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はてなキーワード: 統計学とは
ただ有休も散れないほど業務が忙しすぎて、厚生省のストレスチェックでも高ストレスの結果でそろそろ健康悪化しそうなので
体壊す前にやめたいと思う。
* 専門や業務経験もあって数学はそこそこ得意。分野だと確率過程、時系列解析で、最近は機械学習も独学中
* プログラミング言語はC#、SQL、Rは５年以上実務経験あり。
一回やめて半年無職して回復してから社会復帰したい。預金も1000万円ほどはあるから、半年無職してほ精神がやまないほど余裕はあるので。
ただ、また金融業界に戻ると激務→健康悪化を繰り返しそうだから、会社勤めは気乗りしない.（そもそも半年無職だと転職のハードルも上がるので。。)
そこでフリーランスで週3、４日で働いて社会復帰しようかと思うけど、自分のようなスペックだと難しいかどうか教えてくれないか？
レバテックとかで案件見たけど、IT関連はサーバとかwebとかさっぱりで厳しそうだけど、
今のはてなは女叩きのメッカと言っていい状態で、特に最近運営が手を入れるまで半年ぐらい主に増田の女叩き記事が延々毎日複数個ホッテントリ入りしていた。
元々弱者男性論が幅を利かしているところで、そこまでは許容範囲なのだがそこで男性社会での疎外や表現規制の主題を扱えばいいのに女叩きの方に行ってしまい、雪だるま式にルサンチマンやデマで埋まってしまう。
更に最近だとコロナ初期での反PCR運動という反技術ラッダイトムーブメントの中心となり社会に甚大な悪影響を与えたのが記憶に新しい。
はてなは2010年頃からブクマリニューアルとか日経との提携とか「キャズムを超える」為の施策を色々やってたんだが、その結果キャズム超え出来ずに土着化したようなユーザーの楽園になってしまったんじゃないかと思われる。
創業当初のはてなは個性的な「変な会社」で、技術志向のユーザーと運営の距離が近かった。障害が発生したらその障害の内容を技術的に解説する、todoリストを公開する、ユーザーがwantリストに書き込める等の特徴があった。
人力検索だけだったサービスにはてなブックマークとダイアリーを加えると数年でユーザーの特徴や偏りが顕著になった。
IT技術者、経営者ワナビー、リベラル、非モテ、がメインユーザーとなった。
IT技術者が多いのははてなの運営特性に合致するターゲット層だから。
経営ワナビーは小泉改革と大人気学者だった竹中の影響だが、肝心の経済に弱いという特徴があった。日本の経済構造を一新する改革側に居れば既存の経済活動に関する知識や経験は必要ないしそれが自分を幸せにすると信じていた。金融とは証券取引の事と信じそれらとM&Aの記事に金融タグを付けて経済通のつもりになっていた。商慣行や銀行との付合いには無知だった。
リベラルが多かった理由は2chの隆盛の為だ。まだネットの書き込みに関する事件捜査は行われておらず、ブログや掲示板を炎上させれば意見が通ると信じられて全能感に浸る2chネラーが暴れており、その対極としてはてなが位置づけられていた。故にこの頃のはてなは一部のネラーに憎悪されていてはてな＝在日朝鮮人などという病識がないコピペで溢れていた。「2chの専門板ははてなでは敵いませんよ」という有名な文章があった。このころの2chネラーの全能感に棹さしてキャリアスタートさせたのが佐々木俊尚。
非モテは今に繋がるが、この頃は革非同などネタに昇華させて外国メディアに記事にされたりもした。
はてなユーザはこういう布陣でいた訳だが、一方で「キャズム」が問題になっていて『キャズムを超えろ』なんてブログが人気をはくしてもいた。
キャズムとは断崖の事で、新製品の受容ユーザーをイノベータ→アーリーアダプタ→マジョリティと分類した時に分布が正規分布になり、そのベルカーブの縁の部分を超えて広がるのが困難だという事である。
当時のネットはキャズムを超えられずベルの端っこの下、ロングテール部分にしか訴求出来ていない。これは製品の販売量で規模の経済が働かない、それ故広告料も上がらないという事である。
