はてなキーワード: 母集団とは
自分の地元には旧制ナンバースクール中学をルーツとし、かつては屈指の難関、名門だった県立高校がある。
その高校のWikipediaの著名OB欄は学者、官僚、財界人、作家、軍人がズラーっと並んでいる。
しかし実はとっくの昔に凋落し、今は東大なんぞもはや4~5年に1人くらいしか出なくなり、私大の浪人込みの延べ人数合格実績ですら早稲田40人慶応10人くらいが平常運転になってしまった。
それでも地元ではこの高校の生徒は神の子扱いだし、生徒自身も自分の学歴と学力に対するそうした評価について一点の疑いも抱かず胸を張っている(なぜかまだ高校偏差値68くらいある)。
さて、この高校の学年上位1/3あたりの生徒は現役で青学や明治あたりに合格し、そのまま進学することになる(この高校は明治青学がやたら多い)。
と悲しみの進学と相成るところだが、この高校の生徒の場合は違う。
『素晴らしい名門である我が母校において、学年上位層をキープしてた自分が進学する明治大学、青山学院大学は凄いエリート大学だ!』
と当然に発想するので、彼らは胸を張って目を輝かせて明治や青学に入学することになるのだ。
この思い込みは強い。
落ちぶれてからとっくに30年は経っているカビの生えた県立高校に入学し、そのレベルの低い母集団で中の上をキープし、実力通りの大学に合格するだけで、
東大に合格したくらいの誇りや自己肯定感を得られるも同然なのだから。
俺が新卒で入社した大手金融機関の同期に、『この高校→明治や青学に現役進学』という典型的な経歴の持ち主がたまたま3人もいたのだが、彼らはやはり高校以降の自分の経歴、人生を誇っていた。
大手金融といっても東大の新卒なんぞ滅多に入らず、日東駒専卒からトータルで軽く2桁人数は入社するような程度の格の企業だったけど、
やはり『誇り高き彼ら』は自分の人生の栄光を疑わなかったし、そんな自分が入社した会社は泣く子も黙るエリート集団だと当然に思い込んでいた。
自分の将来を案じて卑屈な発言を繰り返す慶応経済(体育会運動部)出身の同期の嫌味やネガティブ発言や諫言を全て「わけのわからないノイズ」とばかりに余裕でスルーし、
彼らが相変わらず強がりではなく本心から勝ち組を疑わない様子見て、
ただ、旧制中学ルーツの落ちぶれた県立名門高校に入学するだけで良いのだ。
地元の人間なら老いも若きも崇め奉ってくれて、同級生も勘違いし続け、教師も誇りを抱くよう教育し、
やがて本人は労せずしてその高校発の過去の栄光を自意識下で体現することとなる。
そしてその効果は落ちづらい。
要約するとz世代はごみばかり、仕事ができない、わりに自分のことを主張するカス。というツイートだった。
本当にそうなのだろうか?
自分のところの新しく入った子は物凄く物覚えが早い。デジタルネイティブであるが故なのか新しいことにも積極的で人付き合いも良く、将来のことをしっかり考えている。
何より仕事ができる。
正直この子たちより下の子たちがもっと優秀になっていくとしたらという恐怖すら感じ、なにか始めなくてはと意味もなく最近通勤時に本を読むようになった(仕事においては意味ないけどいいきっかけだった)。
そのため、「z世代=仕事ができない」とするポストには疑問を感じた。なにせ自分の感覚と異なるからだ。
他の反論する引用では優秀な子が多いなどもあり、意見が完全に割れていた。
なぜこうも意見が完全にz世代は優秀!z世代は無能!と2つに分かれてしまったのか?
どちらかが嘘をついている?
