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はてなキーワード: 母集団とは

2024-03-08

anond:20240308154313

増田にいる人間という母集団がすでにキチガイ率が高いと思うので表記の差でどうこうでもない気がする

2024-02-22

anond:20240221152732

そもそもな話、偏差値を取る母集団としてその時の受験者に限る必要もないから、TOEFLみたいな同程度の試験が量産できるもの日本人全員に受けさせ続けて、これまでの全受験者の中での偏差値を考えれば、その時点で生きている日本人全員が偏差値60以上になることはあるよな。

2024-02-18

anond:20240218091811

この界隈だとSがSAPIX、Yが四谷大塚、Nが日能研

伏せ字というか省略として使われてるな。各社の模試合格偏差値に多少の差が出るので、Y60のように使う(大学受験の際のベネッセ模試進研模試)と予備校模試母集団による偏差値差を思い出してみるとよさげ)。

2024-02-11

学歴コンプは一生背負うけど、勘違い学歴を誇る魔法も一生モノ効果がある

自分地元には旧制ナンバースクール中学ルーツとし、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、生徒自身自分学歴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(この高校明治青学がやたら多い)。

5chやYouTube的な学歴価値観では

「俺は明治青学とき人間だったのか……」

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青学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、実力通りの大学合格するだけで、

東大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

俺が新卒入社した大手金融機関の同期に、『この高校明治青学に現役進学』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新卒なんぞ滅多に入らず、日東駒専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』は自分人生栄光を疑わなかったし、そんな自分入社した会社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、

勘違い東大並みの効用すらもたらす』と感心したものだ。

東大医学部なんか目指す必要はない。

スポーツ全国大会を目指す必要もない。

ただ、旧制中学ルーツの落ちぶれた県立名門高校入学するだけで良いのだ。

地元人間なら老いも若きも崇め奉ってくれて、同級生勘違いし続け、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。

幸せ絶対的ものだとしたら、彼らは間違いなく幸せ人生を勝ち取ったことになる。

2024-02-10

Z世代言及すると自分の写し鏡になっているという面白い話。

完全に出遅れたけどとあるツイートがばずった話をしたい。

要約するとz世代ごみばかり、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)。

そういったこともありz世代の子たちをどこかで尊敬している。

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世代言及するのが間違いだ。

z世代無能とする人が務めている企業無能が多いのだろう。

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。

少子高齢化普通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自身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環境能力を反映し、z世代無能としたら「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。

2024-02-07

anond:20240206180507

まず母集団オタクが多いんしゃないの

twitterユーザー全体からタグクラウドを作ってもその単語出てくるでしょって感じ

2024-02-06

ワクチンツイート分析における「ワクチン賛成派」とは誰か

解答

まとめ(および私見)

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分析

https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2024-02-05-001

研究の内容〉

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。

分析は主に3つの視点から行われた。第1に、ワクチン賛成派と反対派を比較し、反対派の特徴を明らかにした。

ちょっと待て「ワクチン賛成派」って何?

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。

分類方法

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。

2. うち2RT以上のツイートのみを検証する。

3. ツイート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。

その他雑な所見

参考文献

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

2023-12-17

anond:20231217110301

【この増田釣りポイント】🎣

n(スモールエヌ)と書くべきところを敢えてN(ラージエヌ)にすることで、母集団サンプルの区別がついてないんかい!というツッコミを期待するのが釣りポイント

2023-12-01

「Chat GPTを使ったことがない人は人生を悔い改めたほうがいい」

 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。

  私「新宿駅周辺で女の子と夜に食事するのに適切なお店を教えてください。お互い大学生です。」

  ChatGPT「ぐるなびで調べるのが良いと思いますよ(要約)」

 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、標準偏差一般的に用いられている。標準偏差高校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やす説明してくれる)」

私「分かりやす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仕事を取られる!」と巷は大騒ぎだが、まさか自分仕事が、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、実際に塾講師仕事絶滅することは無いと思われる。塾講師仕事は「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勉強できないものである自主的勉強できない生徒や児童勉強やらせるためには、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、宿題テスト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、適度なストレス子供にかけるという価値は、学習塾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、学生バイト講師募集が減るくらいだろうし、(私の塾では)どの教室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バイトだが、私は自分仕事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。

 私は近い未来について、こんな想像をした。

 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。お金時間もかからないChatGPTが、塾や学校先生より分かりやす解説してくれる。自主的勉強できる子供は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、文武両道エリートとして育っていく。

 しかし、自主的勉強できない不まじめな生徒はどうだろうか。自主的勉強をやらないためプロによるマネジメント必要とし、学習塾に入れられることになる。学習塾での勉強金銭的にも時間的にも重荷だが、AI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、中途半端レベルに留まってしまう。

 子供大人に成長し、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、さら希望を失う。「AI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、自分性格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

 日が早く沈んだ夕方の頃、研究室からバイト先に向かう電車の中で、そんな不安を感じた。

「Chat GPTを使ったことがない人は人生を悔い改めたほうがいい」

 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。

  私「新宿駅周辺で女の子と夜に食事するのに適切なお店を教えてください。お互い大学生です。」

  ChatGPT「ぐるなびで調べるのが良いと思いますよ(要約)」

 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、標準偏差一般的に用いられている。標準偏差高校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やす説明してくれる)」