はてなはユーザーが特殊で偏っていて更にブクマのせいで喧嘩も多いという特殊な環境で、それで一般の人に忌避され、日記を始めてみたけど止めちゃう、アメーバに乗り換えちゃうというケースも多かった。
そこでキャズムの中のキャズムを打破すべくはてなは2010年頃から色々なイメージアップ策をするようになった。
・日経と提携する：経済意識が高いユーザーが多いのに応えてだと思われる。B層的であり経済事件などに不如意な点も経済記事を毎日読めばリテラシーがアップすると期待されたと思われる。
・綺麗なオフィスを公開する：会社のイメージアップと社員の採用面で重要。
・旅ブロガー等の推し：ココロ社氏やメレ子氏、在華紡氏など、一般受けしやすい旅＆食べ物ブロガーを推してインタビュー記事などを掲載。最後の在華紡氏は喧嘩や炎上があると必ず火事場にガソリン持って立ってる人で推していいのかと不安に思うが、この甲斐あって彼等ははてな出身ライター、ブロガーとして多種媒体に出るようになった。
・はてブの改変：人気コメントだけだが表示されるようにするなど。ブコメ欄での論争低減を狙ったものと思われるがかなり不評でユーザーの流出もあって元の仕様との折半になっていった。
だがこうやって一般化を目指すと一つまずい事がある。
はてなのユーザ層はオタクに寄っている。そこでキャズムを埋めると一番流入するのは当時隆盛を誇っていたまとめブログ層じゃないのか？すると一般人とのキャズムはより深くなってしまう結果となる。
このまとめ民流入が増えた時機ははっきりしていて2018年だ。18年にネトウヨ春のBAN祭り騒動というのがあり差別デマや文字スクロール動画で埋まっていた日本版Youtubeが大掃除されたのだがそれでネットでの風向きが変わった。
更にこの前後からまとめブログでの広告引き上げが続いており、要するにまとめブログがおいしい商売では無くなった。元々差別的なまとめブログが隆盛となったのは広告料の上昇によるもので商売の形として確立され情報商材屋のシマともなった。しかも情報商材屋はネット広告でカモを集めるというループである。ネット広告キャパが拡大するに従って拡大した循環参照だが、広告料の上昇で審査が厳しくなって商売にならなくなったのだ。
ヘイト動画の方は18年の前から米国で悪質動画が問題になっており、極右や極左、イスラムの過激派が過激動画で勢力を伸ばしている事が問題視されてgoogleは対策に追われていた。ISの殺人動画等は消されても支持者がアップしてしまうのでそれを上回る速度で面制圧して統制しろとの要求がユーザーだけに留まらず行政司法機関から出されていた。
その為にガイドラインが相次いで変更されノウハウが蓄積され組織化されていた。結局広告キャパの拡大がそれらのコンテンツを爆増させ、それにより広告料の上昇が阻害され、対策されて消され市場として消沈するという流れだ。
ところでイーロンマスクは買収相手の業態の上記の流れを知らなかった為に「広告料上昇阻害」のラインまで広告引き上げされた訳で素人丸出し過ぎるんだが、まとめキッズとかツイ廃キッズのままで経営出来ると思っちゃったんだろうか？不思議な人である。
こういう流れがあってまとめブログのパイが急速に縮小して代わりにはてなにまとめキッズ（中年）が増えたという流れである。
彼等はtwitter社の大量解雇ではコンテンツ制御部署や法務部署の存在理由や綺麗なオフィスをわざわざ見せる理由が判らずにバックオフィスを「キラキラ世田谷自然左翼」だとの認識に蝟集し、めいろまの「twitterはアニメやプラもが好きな人らのものなのにユーザーに背を向けている」との論難に快哉を送ってしまっていた。会社にバックオフィスがある理由やこれまでのネット事件での流れ（特に米国内）、メジャーサービスでのキャズムの超克というテーゼなどを何も知らない無垢さを現していて侘び寂びの念に包まれる。
ついでにM&Aでイーロン下でtwitter社が多額の負債を抱えることと成長企業は積極的に融資を受けて投資に回す事を混同しており、企業体質が巨額赤字だと信じていた。税制への無知である。後になって「LBOはそういうもの」等と誤魔化しているが、そもそも個人が手持ちの金で買うというスキームで考えていたので無駄である。これは給与生活以外の世界を知らないからでネットの経営者ワナビーの悪影響である。
