はてなキーワード: gapとは
中学以来、頭に何かつけるなんてのは不良のすることだと思って今まで生きてきた。
基本的に、頭洗った後は自然乾燥だったり、たまにちゃんとしなきゃいけないときはドライヤーで少し分けたりするぐらいだった。
先週の日曜、駅近くの床屋で終わり際に整髪料つけてもらってカッコよくしてもらって(床屋で整髪料を付けてもらうのはなぜかセーフだった)店を出て、ふと周りを見渡すと大人の男はほぼ皆整髪料つけてることに気が付いた。
月曜日、頭を洗って乾かした後、自分で適当に頭につけてみたら、今までぼわっと膨らんでいた頭がシュッとして床屋から出てきた時みたいなカッコいい頭になった。
http://reports.weforum.org/global-gender-gap-report-2018
Country | 日本(2017) | 日本 | アメリカ | ドイツ | フランス | イギリス | イタリア | カナダ | 韓国 | アイスランド | スウェーデン |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
score(rank) | 0.657(114) | 0.662(110) | 0.72(51) | 0.776(14) | 0.779(12) | 0.774(15) | 0.706(70) | 0.771(16) | 0.657(115) | 0.858(1) | 0.822(3) |
Economic | 0.58(114) | 0.595(117) | 0.782(19) | 0.734(36) | 0.685(63) | 0.705(52) | 0.592(118) | 0.748(27) | 0.549(124) | 0.793(16) | 0.808(9) |
Labour force participation | 0.781(79) | 0.799(79) | 0.854(59) | 0.897(40) | 0.895(42) | 0.876(51) | 0.737(93) | 0.912(31) | 0.75(88) | 0.939(20) | 0.956(13) |
Wage equality for similar work (survey) | 0.672(52) | 0.696(45) | 0.796(8) | 0.717(33) | 0.488(133) | 0.654(64) | 0.512(126) | 0.69(50) | 0.532(121) | 0.82(1) | 0.735(25) |
Estimated earned income (PPP, US$) | 0.524(100) | 0.527(103) | 0.648(60) | 0.684(38) | 0.724(24) | 0.555(96) | 0.57(91) | 0.675(42) | 0.457(121) | 0.722(26) | 0.785(14) |
Legislators, senior officials and managers | 0.142(116) | 0.152(129) | 0.681(24) | 0.413(87) | 0.501(63) | 0.567(46) | 0.379(92) | 0.551(50) | 0.141(133) | 0.479(68) | 0.637(31) |
Professional and technical workers | 0.654(101) | 0.671(108) | 1(1) | 1(1) | 1(1) | 0.996(68) | 0.859(92) | 1(1) | 0.927(86) | 1(1) | 1(1) |
Educational attainment | 0.991(74) | 0.994(65) | 0.998(46) | 0.976(97) | 1(1) | 0.999(38) | 0.995(61) | 1(1) | 0.973(100) | 0.999(39) | 0.998(52) |
Literacy rate | 1(1) | 1(1) | 1(1) | 1(1) | 1(1) | 1(1) | 0.994(60) | 1(1) | () | 1(1) | 1(1) |
Enrolment in primary education | 1(1) | 1(1) | 0.996(82) | () | 1(1) | 0.999(72) | 0.993(91) | () | 1(1) | 0.998(73) | 0.996(77) |
Enrolment in secondary education | 1(1) | 1(1) | 1(103) | 0.944(128) | 1(1) | 1(1) | 0.999(104) | 1(1) | 1(1) | 1(1) | 0.996(109) |
Enrolment in tertiary education | 0.926(101) | 0.952(103) | 1(1) | 0.999(100) | 1(1) | 1(1) | 1(1) | () | 0.78(113) | 1(1) | 1(1) |
Health and survival | 0.98(1) | 0.979(41) | 0.976(71) | 0.973(85) | 0.978(78) | 0.97(110) | 0.969(116) | 0.971(104) | 0.973(87) | 0.968(121) | 0.969(115) |
Sex ratio at birth | 0.944(1) | 0.944(1) | 0.944(1) | 0.944(1) | 0.944(1) | 0.944(1) | 0.941(131) | 0.944(1) | 0.935(137) | 0.944(1) | 0.943(114) |
Healthy life expectancy | 1.06(1) | 1.059(57) | 1.048(79) | 1.04(95) | 1.043(87) | 1.028(119) | 1.032(111) | 1.032(111) | 1.06(1) | 1.021(129) | 1.027(123) |
Political empowerment | 0.078(123) | 0.081(125) | 0.125(98) | 0.481(12) | 0.458(10) | 0.421(11) | 0.267(38) | 0.365(21) | 0.134(92) | 0.674(1) | 0.512(7) |
Women in parliament | 0.102(129) | 0.112(130) | 0.244(88) | 0.444(41) | 0.655(14) | 0.474(36) | 0.556(27) | 0.37(52) | 0.205(102) | 0.615(20) | 0.856(6) |
Women in ministerial positions | 0.188(88) | 0.188(89) | 0.2(85) | 0.5(22) | 1(1) | 0.444(23) | 0.385(29) | 1(1) | 0.1(119) | 0.667(10) | 1(1) |
