、どうしてもオウムを思い出すし、増田を遊び場としてるワイ君としては、もはや看過できんちゅうことやね。