新型コロナが流行し始めるとはてなでは「インフルより弱毒」「ゆっくり感染して社会免疫」「PCR検査数が増えると偽陽性が激増するので検査してはならない」との危険なデマが席巻する事になった。また悪質なブクマカがPCRを受けたいとの願う患者や意志を見つけ出しては悪罵して叩き潰すという行為に出た。
最早社会に対する驚異である。この時のはてなはパブリックエネミーと呼んで差支えない。
これらの主張が「科学的」の表皮を被っていた事は忘れてはならない。有名なのがベイズ推定での偽陽性の議論の援用だが、ベイズ推定はベイズ統計学の一つのタームでしかないので概念の理解が簡単な上に知的に背伸びした気分になれる。だがPCRの特性上、偽陽性が発生しないのだから適用出来るはずもない。
PCRは独立で機能出来る検査じゃなくて、DNAシーケンサーの開発と普及に拠っている。2001年頃にシーケンサーが開発され、塩基配列が容易に読めるようになった。更に開発競争により世に普及するとともにありとあらゆる生物、ウイルスの遺伝子が読まれるようになった。この時に沢山使用される試薬の需要に応じて多くの試薬ベンダや製薬会社の部門が設立され、例えば焼酎の宝酒造が設立した子会社がタカラバイオだ。
この流れでコモディティ化した技術がPCRで、生物由来の物品を扱う様々業種で利用されるようになった。もうコモディティ化して普及が始まって20年以上になる。
要するにバイオテクノロジーにキャッチアップ出来てない人間があれらのデマに乗っかっていたのである。そもそも遺伝子検査で偽陽性が出るという事に疑問を抱いて調べないものだろうか？遺伝子偽陽性とは端的に他の生物と配列が一致するって事で、人間ががんになったら光合成できるようになったとか、人間同士から時々マンモスが生まれるって事だぞ？
しかもコモディティ化した技術なら必ずマニュアルと技術説明は公開されている。ソーシャルブックマークなのにそういうのを探しに行かないのだ。
代わりに「最先端の特別な知」的なものに弱い。これは、それらは具体的に判る所まで判らなくても背伸びした知的な自意識が満足させられるのに対して、コモディティ化した技術や常識では具体的に判ったところでスタートラインのペエペエだ。自意識の面では効率が悪いのだ。
これは経済分野でも同じで、日本が発達した資本主義社会なので経済知識を身に着けるのは大変だ。学校では教えてくれずに社会に出てしか判らない秘術みたいな知識もかなりある。それを身に着けて初めてペエペエなのだ。
だが給与生活者が経営者エアプしている限りはそれらの摩擦に晒されずに済む。こうして「ネット経済通」となって中年の永遠に終わらない青春に浸り続ける事になる。
コロナ初期にはてなスターが機能停止し運営はテストだと言い、それをブクマカらは無能だと評していたが、まず考えるべきなのははてなの異常なデマバブルだろう。SIモデルとベイズ推定を全能感の為だけに消費して批判的に検証しない、技術マニュアルを見に行かないという自意識フィードバックを停止させるために止めたのではないかとまず考えるべきだろう。
元から弱者男性論が多かった地でまとめキッズの植民が始まったら女叩きに移行するのは目に見えている。自分たちの権利擁護として表現規制反対が多くなるのは当然の権利で真っ当な事だ。だがそこから批判対象がフェミに収斂し、女叩きへと容易に至る。
だからcorabo叩きの最中に男女平等パンチ賞賛の増田なども当然にホッテントリ入りする。
https://anond.hatelabo.jp/20230110202355
女に対する恨みの蓄積なんだそうだ。しかも世の男は皆女に恨みを抱いていると考えている。それは弱者男性だけであるし弱者男性の敵はそもそも「男らしい男」やその概念ではないのか？