実際はどちらも本当なのだろう。
z世代について言及をしている人の環境によって見え方が変わっているのだと思う。
そもそも特定の偏った母集団から日本全体の特定の世代を言及するのが間違いだ。
z世代は優秀とする人が務めている企業は優秀な人が多いのだろう。
なぜなら新卒採用において無能はさっさと落としてしまえばいいからだ。
そんな無能ですら雇わざる負えなかった企業はそこまで人気が無く、そこに勤めている社員はそのz世代と同じで仕事ができなくて無能なんだろう。
(少子高齢化で普通の企業にも増えているという仮説のはなしは一旦おいておこう)
今回話したいことはz世代は無能かどうか?ではなくz世代について言及するとそれは少なからず自身の環境、能力を反映するということだ。
これは非常に面白いことだと思う。
とうぜんz世代は仕事ができるかできないかの答えは出ない。自分が勤めている会社の少ないサンプルで語ることがそもそも間違いだからだ。
しかし、その少ないサンプルで語ることで自身の環境、能力を反映し、z世代は無能としたら「自分はそんな無能が集まる環境で働いている無能である」と声高らかに宣言していることにつながる。これは残酷で「この人はおそらく低賃金なのかな」、「ブラック企業に勤めてそう」など言葉が強いほどいろいろその人の背景が連想できてしまう。
これはほかにも言えることだと思う。女性、男性についてクソだと語れば、ああそういう人しか相手にされないんだということが分かる。
なにか大きな主語をディスるとき気持ちは晴れるかもしれないがたいてい自分を下げていることに気づいたほうがいい。
オチがなくて申し訳ないがz世代のことを言及するときは褒めたほうがいいよ。自分はもう先にここの中で褒めといた。いい企業に勤めているように見えるでしょ。
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
この間、ソフトバンクの孫会長が「ChatGPTを使ったことがない人は人生を悔い改めたほうがいい」と何かのプレゼンで話していたらしいことを知った。
見下されたように感じて正直腹がたったのだが、ちょうど女の子とデートする予定がありどんなお店を選べばよいのかさっぱりだったので、ChatGPTに相談してみることにした。
生涯で彼女いた事無し22歳童貞の知見では手に負えないからビッグデータに頼ったのだが?無能やん。と、その時は思った。
その後、その女の子に告ったところ「あなたのことは恋愛とかそんな感じには見てない」的な理由で振られ、失意の中で卒業研究に励むある日、ふたたびChatGPTを使うこととなった。
実験で得た複数データのばらつきを評価することになった。こういった評価には、標準偏差が一般的に用いられている。標準偏差は高校1年(数Ⅰ)で習う内容だが、なぜ標準偏差でばらつきが評価できるのか、恥ずかしながらよく理解していなかった。特に、分散を求めるに当たりどうして2乗するのかサッパリだった。
公式だけ知りたければGoogle検索で十分だ。しかし、その公式の成り立ちや意味を調べようととしたとき、Googleオンリーだと結構難しくて時間がかる。複数のサイトを巡り、様々な情報を関連付けながら理解する必要があるからだ。
というわけでChatGPTの出番が来た。
私「標準偏差の求め方について教えてください」
ChatGPT「標準偏差は、データセット内の個々のデータ点が平均からどれだけばらついているかを示す尺度です。標準偏差を求める基本的な手順は〜(手順を5ステップに分けて丁寧にわかりやすく説明してくれる)」
私「分かりやすく説明してくれてありがとうございます。分散を求める過程で、なぜ平均の2乗するのでしょうか。」
ChatGPT「平均を2乗する理由は、主に以下の2つの目的があります。1.負の値の影響を排除する 2.ばらつきの大きさを強調する 〜中略〜 そして、標準偏差はその平方根を取ることで、元のスケールに戻します。」
私「なるほど!標準偏差は元のスケールに戻っているから、母集団と同じ単位で扱ってよいのですね?」
ChatGPT「はい、そのとおりです!」
目から鱗だった。コイツ有能じゃないか。私は学習塾でバイトをしているのだが、私が生徒に教えるよりも、教室にあるiPad渡して「chatGPTに聞いて」と言ったほうがよっぽど分かりやすくて良いじゃないかと。「AIに仕事を取られる!」と巷は大騒ぎだが、まさか自分の仕事が、直ちに危機的状況にあるとは思っていなかった。