Years with female head of state (last 50) | 0(69) | 0(71) | 0(71) | 0.355(9) | 0.018(53) | 0.371(7) | 0(71) | 0.007(61) | 0.104(28) | 0.718(2) | 0(71) |
Global Gender Gap Indexは発展途上国が高めに出ることがあるなど、問題点もあり、それゆえ他の性差に関する指標が作られてたりする。
例えば極端な例として内戦の激しい国があると女性の労働参加率が高くなり、男子は早くから兵に取られ学校に通えず、長生きできない。
レイプなどが多発するような状況でもランキングには影響を与えない。
このデータは多分ジェンダーギャップのための調査でなく、既存の調査のなかからそれっぽいものをまとめたものだと思われる。
総合ランキングよりかはそれぞれの項目を見たほうが良いかもしれない。
例えばバングラディッシュは総合46位だが、女性の首相の在任期間が1位というだけで、経済133位、教育116位、健康117位である。
イスラム教ということもあってなのか日本とくらべ女性の地位はかなり低い。
全体の中の大まかなポジションを見るのには良いが、議論をするなら詳細を見ておくべきだろう。
Estimated earned income を労働時間で調整してみる。
Balancing paid work, unpaid work and leisure
http://www.oecd.org/gender/data/balancingpaidworkunpaidworkandleisure.htm
Country | 日本 | アメリカ | ドイツ | フランス | イギリス | イタリア | カナダ | 韓国 | スウェーデン |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Estimated earned income | 0.527 | 0.648 | 0.684 | 0.724 | 0.555 | 0.57 | 0.675 | 0.457 | 0.785 |
paid work time | 0.602 | 0.734 | 0.707 | 0.745 | 0.699 | 0.602 | 0.786 | 0.647 | 0.835 |
0.875 | 0.932 | 0.967 | 0.972 | 0.794 | 0.947 | 0.859 | 0.706 | 0.940 |
女性のフルタイム / パートタイム 比率を見てみるとドイツは日本と同じぐらいパートが多いのに、男女の労働時間比は英米に近い。
女性の労働参加率の高さとともに、男性の労働時間の短さもあるのだろう。
FTPT employment based on a common definition
https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=FTPTC_D
女性 full / part 比
日1.724 独1.714 仏3.514 英2.563 伊2.083 加2.821 韓4.900 スウェーデン4.712 ノルウェー2.748 フィンランド4.738
FE→AP→PM→ST→SC→SM→AUときて、SAに来ました。
SAって一般常識的な感じで何勉強すべきかわかりませんでした。。過去問と関連調査くらいです。
■午前2
多分合ってる:1,2,5,6,7,9,10,11,17,29,20,22,25
---------
■午後1
<大問1>
設問1(1)受講者に向け5週間前に案内メールを送信する運用。(3/20内示で4月上旬で実施だから。)
(2)人材開発部で受講者と登録したタイミングで案内メールを送信する。(これは想像で書くところ。)
(3) 受講者:所属が変更となる受講者
タイミング:月の2日,3日から始まる講座。(名簿など作ったタイミングと、月初からの所属が変わるからと考えたが…これは間違ってそう。)
設問2(1)人事異動に対応できるように社員基本情報に所属を複数登録できるようにする。(なんかこれも間違ってそう。)
(3)資格名は受領データにないので登録時に設定できるようにする。
設問3: 機能:講座一覧の照会機能(間違ってそう。この機能は有ると思うけど、ぴったりな表現は見当たらなかった。)
不具合:照会日付での最新情報が判別できず正しく表示できない。(主キーじゃないとNULLが入るうると…と考えました。間違ってそう。)
<大問2>
設問2:開示請求件数の約半数が年度初めの4月、5月に集中するという特性
設問3(1)利用者登録していない個人や法人から開示請求する際に、手数料など追加項目を設定するため(いい感じに思ったが、ちょっと飛躍しすぎかも。)
(2)職員認証システムとのデータ連携が月1頻度に抑えられるため
設問4(1)現行同様、必要に応じ情報提供先に電話で連絡できること
(2)場所や時間の制限がなく即時に文書を取得できること(手作業の手間を低減したい、も書きたかったが文字数足らず。)
(3)事業者の開示請求が多く、メールアドレスより法人用電話番号の方が登録しやすいため。
■午後2
設問2(PKGと要件ギャップと対策案)を選択。過去問にほぼ同じがあり考えたことがあったので。
骨子だけ記載しておく。
1-2.PKG選定の理由
顧客のシステムが10年動いていて、文書腐ってたり保守コスト運用コスト挙がっているのがPKG導入の背景。
2.PKGと顧客希望機能とギャップとそれに対し検討した解決策
顧客現行システムの機能一覧と、自社PKGの機能一覧を紐づけて整理。それを複数回のデモで確認した。
①PKGのにはAAA機能がなかった。まあどうでもいいトラブル対応用の機能。
②PKGのにはBBB機能がなかった。これは企業競争力に寄与する業務機能。
③PKGのにはCCC機能がなかった。これも重要だがPKGの追加開発はコストが大きく厳しい。
①別機能を組み合わせて代替としてもらうよう依頼。マニュアル作って補足。
③自社追加開発のコストを整理して高いとアピールし、接続する他方システムで改修してもらうように打診。
大変良いと評価した。安易な追加開発に進めずよかった。デモでその認識相違も埋めてよかった。
契約書の追加記載などで避けられたかもしれないので、その可能性も比較すべきだったのが✕。
ちょっと強引で顧客や他システム側に嫌われたかも。もっと早めに気づいて展開できればよかった。
以上
俺も昔ほどは高い店に行かなくなったよ。
それこそ地元のショッピングモールのユニクロとかZARAとかGAPが、半ば行きつけと化している。
なんだか若い頃よりも物価の高さが身にしみるようになった。だからキモカネおっさんなんだが。
たとえ若い頃ぼっちであっても、年をとると自然としがらみってキツくなるんだよな。
それでも、それなりに値が張るもののほうが、自分に似合うものが見つかりやすくてね。
そうはいってもセレクトショップで買ったものは、身につけているアイテムのうちの1個か2個だけどな。別に一点豪華主義とかじゃなく。
全身ファストファッションで、そこら辺が捗る人は羨ましいわ。
2016の調査変更で米国の順位が大きく下がったことについて。
Measuring the Global Gender Gap
http://reports.weforum.org/global-gender-gap-report-2017/measuring-the-global-gender-gap/#view/fn-3