それからcorabo叩きの最中には「西早稲田2-3-18-51」デマも複数ホッテントリ入りしている。これはプロテスタント教会が市民運動に事務所貸ししてるのだが以前は在日朝鮮人の根拠地という噴飯な差別デマであったものをアレンジしたものだ。エグザイルの伝統舞踊を踊りなんである。
非モテ+リベラル+経営者ワナビーの集団のうち、非モテは残って女へのルサンチマンで上書きされ、リベラルの非現実性とのバランスに実務者や現実主義ではなくて自称リアリストが蝟集して現実から遠ざかってしまい、経営者ワナビーの経済音痴は温存されたままになってしまったのが現在のはてなだ。
故に10年前のリニューアルはうまく行かなかったと言える。一般人を呼び込むつもりが一般人が近寄りがたいデマが横行するルサンチヘイトサービスの方に行ってしまったのだ。
政治家や有名人のやらかしツイートに、あの画像を張っただけの批判的なリプライをする人たちも、まぁいつぞやに見た気がする。
ところで、そのリプライをした人は、「ダニングクルーガー効果」をどの程度知っているのだろうか。
そもそも心理学や心理統計学を学んだことは？心理学実験法について学んだことは？
おそらくほとんどの人がNoだろう。
それにもかかわらず、「ダニングクルーガー効果」を使って他者を公然と批判する。
これこそまさに、「ダニングクルーガー効果」をほんの僅か見て分かった気になり、まさにその「分かった気」という自信過剰の罠、自分自身がそれに囚われていることに気づかない。
その視点を、自己に向けることが、その話題の時でさえできていない。
かくいう私も、ダニングクルーガー効果の論文を詳しく読んだことはない。
いくらかの実験上の問題点や、表現上の誇張が批判されていることを小耳に挟んだ程度だ。
おそらく、彼らのほどんとはもっと不勉強で、その不勉強さに気づいてすらいない。
私自身も似たような過ちをどこかで犯しているに違いない。
自戒を込めて。
証明を写そうにも、自分の字が下手過ぎて、前の行で自分が何書いたんだかわからなくなる。
LaTeX？KaTeX？使えばPCでもかけるけど計算式書くの面倒そう。なんか良い方法ない？
ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30
| ブクマ数 | タイトル | ドメイン |
|---|---|---|
| 1452 | ChatGPTが賢くなる！noteの深津さん考案「深津式汎用プロンプト」でChatGPTが劇的に使いやすくなった！ - ディレイマニア | delaymania.com |
| 1268 | 独身男性 新築を買う | www.mzyy94.com |
| 1143 | 統計学の講義資料(2022年度) ｜ Logics of Blue | logics-of-blue.com |
| 1052 | コピペOK！ChatGPT×英語学習に使える「深津式プロンプト」 | thepast.jp |
| 968 | 目標設定とは何か - Konifar's ZATSU | konifar-zatsu.hatenadiary.jp |
| 909 | 菊地成孔の考える、YouTube的ジャズ入門。はじめてのジャズはネット検索から ｜ ブルータス｜ BRUTUS.jp | brutus.jp |
| 879 | 脳性麻痺の息子が亡くなった - しょんぼり技術メモ | syonbori-tech.hatenablog.com |
| 827 | 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ | weblab.t.u-tokyo.ac.jp |
| 754 | ゴースト トリック ｜ CAPCOM | www.capcom-games.com |
| 735 | 考え方のクセとメンタルの保ち方 - 猫の夜更かし | nekonoyohukashi.hatenablog.jp |
| 735 | 『北朝鮮に鉄道マニア34人で押しかけた話』の裏話 朝鮮平壌開城巡検 01-01 - twinrail.log | twinrail.hatenablog.com |