しかしながら、実際に塾講師の仕事が絶滅することは無いと思われる。塾講師の仕事は「生徒にわからない所を教えること」と思われがちだが、実際には生徒のマネージャーという意味合いが大きいからである。
生徒が苦手な問題を見つけてカリキュラムを考える事はもちろん、宿題をやってこない生徒に居残りさせるとか、授業中に雑談したりスマホ弄ることを止めさせるとか、そういったフィジカルで泥臭い仕事が結構多い。そして、泥臭くて人間臭い仕事は、AIよりも人間が得意とする分野だ。
例えば、居残りしなければならない生徒が、授業後にしれっと帰ろうとしているとする。スマホの中にいるChatGPTが「居残りしましょう」とアラームを鳴らすのと、おいおい何帰ろうとしてるのかな?と生身の先生が声をかけるのとでは、生徒に与えられるプレッシャーが結構違うのではないだろうか。
大抵の児童/生徒はなかなか自主的に勉強できないものである。自主的に勉強できない生徒や児童に勉強をやらせるためには、適度なストレスをかける必要がある。ここで言う「ストレス」とは、叱りまくって体罰を与えるような暴力的なものではなく、自宅のリビングとは違って少し緊張感を感じる自習スペースとか、宿題やテストの出来栄えを授業で毎回チェックされるとか、そういったものである。そして、生徒の肉体的/精神的な体調を考慮しながら、適度なストレスを子供にかけるという価値は、学習塾が提供する価値として大きなウェイトを占めており、それは生身の人間だからこそできるものである。
そういった感じで、今後は生徒のマネジメント業としての性格が強くなりながら、学習塾のビジネスは今後も残り続けるものと思われる。多少なりとも雇用は減るだろうが、学生バイト講師の募集が減るくらいだろうし、(私の塾では)どの教室も万年人手不足なのでむしろ好都合だろう。
あと数ヶ月で辞めてしまうバイトだが、私は自分の仕事に価値を感じられて満足した。しかし、研究室を出て駅に向かう道中、歩きながらもうしばらく考えたとき、AIが教育に与える影響はかなりヤバイのではないかと思うようになった。
近い未来、というより現時点で既ににそうなっているが、分からないところを教えるのはAIがやってくれる。お金も時間もかからないChatGPTが、塾や学校の先生より分かりやすく解説してくれる。自主的に勉強できる子供はchatGPTを始めとしたAIをどんどん活用し、今まで以上に短い時間と少ない出費で、ぐんぐん成績を伸ばしていく。家庭では子供の勉強にかかるコストを抑えられるから、スポーツなどの課外活動によりお金をかけることができる。子供は課外活動で様々な経験を得られ、勉強以外の能力もどんどん身につき、文武両道なエリートとして育っていく。
しかし、自主的に勉強できない不まじめな生徒はどうだろうか。自主的に勉強をやらないためプロによるマネジメントを必要とし、学習塾に入れられることになる。学習塾での勉強は金銭的にも時間的にも重荷だが、AIを活用できる優秀な生徒には追いつけず、何もしないよりはマシな程度に留まってしまう。一方課外活動については、学習面にかかる金銭的・時間的なコストの圧迫を受け、こちらも満足いかないものになり、中途半端なレベルに留まってしまう。
子供が大人に成長し、社会に出てからもそれは続く。要領がよくやる気がある人間は、学生時代から使い慣れたAIを活用して沢山のことを学びながら、ガンガン仕事をさばいていく。それができない人間は取り残され、仕事を選べなくなり、さらに希望を失う。「AIに仕事を奪われる」と言われるものの、実際に仕事を奪うのはAIそのものではなく、AIにより教育されたエリートである。
もちろん、こういった格差はずっと昔からあった。そして、今現在もある。だが、これがAIによってますますエスカレートしたらどうなるか。
現在の日本は、大学新卒以降になると格差を覆すことが難しい社会である。だがそれは、居住地や親の太さなどの運要素はあるものの、一念発起して大学受験と新卒就活さえ頑張れば、何とか逆転できる社会でもある。
しかし、それがAIにより教育格差が促進され、小学校卒業時点に開いた差が永遠に縮まらないような社会になってしまわないだろうか。思春期が過ぎ、自分の性格を理解しながら理性を持って行動できるようになる頃、心を入れ替えて頑張ろうと思ったとしても、その時には何もかもがAIエリートには敵わなくて格差を覆せない。そんな状況になってしまわないだろうか。