Estimated earned income について、注釈3にデータの内容に変更があった旨が記されてる。
推移をみる時には注意する必要がある。
高収入の人は一律4万ドルになるから、低収入の人の割合の比較みたいになってたか。
キャップを設けてたのは一部の高収入者によって数字が引きずられるのを嫌ってのことだろうが、高収入国での比較をおかしなものにしてしまってた。
2015 | 2017 | |
---|---|---|
日本 | 0.61(75) | 0.524(100) |
米国 | 1.00(1) | 0.648(56) |
ドイツ | 0.91(12) | 0.682(35) |
フランス | 0.81(22) | 0.739(18) |
英国 | 0.68(47) | 0.553(95) |
イタリア | 0.59(84) | 0.518(103) |
カナダ | 0.88(16) | 0.67(41) |
韓国 | 0.56(101) | 0.447(121) |
アイスランド | 0.89(14) | 0.727(21) |
スウェーデン | 1.00(8) | 0.785(13) |
前にこんなの書いたんですけど(見なくてもいい)
順位 | ブランド名 | 女子大生 | 全体コーデ数 |
---|---|---|---|
1 | GU | 56,142 | 620,275 |
2 | UNIQLO | 39,627 | 722,124 |
3 | WEGO | 30,747 | 267,781 |
4 | CONVERSE | 28,140 | 431,915 |
5 | NIKE | 21,052 | 323,114 |
6 | no brand | 18,490 | 231,889 |
7 | LOWRYS FARM | 18,103 | 156,125 |
8 | H&M | 15,237 | 269,799 |
9 | ZARA | 14,297 | 281,361 |
10 | Dr.Martens | 14,190 | 176,767 |
11 | adidas | 13,927 | 224,961 |
12 | earth music&ecology | 13,659 | 110,512 |
13 | FOREVER 21 | 11,248 | 90,526 |
14 | VANS | 9,884 | 189,240 |
15 | RETRO GIRL | 8,979 | 38,643 |
16 | niko and... | 8,768 | 95,052 |
17 | SPINNS | 8,668 | 48,169 |
18 | しまむら | 8,662 | 136,324 |
19 | 靴下屋 | 8,390 | 64,650 |
20 | NEW BALANCE | 8,055 | 147,071 |
21 | w closet | 7,683 | 42,793 |
22 | tutuanna | 7,615 | 32,461 |
23 | Kastane | 6,793 | 43,706 |
24 | Honeys | 6,431 | 41,755 |
25 | INGNI | 6,420 | 46,182 |
26 | JEANASIS | 6,211 | 73,849 |
27 | MOUSSY | 5,894 | 73,510 |
28 | Heather | 5,712 | 40,468 |
29 | VINTAGE | 5,605 | 71,678 |
30 | 無印良品 | 5,532 | 124,673 |
31 | GLOBAL WORK | 5,391 | 179,529 |
32 | E hyphen world gallery | 5,291 | 39,783 |
33 | GAP | 4,939 | 113,397 |
34 | Champion | 4,679 | 84,944 |
35 | MAJESTIC LEGON | 4,577 | 27,545 |
36 | Daniel Wellington | 4,429 | 70,524 |
37 | GRL | 4,370 | 31,664 |
38 | adidas originals | 4,115 | 66,268 |
39 | PAGEBOY | 4,057 | 28,695 |
40 | Bershka | 3,942 | 34,519 |
41 | EMODA | 3,751 | 31,472 |
42 | Reebok | 3,689 | 59,965 |
43 | American Apparel | 3,643 | 26,205 |
44 | CASIO | 3,547 | 40,543 |
45 | KBF | 3,498 | 58,065 |
46 | POLO RALPH LAUREN | 3,487 | 42,288 |
47 | AZUL by moussy | 3,383 | 57,974 |
48 | SLY | 3,335 | 37,977 |
49 | one after another NICE CLAUP | 3,311 | 19,357 |
50 | Levi's | 3,244 | 77,327 |
51 | LEPSIM | 3,198 | 45,550 |
52 | dazzlin | 3,115 | 20,557 |
53 | jouetie | 3,067 | 22,994 |
54 | Handmade | 2,990 | 81,363 |
55 | Marc by Marc Jacobs | 2,969 | 29,515 |
56 | STUSSY | 2,968 | 40,499 |
57 | studio CLIP | 2,869 | 38,156 |
58 | Right-on | 2,802 | 38,567 |
59 | who's who Chico | 2,751 | 22,852 |
60 | Ciaopanic | 2,740 | 45,514 |
61 | Lee | 2,664 | 63,578 |
62 | snidel | 2,625 | 34,627 |
63 | URBAN RESEARCH | 2,623 | 80,795 |
64 | Avail | 2,538 | 19,156 |
65 | ORiental TRaffic | 2,520 | 31,000 |
66 | merry jenny | 2,465 | 12,859 |
67 | MURUA | 2,418 | 25,751 |
68 | OLIVE des OLIVE | 2,393 | 14,764 |
69 | one way | 2,377 | 10,447 |
70 | G-SHOCK | 2,373 | 41,091 |
71 | American Eagle | 2,362 | 22,928 |
72 | Ungrid | 2,328 | 72,303 |
73 | DHOLIC | 2,324 | 35,102 |
74 | cepo | 2,316 | 12,623 |
75 | BEAMS BOY | 2,296 | 40,557 |
76 | BEAUTY&YOUTH UNITED ARROWS | 2,268 | 93,878 |
77 | Vivienne Westwood | 2,260 | 27,776 |