| 689 | 書籍「ゲームの歴史」について(1) ｜ Colorful Pieces of Game | www.highriskrevolution.com |
| 680 | ChatGPTは、質問するより作業を依頼する方が良さげ | chanto.blog |
| 622 | 若者「パタゴニアってダサいですよ・・」ワイ「は？」 - カモシカロングトレイル | ultratrail.hatenablog.com |
| 616 | 英語のスピーキングはスピーク | www.speak.com |
| 558 | 日立に戻りたいわけがない。 - テストステ論 | www.akiradeveloper.com |
| 557 | 「セルフケア」を持てはやすなよ - 高等遊民前夜 | www.kosehazuki.net |
| 555 | NotionAI のクリエイティブな活用事例37選｜ChatGPT 研究所 | chatgpt-lab.com |
| 506 | 株式会社あきんどスシロー SNS で拡散されたスシロー店舗での迷惑行為に関するお知らせ | www3.akindo-sushiro.co.jp |
| 495 | 【速報】「雪でつぶれた」営業中のコンビニが雪の重みで半壊 従業員は逃げて無事 北海道名寄市 ｜ 北海道 ｜ ニュース ｜ ＳＴＶ札幌テレビ | www.stv.jp |
| 490 | RadioGPT | listen.streamon.fm |
| 442 | アメリカでレイオフされました。 - shinichy's blog | shinichy.hatenablog.com |
| 436 | 部屋探しにおける高速インターネット回線の調べ方 - シバニャンだニャン！ | shiba6v.hatenablog.com |
| 424 | ぶるぺん流AIイラスト生成術｜blue.pen5805｜pixivFANBOX | blue-pen5805.fanbox.cc |
| 424 | AWS監視アラート 事始め - mazyu36の日記 | mazyu36.hatenablog.com |
| 415 | メインスタッフが語る『ぼっち・ざ・ろっく！』のライブシーン制作舞台裏（前編） ｜ Febri | febri.jp |
| 407 | 大阪で食ったり食ったり食ったりした日記 - ネットに影響される人の日記 | htnmiki.hatenablog.com |
| 406 | LoRAを使った学習のやり方まとめ！好きな絵柄・キャラクターのイラストを生成しよう【Stable Diffusion】 | kurokumasoft.com |
| 400 | ジョン・フルシアンテ本人が明かす、ライブ前の8つのルーティン実践的エクササイズも直伝！ ｜ ギター・マガジンWEB｜Guitar magazine | guitarmagazine.jp |
| 400 | 日本人の創作した中国ものに見える「本場中国テイストの脱臭」について | kouroumu.com |
逸失利益裁判の敗因は原告陣営に数学力(特に統計学の知識)がある人がいなかったからと考えてみる。
そもそもなぜ障害者という括りの中で算出されなければならないのか？個人には無数の属性があってその数だけ括り方もあるはずだ。
聴覚障害があるという共通項で集めた人の収入の分布は確かに低いところにピークがある山なりのグラフになって、それは健常者で集めたものの85%に相当するのかもしれない。
しかし件の女子も該当するような、成績がこういう数値以上という基準で集めたグラフだと、むしろ健常者という基準で集めたグラフよりも高いところにピークがあるものになるかもしれない。あるいは基準とする属性の取り方によっては、障害者のピークより上にしか分布してないグラフになるということもありえる。
そうなったグラフの対象となっている人に障害者も含まれてるなら、いっそう件の女子の逸失利益も健常者平均より高いとする確度も上がるだろう。