10歳かそこら、いや、それよりも幼い年齢の時に、何かに興味を持つような性格か否か。自主性を持って物事に取り組めるか否か。新しいものを工夫して使おうと思うか否か。そして、これらの重要性を理解し、子供を誘導できる力量の両親をもっているか否か。
未熟な子供時代の性格と、両親の教育レベルの違いが、大きな格差を決定させてしまう社会。人として成熟した頃に気づいたとしても、何も為す術が無いような社会。そして、それが世代を重ねるごとに加速してゆく社会。
この間、ソフトバンクの孫会長が「ChatGPTを使ったことがない人は人生を悔い改めたほうがいい」と何かのプレゼンで話していたらしいことを知った。
見下されたように感じて正直腹がたったのだが、ちょうど女の子とデートする予定がありどんなお店を選べばよいのかさっぱりだったので、ChatGPTに相談してみることにした。
生涯で彼女いた事無し22歳童貞の知見では手に負えないからビッグデータに頼ったのだが?無能やん。と、その時は思った。
その後、その女の子に告ったところ「あなたのことは恋愛とかそんな感じには見てない」的な理由で振られ、失意の中で卒業研究に励むある日、ふたたびChatGPTを使うこととなった。
実験で得た複数データのばらつきを評価することになった。こういった評価には、標準偏差が一般的に用いられている。標準偏差は高校1年(数Ⅰ)で習う内容だが、なぜ標準偏差でばらつきが評価できるのか、恥ずかしながらよく理解していなかった。特に、分散を求めるに当たりどうして2乗するのかサッパリだった。
公式だけ知りたければGoogle検索で十分だ。しかし、その公式の成り立ちや意味を調べようととしたとき、Googleオンリーだと結構難しくて時間がかる。複数のサイトを巡り、様々な情報を関連付けながら理解する必要があるからだ。
というわけでChatGPTの出番が来た。
私「標準偏差の求め方について教えてください」
ChatGPT「標準偏差は、データセット内の個々のデータ点が平均からどれだけばらついているかを示す尺度です。標準偏差を求める基本的な手順は〜(手順を5ステップに分けて丁寧にわかりやすく説明してくれる)」
私「分かりやすく説明してくれてありがとうございます。分散を求める過程で、なぜ平均の2乗するのでしょうか。」
ChatGPT「平均を2乗する理由は、主に以下の2つの目的があります。1.負の値の影響を排除する 2.ばらつきの大きさを強調する 〜中略〜 そして、標準偏差はその平方根を取ることで、元のスケールに戻します。」
私「なるほど!標準偏差は元のスケールに戻っているから、母集団と同じ単位で扱ってよいのですね?」
ChatGPT「はい、そのとおりです!」
目から鱗だった。コイツ有能じゃないか。私は学習塾でバイトをしているのだが、私が生徒に教えるよりも、教室にあるiPad渡して「chatGPTに聞いて」と言ったほうがよっぽど分かりやすくて良いじゃないかと。「AIに仕事を取られる!」と巷は大騒ぎだが、まさか自分の仕事が、直ちに危機的状況にあるとは思っていなかった。
しかしながら、実際に塾講師の仕事が絶滅することは無いと思われる。塾講師の仕事は「生徒にわからない所を教えること」と思われがちだが、実際には生徒のマネージャーという意味合いが大きいからである。
生徒が苦手な問題を見つけてカリキュラムを考える事はもちろん、宿題をやってこない生徒に居残りさせるとか、授業中に雑談したりスマホ弄ることを止めさせるとか、そういったフィジカルで泥臭い仕事が結構多い。そして、泥臭くて人間臭い仕事は、AIよりも人間が得意とする分野だ。
例えば、居残りしなければならない生徒が、授業後にしれっと帰ろうとしているとする。スマホの中にいるChatGPTが「居残りしましょう」とアラームを鳴らすのと、おいおい何帰ろうとしてるのかな?と生身の先生が声をかけるのとでは、生徒に与えられるプレッシャーが結構違うのではないだろうか。
大抵の児童/生徒はなかなか自主的に勉強できないものである。自主的に勉強できない生徒や児童に勉強をやらせるためには、適度なストレスをかける必要がある。ここで言う「ストレス」とは、叱りまくって体罰を与えるような暴力的なものではなく、自宅のリビングとは違って少し緊張感を感じる自習スペースとか、宿題やテストの出来栄えを授業で毎回チェックされるとか、そういったものである。そして、生徒の肉体的/精神的な体調を考慮しながら、適度なストレスを子供にかけるという価値は、学習塾が提供する価値として大きなウェイトを占めており、それは生身の人間だからこそできるものである。