78 | PUMA | 2,259 | 30,150 |
79 | THE NORTH FACE | 2,149 | 41,370 |
80 | SENSE OF PLACE by URBAN RESEARCH | 2,123 | 51,527 |
81 | coen | 2,096 | 48,821 |
81 | Ray Cassin | 2,096 | 16,313 |
83 | FREAK'S STORE | 1,995 | 59,200 |
83 | Samansa Mos2 | 1,995 | 19,391 |
85 | mystic | 1,971 | 29,353 |
86 | BIRKENSTOCK | 1,961 | 48,011 |
87 | NIXON | 1,928 | 24,964 |
88 | COACH | 1,907 | 18,870 |
89 | Another Edition | 1,901 | 48,111 |
90 | 3coins | 1,894 | 31,805 |
91 | OZOC | 1,834 | 15,984 |
92 | archives | 1,750 | 18,028 |
93 | nano・universe | 1,724 | 88,839 |
94 | SM2 | 1,686 | 11,479 |
95 | BEAMS | 1,683 | 67,481 |
96 | JOURNAL STANDARD | 1,657 | 59,876 |
97 | merlot | 1,633 | 19,748 |
98 | Teva | 1,628 | 26,461 |
99 | Disney | 1,591 | 15,168 |
100 | Dickies | 1,545 | 28,391 |
101 | ESPERANZA | 1,513 | 11,274 |
102 | ROPE' PICNIC | 1,510 | 25,076 |
103 | X-girl | 1,503 | 20,634 |
104 | MICHAEL KORS | 1,445 | 12,317 |
105 | CHANEL | 1,432 | 27,061 |
106 | HARE | 1,424 | 94,020 |
107 | OLD NAVY | 1,410 | 58,301 |
108 | Ray BEAMS | 1,394 | 32,968 |
109 | TOPSHOP | 1,327 | 16,762 |
110 | MHL. | 1,308 | 22,670 |
111 | ViS | 1,302 | 19,473 |
112 | Lily Brown | 1,295 | 14,251 |
113 | mysty woman | 1,288 | 16,152 |
114 | Green Parks | 1,268 | 16,334 |
115 | marimekko | 1,242 | 19,584 |
116 | GUCCI | 1,231 | 22,929 |
117 | Manhattan Portage | 1,208 | 12,704 |
118 | ANAP | 1,162 | 13,038 |
119 | RANDA | 1,159 | 15,612 |
120 | SEVENDAYS=SUNDAY | 1,157 | 23,365 |
121 | WHO'S WHO gallery | 1,156 | 13,881 |
122 | green label relaxing | 1,131 | 62,403 |
123 | LOUIS VUITTON | 1,107 | 16,912 |
124 | Supreme | 1,105 | 55,646 |
125 | Rodeo Crowns | 1,102 | 15,906 |
126 | ROSE BUD | 1,088 | 31,796 |
127 | THRASHER | 1,063 | 11,802 |
128 | Ne-net | 1,052 | 17,438 |
129 | MERCURYDUO | 1,042 | 16,439 |
130 | NEW ERA | 1,017 | 33,874 |
131 | チチカカ | 1,011 | 10,118 |
132 | RALPH LAUREN | 1,009 | 17,903 |
133 | TOMMY HILFIGER | 1,001 | 14,672 |
店舗オンリーのしまむらが17位にいますが、通販オンリーのGRLも37位と結構上位というのが個人的な見どころです
最近ツイッターでADHDの特徴についてのツイートがよくバズっている。そこで挙げられる特徴は不注意が原因のものが多いので、ADHDではない人間にも心当たりがあることが多いのだろう。そして人間は基本的に名前がつくと安心する。ADHDかも、と思うことで失敗したときの罪悪感を和らげているのかもしれない。
このような流れを受けて、当然「ツイートの特徴に該当するからといってADHDとは限らない。単に性格の問題である人も多いはずだ」と言う人が出てくる。この主張は私も支持する。遅刻を繰り返すことをADHDのせいだとかたづけて改善する努力を放棄するようなことはよくないと思うからだ(そもそももし本当にADHDだとしても改善する努力は必要だ。遅刻がなくなることはないにしても回数を減らすことはできる)。
しかし、ADHDの名前に甘えるなという言葉が、私には少しつらい。私はADHDの診断がついている。だから完全に甘えている、とは違う。実際困ることは多く、大学1年目はほぼ授業に出られずGAPは1をかなり下回った。夜寝ることが難しい。気がつくと就寝時間が4時になっている。今もなんとか単位を取ろうとしているが、正直苦しい。
周りを見ればみな夜更かししたり単位を数個落としたりはしているもののきちんと大学生をしている。文句を言いつつ、ギリギリになりつつも課題をこなし、出席日数を確保し、単位を捨てるときは潔い。
私は夜更かしをすれば2限、下手すれば3限も行かないし、課題が複数出ると焦るのに課題のどれもに手がつかず一日中スマホをいじったりする。捨てるも取るもどっちつかずで結局大量に単位を落とす。普通になれない。今年から生活環境が大きく変わって、すこしマシになったかと思いきや4月の頃だけで、またダメになりつつある。もうどうしようもない。
自分でここまで書いて明らかに発達障害だと思うものの、「甘えるな」の声がどうしても怖い。ADHDの特徴を今までの自分の人生に当てはめることが、後出しじゃんけんのようで気持ちが悪い。自分に言い訳を与える作業のようで、後ろめたさを感じる。きっと理由は3つある。
1つ目は診断が簡単についたこと。他のクリニックがどうかはわからないのだが、私の場合ADHDの診断はかなり簡単に出た。医師とすこし話をするだけで診断書を出してもらえた。今も半信半疑だ。
2つ目はそもそもADHDの症状は性格と密接しているということだ。たとえば部屋が汚いとして、性格がずぼらだからなのかADHDだからなのかの判断はかなり難しいと思う。とくに私はADHDが軽度かつ極度の見栄っ張りだからだろうが、普段できないことも本当に必要に差し迫られてしまえばできてしまう。遅刻も、面接や初対面の人間と会うときなど本当にできないときはしない。かなり早く待ち合わせ場所に着く。そういう時、いつもただの性格なのではないかと思う。また、私は学生がうまくできないけれど、アルバイトはある程度できていた(それでも覚えは悪かったしヘマもよくした)から、余計そう思うのだろう。