私「分かりやす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仕事を取られる!」と巷は大騒ぎだが、まさか自分仕事が、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、実際に塾講師仕事絶滅することは無いと思われる。塾講師仕事は「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勉強できないものである自主的勉強できない生徒や児童勉強やらせるためには、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、宿題テスト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、適度なストレス子供にかけるという価値は、学習塾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、学生バイト講師募集が減るくらいだろうし、(私の塾では)どの教室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バイトだが、私は自分仕事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。

 私は近い未来について、こんな想像をした。

 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。お金時間もかからないChatGPTが、塾や学校先生より分かりやす解説してくれる。自主的勉強できる子供は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、文武両道エリートとして育っていく。

 しかし、自主的勉強できない不まじめな生徒はどうだろうか。自主的勉強をやらないためプロによるマネジメント必要とし、学習塾に入れられることになる。学習塾での勉強金銭的にも時間的にも重荷だが、AI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、中途半端レベルに留まってしまう。

 子供大人に成長し、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、さら希望を失う。「AI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、自分性格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

 日が早く沈んだ夕方の頃、研究室からバイト先に向かう電車の中で、そんな不安を感じた。

2023-11-29

anond:20231129090017

そんなん、参加しとる母集団によって異なるやんか

2023-11-15

anond:20231115134315

なんとか連携とか母集団とか確立かいってるのに20%40%では「お前もわかってないやんけ!」ってツッコミ以外何ができるねん

anond:20231113180900

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。

100%超えちゃってマズいと気付いたなら「確率なんて議論する余地も無い」とか言ってないで義務教育で習ったことを思い出す努力しろよ…。

2023-11-13

救急に付随して消防車も来る理由

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経験がある。増田経験でも、投身自殺(死亡)、歩行者交通事故(重体)、死臭による孤独死確認(死亡)、鉄道人身事故(死亡)で火災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?

 

PA連携

これはPA連携と言われる方法で、平成12年から始まった。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救急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解説が出てくる。

その状況とは、

心肺停止

・重体

狭隘路、階段がありストレッチャー搬送の困難が予想される

・2次交通事故危険があるので交通整理や通行止め必要

他所から救急応援が来る

・雑踏事故など事故の拡大が予想される

・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。

から孤独死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、階段存在と2次交通災害危険、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職務職権事項というのは韓国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臨場できたこ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必要ありと考えたら消防指令室に救急車派遣要請する事になっている。

あとはPA連携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110番から正しい対応のチェーンリアクションだ。

 

フィルターバブル

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。だが問題集合知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隣組をやる訳だ。こういう力学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状態が維持されるようになる。

 

これの類似提示したいのは過去在日特権デマだ。このデマの中心は「特定集団人間は無税である」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

 

当該政党がどうかという事を言う動機も興味も無い。

だが今回の騒動に対するヤフコメツイッターでの支持者の反応は在日特権デマ構造と相同だという事は言えるだろう。

2023-11-01

anond:20231101121112

そうなったところで、相手おっぱいインフラしか見てないからね

日本男みたいな他責無責任ゴキブリが大量に含まれ母集団では、性リスク相手人格に目を向けられるとは限らないわけで

ただのセクハラ搾取になるだけの可能性の方が高いよね

2023-10-24

anond:20231024005302

いやだから

本来統計学的意味での”ある模試における偏差値”ではなくて

大学合格できる学力定量化する意味合いで河合塾が発表している”偏差値”を使っているの。

あなたがどんな模試を受けようが知らんけど

東京大学理科一類合格できる学力があるなら"偏差値"は67.5だし

大学受験業界に限っては母集団がどうかとかは関係なく”偏差値”=学力の数値化だということ。

試験の相性で大阪大学機械工学科には合格できないけど東京大学理科一類には合格できるとかいパターンもあるかもしれないけど、大抵の場合はこの”偏差値”で上から順に席が埋まっていってるから学力定量化できて順序があるものとして扱われがちなの。

2023-10-19

anond:20231018154401

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、結局無能から偏差値60そこそこの学校しか入れず

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旧帝大なんだよね

私立場合はも少し難易度下がってマーチくらいになるんだけど

偏差値60の高校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

高校受験生と大学受験生の母集団が違うから高校偏差値=大学偏差値の進学出来た人は大学受験大逆転勢なんだよね

「結局無能から偏差値60そこそこのとこにしか入れなかった」この発想は大学受験エアプしか出ない発想

2023-10-16

anond:20231016031323

ゲームということなら原神でいいんじゃないか?

一人プレイオープンワールド(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、戦略見出し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、発見考察動画にする人もいれば、BGMピアノ演奏料理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、イラスト漫画コスプレといった方法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、多方面教養要求されるという意味で、これが一般的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。

2023-10-13

女の中には一定割合で、生まれながらに性根の腐った子がいる

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。

2023-10-12

anond:20231012131809

お前が自分で言ってる通り、TOEIC程度の簡単テストですら上位数%とかの人間しか900以上は取れてないんだよ。

そういう母集団に対してなんでさらに高い目標を設定できると思うんだよ。無理に決まってんだろうが。

2023-10-07

anond:20231007185310

割合は同じだけど母集団が増えるから人数が多くなる、ならわかるんだけど、割合自体が増えるのか…

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