もちろん属性の取り方に応じてたとえばk個の属性があるとしたならΣ（i=1→k）kPi通りのグラフが考えられることになり、グラフの母集団の大きさとかグラフに障害者がどれだけ含まれているかに応じて数学的に適切な重みづけをして、数学的として合理的に算出されるべきだろう。
しかし少なくとも単に健常者平均の85%というのは明らかに知識不足ゆえの統計学的に稚拙に過ぎる考えである。
もちろんここで裁判官を咎めてもしょうがない。立証責任があるのは原告側である。原告陣営が統計学の専門家と弁護士も交えたうえで係りあって、数学的に説得力ある主張としてまとめたものを弁護士が力説する必要があるのである。
とはいえなるべく易しく説いたとしてもそれでも裁判官が理解できるのかという疑問はある。
裁判官には国会の委員会にあたるものもないから、結局これ以上易しくできないというところまでやさしく力説したのも虚しく理解できないからと今回の判決と同じ結果になっていたかもしれない。裁判官の向学心に無関係に自由心象主義を採用していることの問題である。
Q: 真実の情報の希少性が高まっている。数学を理解することが重要だという意見もありますが、なぜでしょうか？
数学は、情報の評価と伝達に厳密かつ客観的な方法を提供することができるため、しばしば真実を理解するための鍵と見なされる。数学では、厳密な論理法則と定義に基づいて、文が真か偽かが証明されるため、曖昧さや混乱、誤解の可能性が低くなる。また、数学の証明は独立に検証することができるため、複数の人が結果の妥当性を確認し、同じ結論に到達することができる。
情報が簡単に手に入るようになった現代では、真実と誤った情報を切り分けることがますます難しくなってきている。数理的手法を用いることで、何が真実で何が真実でないかという共通認識を確立し、情報の正確さを評価する根拠とすることができる。
しかし、注意しなければならないのは、数学は誤報の問題を解決する魔法のようなものではないということだ。他の分野と同様に、数学も人為的な誤りや偏見、操作の影響を受ける可能性があり、他のタイプの情報と同様に、数学的情報の評価には警戒心と危機感を持ち続けることが肝要である。
Q: では、数学的な情報のヒューマンエラー、バイアス、操作にはどのようなものがあるのですか？
数学的な情報には、ヒューマンエラー、バイアス、操作など、いくつか挙げられる。
数学的情報を評価する際には、このような誤り、偏り、操作の潜在的な原因を認識することが重要である。これは、数学的モデルの仮定、方法、結果を批判的に検討し、複数のソースから独立した検証を求めることによって行うことができる。さらに、基礎となるデータや方法を透明化し、オープンにすることで、より正確で信頼できる数学的情報の表現が促進される。
Q: AMSからよく本を買いますが、AMSは信頼できるのでしょうか？他に信頼できる出版社はありますか？
AMS（アメリカ数学会）は、数学および関連分野の質の高い研究を出版していることで知られる、評判の高い数学出版社である。その書籍やジャーナルは、数学者やその他の研究者に広く利用・引用されており、品質と厳密性の面で高い水準を維持しているという評判を得ている。
しかし、最終的には個々の著者の仕事に依存するため、どの出版社も、作成するすべての出版物の正確さと信頼性を保証することはできないことは知っておく必要がある。しかし、AMSのような出版社は、査読や編集の監視など、出版物の品質と妥当性を保証するための手順やプロセスを確立している。
その他、評判の高い数学出版社には、シュプリンガー、エルゼビア、ケンブリッジ大学出版などがある。これらの出版社も、出版する資料の品質と信頼性を確保するための手続きを確立しており、その書籍やジャーナルは数学界で広く利用され、尊敬を集めている。
特定の出版物を評価する際には、著者、出版社、ジャーナルや書籍のシリーズの評判、作品自体の性質や制作に使われた方法などの要素を見ることが有効である。さらに、査読済みの論文や専門家の意見など、独立した情報源を探すことで、提示された情報の信頼性と妥当性をより包括的かつ正確に理解することができる。