そういった感じで、今後は生徒のマネジメント業としての性格が強くなりながら、学習塾のビジネスは今後も残り続けるものと思われる。多少なりとも雇用は減るだろうが、学生バイト講師の募集が減るくらいだろうし、(私の塾では)どの教室も万年人手不足なのでむしろ好都合だろう。
あと数ヶ月で辞めてしまうバイトだが、私は自分の仕事に価値を感じられて満足した。しかし、研究室を出て駅に向かう道中、歩きながらもうしばらく考えたとき、AIが教育に与える影響はかなりヤバイのではないかと思うようになった。
近い未来、というより現時点で既ににそうなっているが、分からないところを教えるのはAIがやってくれる。お金も時間もかからないChatGPTが、塾や学校の先生より分かりやすく解説してくれる。自主的に勉強できる子供はchatGPTを始めとしたAIをどんどん活用し、今まで以上に短い時間と少ない出費で、ぐんぐん成績を伸ばしていく。家庭では子供の勉強にかかるコストを抑えられるから、スポーツなどの課外活動によりお金をかけることができる。子供は課外活動で様々な経験を得られ、勉強以外の能力もどんどん身につき、文武両道なエリートとして育っていく。
しかし、自主的に勉強できない不まじめな生徒はどうだろうか。自主的に勉強をやらないためプロによるマネジメントを必要とし、学習塾に入れられることになる。学習塾での勉強は金銭的にも時間的にも重荷だが、AIを活用できる優秀な生徒には追いつけず、何もしないよりはマシな程度に留まってしまう。一方課外活動については、学習面にかかる金銭的・時間的なコストの圧迫を受け、こちらも満足いかないものになり、中途半端なレベルに留まってしまう。
子供が大人に成長し、社会に出てからもそれは続く。要領がよくやる気がある人間は、学生時代から使い慣れたAIを活用して沢山のことを学びながら、ガンガン仕事をさばいていく。それができない人間は取り残され、仕事を選べなくなり、さらに希望を失う。「AIに仕事を奪われる」と言われるものの、実際に仕事を奪うのはAIそのものではなく、AIにより教育されたエリートである。
もちろん、こういった格差はずっと昔からあった。そして、今現在もある。だが、これがAIによってますますエスカレートしたらどうなるか。
現在の日本は、大学新卒以降になると格差を覆すことが難しい社会である。だがそれは、居住地や親の太さなどの運要素はあるものの、一念発起して大学受験と新卒就活さえ頑張れば、何とか逆転できる社会でもある。
しかし、それがAIにより教育格差が促進され、小学校卒業時点に開いた差が永遠に縮まらないような社会になってしまわないだろうか。思春期が過ぎ、自分の性格を理解しながら理性を持って行動できるようになる頃、心を入れ替えて頑張ろうと思ったとしても、その時には何もかもがAIエリートには敵わなくて格差を覆せない。そんな状況になってしまわないだろうか。
10歳かそこら、いや、それよりも幼い年齢の時に、何かに興味を持つような性格か否か。自主性を持って物事に取り組めるか否か。新しいものを工夫して使おうと思うか否か。そして、これらの重要性を理解し、子供を誘導できる力量の両親をもっているか否か。
未熟な子供時代の性格と、両親の教育レベルの違いが、大きな格差を決定させてしまう社会。人として成熟した頃に気づいたとしても、何も為す術が無いような社会。そして、それが世代を重ねるごとに加速してゆく社会。
そんなん、参加しとる母集団によって異なるやんか
梅田ヨドバシ前の歩行者通行量が多い箇所で日本保守党が演説をした為に滞留が発生して雑踏事故が起きそうな状況になった件で、ヤフコメやツイッターで支持者と思しき者達が「消防車まで来たのは虚偽通報による妨害だ、検挙されるだろう」と言い合い、賛同し合っている。
https://news.yahoo.co.jp/articles/aa62550a78dbef7a5d0c88bc5212139eacb221f0/comments
この一見不必要な状況で消防車まで来て大袈裟な騒ぎになるというのは増田も経験がある。増田の経験でも、投身自殺(死亡)、歩行者の交通事故(重体)、死臭による孤独死の確認(死亡)、鉄道人身事故(死亡)で火災の兆候も無いのに消防車が出動してきた。
これはどうしてだろうか?