そして3つ目。これは2つ目の理由に関連する。処方された薬を飲む前と飲みはじめてからの生活にあまり変化がないことだ。薬はコンサータを服用していて、その効果を実感することもある。たとえば寝るのが4時以降になったとき、実際はよくないのだろうがコンサータを飲んでから寝ると起きなければいけない時間に目が覚める。服薬していないときなら確実に昼過ぎまで寝ている。目が覚めるといってもギリギリなので授業には出ないこともある。しかしめぼしい効果はそれくらいで、他はあまりよくわからない。これも私が軽度だからなのだろうか。やらなければならないことから逃げる癖は直らなかったし、切り替えの下手さも全く変わらない。ということはこれらは私の性格なんだろう。
性格と症状が綺麗に切り離せないことは分かっている。切り離せないから苦しい。どうにか切り離して、私から引き剥がして外部に取り出して眺めたい。たぶんそうしないと安心ができない。しかしそれは無理なのだ。
そういえば発達障害の特徴として0か100かという極端な仕方でものを考えようとするというのがあったが、これもそうなのだろうか。ああ、またこうやって発達障害の特徴のなかに自分を当てはめようとしてしまう。
ぐだぐだ書いたけれど、切り離せないなら諦めるしかない。診断が出たことを後ろめたく思うわけでなく、対策が立てやすくなってよかったとだけ捉えた方が楽なのだろう。少なくとも今はそうやって日々をやり過ごすしかない。甘えるなの声は私に向けられたものではないと信じるしかない。いつか自分のこのクソさに本当に諦めがつく日を夢見て。
久しぶりにテレビをつけてCMを見ると、有名人が商品をPRする形式のものが多い。直接的に商品を手にとって「リアップ!」とか言うものもあれば、お茶を飲んで「いろいろありました(リラックス)」みたいなものも。こっちも馬鹿じゃないから、それぞれの有名人の背負っているコンテクストと重ね合わせて意図を組んでる。ムロツヨシとゆり子は子供いなくても引け目に思わいい暮らししてるだろうな、とか。これこそまさに有名人を起用する理由だろう。有名人もCMで効率よく稼ぐためには日頃身辺きれいにしておかないといけないから大変だな、なんて思っていたら、昔住んでいたカナダではほとんど有名人がCMに起用されていなかったことを思い出した。番宣ならいざ知らず、普通の商品やサービスの広告はそれっぽい感じの無名のアクターだったと思う。日本でもアップルやGAPはそんな感じのCMだね。
調査対象のブランドはファッションコーディネートサイト「WEAR」の「人気レディースブランドランキング」に掲載されている100ブランドとした。
このランキングは1人でもそのブランドを使用したコーディネートを女性が投稿していると男性・子供による投稿も含めた投稿数で掲載される。
例えば女性による投稿が10件程度でも男性による投稿が10000件あれば掲載されてしまう、ということだ。
しかし他に調査対象を絞り込む手段がなかったためこのランキングに掲載されているブランドを調査対象とした。
そして、WEARではブランド名でコーディネートを検索すると「各ブランドのアイテムを1つ以上使用したコーディネート」が表示されるので、それを「性別:レディース,ユーザー:その他ユーザー,年齢:18歳~22歳」という条件で絞り込み、その検索結果の件数でランキングを作成した。
検索条件の「その他ユーザー」とはWEAR公認ユーザーであるWEARISTAとショップ店員以外のことである。
WEARISTAは特定ブランドの宣伝を行っている場合があるため、ショップ店員は当然自ブランドのアイテムを使用したコーディネートしか投稿していないため、公平性に欠けると判断し除外した。
また、この調査方法だと「少数のユーザーが特定ブランドのアイテムを使用したコーディネートを多く投稿している」ケースが全く考慮されていないが、結果への影響は少ないと判断し無視した。
他にも「年齢のみの絞り込みでは大学生以外も含まれる」「WEARユーザーしか調査対象になっていない」「ユーザーがブランド登録を雑に行っている可能性を考慮していない」など多数の問題があるので、完全に正確な調査ではないことを理解していただきたい。
表にしてみた。
「順位」は今回調査したコーディネート数によるランキング順位、「全体」はWEARの「人気レディースブランドランキング」の順位、「差異」は2つの順位の差を指す。
差異の数字がプラス方向に大きければ「とりわけ女子大生に人気がある」、マイナス方向に大きければ「女子大生以外の年齢層に人気がある」ということである。
下の方のコーデ数2桁のブランドは「子供のコーディネート写真を母親が自分のアカウントで投稿した」などの理由で調査対象に含まれてしまった子供服ブランドなので無視してよい。
また、WEARの全体ランキングの性質上メンズがメインのブランドはこのランキングでの順位は低くなっている。
順位 | 全体 | 差異 | ブランド名 | コーデ数 |
---|---|---|---|---|
1 | 2 | +1 | GU | 54,620 |
2 | 1 | -1 | UNIQLO | 38,518 |
3 | 4 | +1 | WEGO | 30,265 |
4 | 3 | -1 | CONVERSE | 26,569 |
5 | 5 | 0 | NIKE | 20,832 |
6 | 8 | +2 | no brand | 18,225 |
7 | 11 | +4 | LOWRYS FARM | 17,751 |
8 | 7 | -1 | H&M | 14,946 |
9 | 6 | -3 | ZARA | 13,857 |
10 | 13 | +3 | Dr.Martens | 13,741 |
11 | 9 | -2 | adidas | 13,544 |
12 | 17 | +5 | earth music&ecology | 13,331 |
13 | 23 | +10 | FOREVER 21 | 11,032 |
14 | 12 | -2 | VANS | 9,181 |
15 | 22 | +7 | niko and... | 8,501 |
16 | 54 | +38 | SPINNS | 8,466 |
17 | 42 | +25 | 靴下屋 | 8,256 |
18 | 15 | -3 | NEW BALANCE | 8,036 |
19 | 89 | +70 | tutuanna | 7,581 |
20 | 61 | +41 | w closet | 7,492 |
21 | 51 | +30 | Kastane | 6,462 |
22 | 47 | +25 | INGNI | 6,286 |
23 | 24 | +1 | JEANASIS | 6,087 |
24 | 60 | +36 | Honeys | 6,071 |
25 | 28 | +3 | MOUSSY | 5,624 |
26 | 58 | +32 | Heather | 5,587 |
27 | 10 | -17 | GLOBAL WORK | 5,391 |
28 | 27 | -1 | VINTAGE | 5,390 |
29 | 64 | +35 | E hyphen world gallery | 5,365 |
30 | 18 | -12 | GAP | 4,922 |
31 | 30 | -1 | Champion | 4,536 |