Q: 私は個人的に、人間の意思決定、すなわち、人間がいかに合理的に行動するかに興味があります。そのようなことを分析するために必要な数学の分野にはどのようなものがあるのでしょうか？
数学は人間の意思決定の研究に重要な役割を果たし、この現象を分析するために数学のいくつかの分野が使われている。重要な分野としては、以下のようなものがある。
これらは、人間の意思決定の研究に関連する数学の分野のほんの一部に過ぎない。使用する数学的ツールは、研究対象の特定の問題や分析対象の意思決定状況の種類によって異なる。
因果推論もまた、人間の意思決定の研究に一役買う数学の重要な分野なのである。因果関係の推論は、変数間の因果関係を決定するプロセスであり、介入や政策変更が特定の結果に及ぼす影響を研究するためによく使用される。
人間の意思決定という文脈では、経済成長、健康上の成果、政治的成果などの結果に対するさまざまな意思決定や行動の因果関係を理解するために、因果推論を用いることができる。これにより、研究者は、異なる意思決定の潜在的な結果を理解し、証拠に基づいてより多くの情報を得た上で意思決定を行うことができる。
観察研究、ランダム化比較試験、道具変数法などの手法がある。各手法にはそれぞれ長所と短所があり、どの方法を選択するかは、質問される特定の事柄と利用可能なデータの種類によって決まる。
線形回帰モデル、構造方程式モデル、ベイジアンネットワークなどの数理モデルは、変数間の関係を表し、データに基づいて予測を行うために、因果推論でよく使用されるものである。これらのモデルにより、研究者は因果関係の強さと方向を定量化し、介入や政策変更の効果について推論を行うことができる。
Q: 想像力を高めるために、量子力学を勉強した方がいいという話もあります。一方で、いろいろなことをやろうとすると時間が足りません。効率よく数学を勉強するコツはありますか？
数学の勉強は、確かに視野を広げ、想像力を高めることができ、効率的にアプローチする方法もたくさんある。ここでは、役に立つかもしれないいくつかのヒントを紹介する。
これらのヒントを参考にすることで、数学を勉強している間の時間と労力を最大限に活用し、より深く理解することができる。
Q: 数学の知識を使いたいのですが、一部の人は大学を卒業していないので、自分の能力を証明する形で数学を使うことはできません。社会的弱者が数学を武器に生き抜くとしたら、どのような方向性を提案しますか？
数学は、伝統的な大学の学位を持っていない人にとっても、個人的・職業的な成長のための貴重なツールとなりえる。
学歴に関係なく、人生やキャリアを向上させるために数学の知識を活用する方法はたくさんある。重要なのは、自分の数学的スキルを実用的かつ有意義な方法で応用する方法を見つけることである。また、データ分析やファイナンシャルプランニングなど、興味のある分野のオンラインコースを受講したり、資格を取得したりして、スキルをさらに伸ばし、雇用の可能性を高めることも検討できる。
Q: ギャンブルで勝つ、Youtuberになる、など、変わったキャリアを目指す人たちがいます。この人たちはどうやって数学を活かせるでしょうか？
数学の強い理解が役立つ型破りなキャリアはたくさんある。以下はその例。
https://anond.hatelabo.jp/20230112102805
ネットで有名なフェミニストが本来のフェミニズムから外れてポリコレ棒振り回しているの勘弁してほしい、というのはわかるし
それを代表として扱われるのは困るってのはわかるんだけど、その人たち本当に「外れ値」なの？
例えば、発言の過激さ（※適当に定義した点数。○○だから××点とかいう基準は無い）が30～70点の人がほとんどなのに10000点を叩き出す人がいたら、それは外れ値でよいと思うけど
30～70点という人が「大量」にいない限り10000点の人は「外れ値」とは言い切れない。外れ値1人に対して、少なくとも外れ値ではない人は20人くらいは欲しい。
次に、発言の過激さが10000点出すのが1人に対して、30～70点が3-4人程度しかいない場合。