これはPA連携と言われる方法で、平成12年頃から始まった。PAとはポンプ車(消防車)とアンビュランス(救急車)の事で、要するに状況に由っては消防士が救急を支援する為に一緒に臨場する。
「google:PA連携」と検索すると色んな自治体の解説が出てくる。
その状況とは、
・心肺停止
・重体
・雑踏で救急の困難が予想される
というもの。
この為に消防士も心肺蘇生の講習を受け、救急救命士の資格を得るようになっている。
だから孤独死や人身事故等でも来るわけだ。孤独死とか鉄道人身事故で人体が散乱しているようなケースでは状況から死亡が明らかだが、法的には救急や警察官が死亡を確認しないと「心肺停止がが疑われる」状態のままだ。だから一緒に出動する手配が取られる。でも当然素性の見込みがない状態だから警察に任せて直ぐに帰って行く。
今回の梅田ヨドバシ前の場合は、階段の存在と2次交通災害の危険、雑踏が該当するね。
多分だが、危ない状態なので誰かが110番通報したのではないかと思われる。雑踏事故の予防は警察の職務職権事項というのは韓国の事故で周知されたのだろう。
ほぼ滞留状態だったと聞くから事故が起きる前に警察が臨場できたこの判断は正しかったと思われる。
通報を受けた警察通信指令室は救急の必要ありと考えたら消防指令室に救急車の派遣を要請する事になっている。
あとはPA連携の要件満たすケースなので消防車も出動、と相なったと思われる。最初の110番から正しい対応のチェーンリアクションだ。
救命救急に興味がないと個人としてPA連携とか知らないというのは仕方がない。だが問題は集合知や集団として賢くなるコミュニケーションをしているかである。
PA連携を知る人が10%程度とする。ここで2人、4人と人数が増えれば知る人が含まれる可能性は20%、40%と上昇する。母集団1000人ともなれば確率なんて議論する余地も無い。知る人が多量に含まれると予想されるのは当然だ。
だが特にネットコミュニケーションではこの針の穴を通る程の確率の「知らない人だけで構成される集団」が自然発生する事がしばしばだ。
また、「知る人」が含まれても、軋轢を恐れて言わないか、言っても無視される。自由なはずのネットで隣組をやる訳だ。こういう力学に支配された集団では、「多数が集まるのにPA連携を知る人がいない」という天文学的確率の状態が維持されるようになる。
これの類似で提示したいのは過去の在日特権デマだ。このデマの中心は「特定集団の人間は無税である」というものだった。
だがこれは差別性などを措いておいても単純な話で、確定申告の仕組みを知らないという事に起因していた。
確定申告では税務署が配布する多重カーボンの申告用紙の欄内に数字を記入する。税の控除を受けるには控除項目の数字欄に記入する必要がある。
ならば「在日特権控除」の欄が無ければ控除されず、申告書を出したその場で税額が決定する。そもそもその税額を計算して書くのも納税者本人だ。
当然そんな欄は無いからこれはガキみたいなデマだなと直ぐに判る。確定申告をした事がある人の割合は60%程度であるから、二人いて在日特権デマを共有していたらその時点でも特異な集団と言える。
だがこのデマは「確定申告やった事ない人」を選択的に魅了して蝟集させ、10年以上継続して信じられていた。驚異のフィルターバブルだ。
高校生までなら身の回りで「確定申告やった事ない人」が100%というのは珍しくない。だがそれ以上でやった事ない人だけに囲まれているというのは特殊状況である。
男だから良い学校入らないといけないと小学生の時から受験勉強させられたけど、結局無能だから偏差値60そこそこの学校にしか入れず