32 | 94 | +62 | MAJESTIC LEGON | 4,425 |
33 | 76 | +43 | GRL | 4,149 |
34 | 43 | +9 | Daniel Wellington | 4,000 |
35 | 39 | +4 | adidas originals | 3,909 |
36 | 86 | +50 | PAGEBOY | 3,886 |
37 | 81 | +44 | Bershka | 3,763 |
38 | 77 | +39 | EMODA | 3,703 |
39 | 49 | +10 | Reebok | 3,589 |
40 | 74 | +34 | CASIO | 3,509 |
41 | 44 | +3 | KBF | 3,382 |
42 | 67 | +25 | POLO RALPH LAUREN | 3,333 |
43 | 41 | -2 | AZUL by moussy | 3,271 |
44 | 53 | +9 | LEPSIM | 3,179 |
45 | 63 | +18 | SLY | 3,173 |
46 | 33 | -13 | Levi's | 3,051 |
47 | 92 | +45 | Marc by Marc Jacobs | 2,994 |
48 | 65 | +17 | STUSSY | 2,922 |
49 | 26 | -23 | Handmade | 2,900 |
50 | 62 | +12 | studio CLIP | 2,855 |
51 | 69 | +18 | Right-on | 2,671 |
52 | 57 | +5 | Ciaopanic | 2,664 |
53 | 93 | +40 | who's who Chico | 2,615 |
54 | 46 | -8 | Lee | 2,545 |
55 | 25 | -30 | URBAN RESEARCH | 2,536 |
56 | 68 | +12 | snidel | 2,523 |
57 | 99 | +42 | ORiental TRaffic | 2,463 |
58 | 88 | +30 | MURUA | 2,386 |
59 | 20 | -39 | Ungrid | 2,345 |
60 | 73 | +13 | G-SHOCK | 2,340 |
61 | 55 | -6 | BEAMS BOY | 2,267 |
62 | 71 | +9 | DHOLIC | 2,240 |
63 | 90 | +27 | Vivienne Westwood | 2,202 |
64 | 19 | -45 | BEAUTY&YOUTH UNITED ARROWS | 2,140 |
65 | 52 | -13 | SENSE OF PLACE by URBAN RESEARCH | 2,097 |
66 | 72 | +6 | THE NORTH FACE | 2,059 |
67 | 45 | -22 | coen | 2,004 |
68 | 59 | -9 | BIRKENSTOCK | 1,965 |
69 | 37 | -32 | FREAK'S STORE | 1,830 |
70 | 50 | -20 | Another Edition | 1,827 |
71 | 82 | +11 | mystic | 1,803 |
72 | 97 | +25 | archives | 1,739 |
73 | 35 | -38 | BEAMS | 1,666 |
74 | 21 | -53 | nano・universe | 1,632 |
75 | 34 | -41 | JOURNAL STANDARD | 1,592 |
76 | 40 | -36 | OLD NAVY | 1,436 |
77 | 16 | -61 | HARE | 1,393 |
78 | 100 | +22 | X-girl | 1,327 |
79 | 78 | -1 | Ray BEAMS | 1,326 |
80 | 38 | -42 | Supreme | 1,116 |
81 | 36 | -45 | green label relaxing | 1,106 |
82 | 84 | +2 | ROSE BUD | 999 |
83 | 87 | +4 | NEW ERA | 999 |
84 | 75 | -9 | CIAOPANIC TYPY | 833 |
85 | 32 | -53 | DIESEL | 765 |
86 | 56 | -30 | STUDIOUS | 714 |
87 | 96 | +9 | ikka | 703 |
88 | 79 | -9 | UNITED ARROWS | 632 |
89 | 91 | +2 | JOURNAL STANDARD relume | 598 |
90 | 14 | -76 | RAGEBLUE | 585 |
91 | 80 | -11 | Ray-Ban | 571 |
92 | 98 | +6 | apart by lowrys | 536 |
93 | 66 | -27 | Adam et Rope' | 531 |
94 | 48 | -46 | TODAYFUL | 341 |
95 | 95 | 0 | SLOBE IENA | 277 |
96 | 31 | -65 | AVIREX | 184 |
97 | 70 | -27 | HYSTERIC GLAMOUR | 106 |
98 | 29 | -69 | petit main | 36 |
99 | 83 | -16 | BREEZE | 20 |
100 | 85 | -15 | BRANSHES | 15 |
女子大生だけど他の女子大生がどこで服を買っているのか分からない、という自分のために作成したランキングだが自分と同じように悩んでいる人の参考になれば幸いである。
杉田水脈さんは保育園を電波な妄想で責めたり↓みたいな事を国会質問で言ったり
本来日本は、男女の役割分担をきちんとした上で、女性が大切にされ、世界で一番女性が輝いていた国です。
女性が輝けなくなったのは、冷戦後、男女共同参画の名の基、伝統や慣習を破壊するナンセンスな男女平等を目指してきたことに起因します。
男性ばかりか当の女性までが、女性にしか子どもが産めないことをネガティブにとらえる社会になってしまいました。
その結果、ドメスティックバイオレンスが蔓延し、離婚が増加。少子化や子どもの貧困の原因となっています。
次世代の党は、この男女平等参画基本法という悪法を廃止し、それに係る役職、部署を全廃することが女性が輝く日本を取り戻す第一歩だと考えます。
「男女差別撤廃条約」の破棄、男女共同参画基本法の撤廃を行い、男女がお互いに尊重し合える社会を取り戻すことを日本国の皆さんにお誓いして、私の質問を終わります。
女の子は本来『俺の可愛い女』って言ってくれる男とずっと一緒にいたいものです。本能に逆らうとGAPが出てきてしまう。日本全体がそんな状態になっちゃってしまっている。そんな気がします。
こんな感じで日本古来の役割分担を主張しながら自分は子供をゼロ歳から保育園に入れて公務員や政治家してたし、一般の女と自分を分けてるのだろうか。
名誉男性って奴なのかな。
この記事を読んでいて、少なくとも私自身にとっては買い物はやはり娯楽だなあと思ったのでメモ代わりに書いておく。