これはもう10000点の人を外れ値とは言えないが、どちらの陣営もそれなりの人数がいればグループ分けが出来るし、30～70点の人数の方が多ければ「10000点のグループは少数派の意見なので…」と言い訳はできる。
問題なのは発言の過激さが10000点出す人が、30～70点の人よりも多い場合。
もうこれは外れ値でも少数派でもなく、10000点の方が基準といえる。むしろ30～70点の方が外れ値の可能性がある。
最近のフェミニストに対する低評価の原因として、外れ値とされている人たちが実際には基準なのでは？ という疑惑もあると思う。
が、前記の外れ値かどうかを判定するためには判定の対象となる人を探す必要がある。
どこを対象として扱うんだよ、という問題がある。そしてどう区切っても対象人数はクソ多そう。
母集団のデータが取れないなら標本つくりゃいいけど、Twitterでフェミニストっぽい人を探そうとしても声のデカい10000点の人が目立つし、もしかすると青識のなりすましかもしれない。
アンケートの依頼を出せばそこまで偏っていない標本が作れるかもしれないが、金も時間も費やしたくはない。社会統計学とかの人たちがいずれやってくれるはず。
あたりの条件で調査すれば、日本での「フェミニストのあるべき姿」や「多数派フェミニストの主張」ぐらいはまとめられそうである。
そのまとめた結果から、元増田で上げられたフェミニストたちが外れ値かを検討したい。
全数は調査できずに標本を抽出したが、偏って少数派の意見ばかりになったとしても 「●●大学には○○という教授が～」 というマサカリが投げられるはずなので修正できる。
https://research-er.jp/search/researchers
とりあえず「フェミニズム」で検索して…え、993件もヒットしたんだけど、これ全部調査すんの？
………… とぅぎゃったーでも見てみるか…
フェミニズム関連の研究をしている教授とかは少ないだろうから、数名上げてそこが基準でいいかな…
とりあえず外れ値ではないフェミニストを知るためには上野千鶴子、小宮友根、牟田和恵の論文や書籍、発言を見ておけば良さそうですかね
クリスマスイブなのに嫌な目にあった！
クリスマスに愚痴いう友達もいないしぼっちなんだ、可哀想だろ？はてなのみんな聞いてくれよー
ツイフェミ垢で、なんかの保護団体をRTして、女性が暴行を受けた時に救済にたどり着ける人は少ないから、セーフティネットが沢山あるといいですね〜みたいな内容を呟いていたんだよ
こいつらマジで何を呟いても訳分からん内容で絡んでくるんだよな。
「論文のデータにはこのように書いてあります、あなたはリテラシーが低くて知識が足りないから分からないんでしょうけどこのような理由では性犯罪は起きません。セーフティネットに女性蔑視からの保護を組み込むのは誤りです。統計学を知らないんですね。違いますよ〜」
みたいなこと言われたわけ。論文ってのは、犯罪の起きやすい地域がどうたらみたいなやつね。まあここでは深く踏み込まない。
アンフェなんて、変な研究者でもない素人おっさんの書いたnoteを信じてる頭からっぽ陰謀論者ばっかだしさ。
どうせそっち系だろと思ってブロックしようとしたんだけど、あまりにリテラシーがないとか知識が足りないとか言われるから、一応話を聞いてみることにしたのよ。
そしたら、
論文の内容からは、常識的に考えると、普通の人は犯罪を犯そうと思わないことがわかります。なぜなら、犯罪が起こるのは匿名性があるからです。匿名性は犯罪の契機なので。これはゲーム理論からもわかります。ゲーム理論では非協力的なプレイヤーは匿名の状態で発生します。これは基本的な知識があればわかることですよ
みたいなこと言われて泡吹いて死んだのよ
いやこれ1回や2回じゃないのよ
アンフェって1人1人捕まえて話聞いてみるとこのレベルのトンデモ理論を長文で語り始めるんだけどさ、論文読めない中卒か統失しかおらんだろ、日本語喋れるやつがいない
2時間かけて話聞いて本当に損したわ
こんなのに粘着されて時間無駄にしてクリスマスなのにだるすぎるわーーーー！
てか意味もわかんねえよ
ワイはセーフティネットが沢山あるといいですねって呟いただけだわ