大学も男だから良い学校入らないといけないと小学生の時から受験勉強させられたけど、結局無能だから偏差値60そこそこのとこにしか入れなかった
初っ端からなんか嘘くさいんだよなぁ
偏差値60の高校って自称進学校の中でもあんまり上位じゃないとこなんだけど偏差値60の大学って名大とか阪大レベルの旧帝大なんだよね
偏差値60の高校の卒業生の進学先って平均してニッコマ行くか行かないか
偏差値で言うと私立で50国公立で45くらいでマーチでさえ上位一割切るくらい旧帝大なんて学年で5人いればいい方
一人プレイのオープンワールド(一応マルチも可)だけど研究・研鑽できる分野が多岐にわたり、公式コミュニティも発達しているので発表(生産)の場もある。
綺麗なスクショを撮ってフォトグラファーのようなことをしている人もいれば、ハウジングシステムで壮大なものを組み上げて見せる人もいる。
ゲーム内TCG(シャドバ的な何か)が単体アプリ並の出来なので、これは対戦も可能だがNPC戦もできて、戦略を見出して記事にしたりなんてこともできるだろう。
ゲーム世界の探索要素や世界設定も膨大で、発見や考察を動画にする人もいれば、BGMのピアノ演奏や料理の再現をする人もいる。
戦闘メカニズムも、ライトに遊ぼうと思えば手軽にできるが、元素の付着頻度や付着量、減衰などを考え合わせつつ元素反応を活用しようとすると、
指数関数的に考えることが増えるので、そのへんのロジックをカリカリに極めてダメチャレ勢のようなことをしたり、限られた編成で最大限に強く使える立ち回りなどを研究・発表しても一目置かれるだろう。
プレイヤーの母集団が大きく全世界にプレイヤーがおり、それが一つのHoYoLABというコミュニティに集まっているので、ゲームとはいえ望めば生産的な活動をしたり刺激をもらったりすることが容易だ。
もちろん、一般的な、イラストや漫画、コスプレといった方法で同人的な生産活動をする人も多いが、それに限らない懐の広さを持つところが魅力だと思う。
バージョンごとにやたら凝ったミニゲームイベントが来ることもあって、譜面作成可能な音ゲーに凝ってみたり、マリオメーカー的なコースを作ったり、かくれんぼを極めたりと、局所的な研鑽の機会も尽きない。
考察勢なんかになると、各言語ごとの訳文を比較したりすることも多々あるので、多方面の教養が要求されるという意味で、これが一般的な意味での自己研鑽には繋がりやすいかもしれない。
ただ、厭世的な気分を和らげたいだけなら、生産やら研鑽やらにはこだわらずに、水の国フォンテーヌの美しい海中を泳ぎ回って散策していた方がよほど癒やされるだろう。
アニメ調なのでフォトリアルなAAAゲームの緻密で解像感のある景観とは異なるが、このテイストとしては業界随一のグラフィックだと個人的には思っている。癒やしには最適かと。
子育てにより幼児保育を複数回経験した結論として、標題の事実を知った。
母集団の総数は年によって違うし、男女比も同じじゃないし、加えて例数も統計手法を採れるほどないので完全な主観だけど、2歳くらいからすごい周囲の子供に陰湿な意地悪する子が2~3人混ざっている。
決まって女児。
そういう子って、長じて知恵がついてくるとそういう性格を上手くマスクするようになって、問題が起きないようになる例ばかりだったけれど、性根の邪悪さは変わってなかった。
男児は女児に比して成長が遅いからか、そういう陰湿さみたいのは幼児期には見られないので、生まれながらにというのはなさそうなイメージ。
虫に悪さするとかいうのは、男児によくみられる子供の残虐性を示す好例みたいに言われてるけど、結局興味・関心の現れであって、女児の一部にみられる陰湿性とは違うものなんだよな。