https://news.yahoo.co.jp/byline/nakamuratomohiko/20180131-00081029/
読んで思ったのだが、これって要は生活に余裕がない、だからなるべく安くつくようにしか買い物をしない、その結果ネット経由が多くなる、というだけなんじゃないだろうか。
自分自身を振り返って見るに、私は40過ぎて幸いにも仕事に恵まれて生活に少し余裕が出てきた。
なので昔はユニクロやGAPで(しかも割引で)しか服を買わなかったのが、いまでは外商付でアルマーニとか買ったりする。それなりに高いワインを飲んだりもする。あまり値段を気にせずにデパートで買い物したりもする。
勿論ネットでもよく買い物するけれども、デパートやスーパー(それもイオンとかばかりでなく成城石井とか明治屋とか)でも楽しく買い物をして生活している。
これは私が普段の生活費を気にせずとも暮らしていけるようになってから始まったことで、昔はこんな事はしたくてもできなかった。かつ、私はそんな生活をそれなりに楽しんでもいる。金使うのはやはり楽しい。
http://reports.weforum.org/global-gender-gap-report-2017/
数字は男女比、括弧の中は順位(144ヵ国)。経済、教育、健康、政治の4つのカテゴリがある。
Country | 日本 | アメリカ | ドイツ | フランス | イギリス | イタリア | カナダ | 韓国 | アイスランド | スウェーデン |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
rank | 114 | 49 | 12 | 11 | 15 | 82 | 16 | 118 | 1 | 5 |
Economic participation and opportunity | 0.58(114) | 0.776(19) | 0.72(43) | 0.683(64) | 0.705(53) | 0.571(118) | 0.744(29) | 0.533(121) | 0.798(14) | 0.809(12) |
Labour force participation | 0.781(79) | 0.855(57) | 0.885(41) | 0.895(33) | 0.871(49) | 0.737(89) | 0.913(26) | 0.732(91) | 0.95(11) | 0.949(12) |
Wage equality for similar work (survey) | 0.672(52) | 0.734(27) | 0.678(49) | 0.474(129) | 0.671(53) | 0.489(126) | 0.682(46) | 0.51(121) | 0.807(5) | 0.738(25) |
Estimated earned income (PPP, US$) | 0.524(100) | 0.648(56) | 0.682(35) | 0.739(18) | 0.553(95) | 0.518(103) | 0.67(41) | 0.447(121) | 0.727(21) | 0.785(13) |
Legislators, senior officials and managers | 0.142(116) | 0.767(15) | 0.414(74) | 0.491(61) | 0.563(38) | 0.383(81) | 0.551(44) | 0.117(117) | 0.519(50) | 0.647(27) |
Professional and technical workers | 0.654(101) | 1(1) | 1(1) | 1(1) | 0.973(68) | 0.832(86) | 1(1) | 0.928(76) | 1(1) | 1(1) |
Educational attainment | 0.991(74) | 1(1) | 0.97(98) | 1(1) | 0.999(36) | 0.995(60) | 1(1) | 0.96(105) | 0.995(57) | 0.999(37) |
Literacy rate | 1(1) | 1(1) | 1(1) | 1(1) | 1(1) | 0.994(57) | 1(1) | () | 1(1) | 1(1) |
Enrolment in primary education | 1(1) | 1(1) | () | 1(1) | 0.999(70) | 0.992(93) | ( ) | 0.995(84) | 0.989(98) | 1(65) |
Enrolment in secondary education | 1(1) | 1(1) | 0.95(121) | 1(1) | 1(1) | 0.996(98) | 1(1) | 0.992(101) | 1(1) | 0.996(97) |
Enrolment in tertiary education | 0.926(101) | 1(1) | 0.958(98) | 1(1) | 1(1) | 1(1) | () | 0.765(112) | 1(1) | 1(1) |
Health and survival | 0.98(1) | 0.973(82) | 0.975(70) | 0.977(54) | 0.971(100) | 0.967(123) | 0.97(105) | 0.973(84) | 0.969(114) | 0.969(112) |
Sex ratio at birth | 0.944(1) | 0.944(1) | 0.944(1) | 0.944(1) | 0.944(1) | 0.941(127) | 0.944(1) | 0.935(132) | 0.944(1) | 0.943(110) |
Healthy life expectancy | 1.06(1) | 1.04(91) | 1.045(80) | 1.053(64) | 1.032(109) | 1.027(119) | 1.029(113) | 1.06(1) | 1.025(125) | 1.027(121) |
Political empowerment | 0.078(123) | 0.124(96) | 0.447(10) | 0.453(9) | 0.404(17) | 0.234(46) | 0.361(20) | 0.134(90) | 0.75(1) | 0.486(8) |
Women in parliament | 0.102(129) | 0.241(85) | 0.587(22) | 0.639(15) | 0.471(38) | 0.448(41) | 0.356(56) | 0.205(97) | 0.909(4) | 0.772(6) |
Women in ministerial positions | 0.188(88) | 0.2(84) | 0.5(22) | 1(1) | 0.444(23) | 0.385(29) | 1(1) | 0.1(115) | 0.667(10) | 1(1) |
Years with female head of state (last 50) | 0(69) | 0(69) | 0.319(10) | 0.018(52) | 0.335(8) | 0(69) | 0.007(59) | 0.104(28) | 0.685(4) | 0(69) |
基本的にジェンダーギャップは 北欧 < 西欧・北米 < 南欧・東欧 < 東アジア
G7ではフランスが抜けてるが、なぜか Wage equality for similar work だけ異常に低い。
米国は保守的地域とリベラルな地域で大きく違うし、リベラルな地域でも収入によって違ってくると思われる。なんか2016に調査方法が少し変わり、米国の順位が大きく下がったらしい。
https://memorva.jp/ranking/world/wef_global_gender_gap_report.php
ここ最近アメリカは順位を下げていて、2014年に20位、2015年に28位、2016年に45位となっている。 ただし、2016年から評価方法に変更があった。
大事なのは経済。日本の女性は高スキル職、マネジメント職が少ない。それと合わせて高等教育進学者が少ない。
日本は Graduates by Degree Type が調査されてない。ここの3.3高等教育在学者の専攻分野別構成を参考にする。
http://www.mext.go.jp/b_menu/toukei/data/syogaikoku/1396544.htm
計 | 人文・芸術 | 法経等 | 理学 | 工学 | 農学 | 医歯薬保険 | 教育 | 家政 | その他 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
男女比 | 0.839 | 2.192 | 0.558 | 0.393 | 0.158 | 0.840 | 1.676 | 1.522 | 10.726 | 1.082 |
女性 | 255,430 | 68,196 | 66,607 | 5,147 | 11,732 | 8,013 | 35,776 | 26,506 | 15,231 | 18,222 |
男性 | 304,248 | 31,100 | 119,276 | 13,103 | 74,226 | 9,532 | 21,343 | 17,415 | 1,420 | 16,833 |
Tertiary education attainment の値と随分ずれてるな。在学生のみのデータだからかな。
とりあえず当てはめてみる。
Country | 日本 | アメリカ | ドイツ | フランス | イギリス | イタリア | カナダ | 韓国 | アイスランド | スウェーデン |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Agri., Forestry, Fisheries and Veterinary | 0.84 | 0.73 | 0.46 | 0.62 | 1.31 | 0.65 | 0.74 | 0.66 | 0.85 | 1.08 |
Arts and Humanities | 2.19 | 1.06 | 1.82 | 1.77 | 1.29 | 1.75 | 1.25 | 2.01 | 1.12 | 0.92 |
Business, Admin. and Law | 0.56 | 0.74 | 0.69 | 1.13 | 0.85 | 0.8 | 0.9 | 0.99 | 0.63 | 0.99 |
Education | 1.52 | 2.52 | 3.19 | 2.48 | 2.39 | 6.02 | 2.26 | 3.17 | 2.38 | 2.82 |
Engineering, Manuf. and Construction | 0.16 | 0.19 | 0.19 | 0.28 | 0.22 | 0.36 | 0.22 | 0.31 | 0.34 | 0.26 |
Health and Welfare | 1.68 | 3.08 | 2.64 | 2.21 | 2.31 | 1.45 | 3.03 | 2.5 | 3.52 | 2.72 |
Information and Comm. Technologies | 0 | 0.19 | 0.12 | 0.16 | 0.18 | 0.13 | 0.26 | 0.33 | 0.13 | 0.21 |
Natural Sci., Mathematics and Statistics | 0.39 | 0.74 | 0.65 | 0.71 | 0.85 | 0.94 | 0.84 | 0.87 | 0.7 | 0.61 |
Services | 10.73 | 0.81 | 0.61 | 0.77 | 1.29 | 0.58 | 1 | 1.21 | 2.18 | 0.76 |
Social Sci., Journalism and Information | 0 | 1.25 | 1.24 | 1.5 | 1.23 | 1.26 | 1.35 | 1.16 | 0.96 | 1.21 |
日本は他の国に比べ人文学部に女性が多く、理学に少ないのが目立つ。ただ理学は人数が少ないし、法経や工学の人数を増やすことの方が重要かもしれない。
あくまで男女比のデータなので実際の人数次第なとこがある。例えばドイツは教育学部の女性率が高いが教育学部の規模自体が他の国よりだいぶ小さい。逆に工学の規模が大きいため女性の割合は少ないが人数としては見た感じよりは多くなるはず。
1. ユニクロもドレスもそうだけど、こういうことの背景に「情報技術による生産・流通の効率化」があるという視点は忘れられがちだと思う。
要するに「デフレ」とか言うけど、産業構造の変化によって物価は下がるという側面があるわけで、情報化社会の到来を無視して、一定の資源を奪い合う古いモデルで、物価を問題にすること自体、あまり意味を持たなくなっているのではないかと思う。
2. これは、逆の視点、統計という視点から見ると、消費者物価指数は全然実態を反映していないという話とつながる。
たとえば、台所用スポンジ、スーパーやホームセンターの販売価格はそんなに変わらないけど、CANDOで、同等性能の製品が12個入り100円で買えるようになったので、昔より購入価格は数分の1になっている。洋服の青山より、系列の低価格店のスーツカンパニーの方が、安くて縫製が良かったりする。いずれも、消費者の視点から見たら「デフレ」だけど、統計上は、「低価格店」の「別商品」に過ぎないので、表に現れない。これは、マルイじゃなくてユニクロやGAP、大塚家具じゃなくてIKEAやニトリという話だし、多くの消費財に成り立つ。
消費者物価指数では、「同じ店」「同じ商品」が基準になっているので、そもそも消費者が買う店の業態が変わりつつ、定格で高品質のものが売られるようになるという実態が、統計上現れてこない。
さらに言うと、現代においては、「消費者物価指数」という概念自体が、恣意的で、計算方法によって大きくブレるものになっており、それを基準に経済政策を考えることにはあまり意味がないのではないかと思う。
じゃぁ、どうすれば良いかは知らない。
僕はまだぺーぺーだから、
出世争いに加わるのは先の話だけど
うちの会社も、やっと古くさい昭和の皮を1枚脱いだのだと喜ばしかった。
先輩は任された係で新しい取組をどんどん仕掛けて実績をあげていた。
彼女が抜擢された役職は、それまで他のマネージャーが兼務していたから
それでも、前世紀から抜け出せない、ひねくれた見方をするオジサンがいた。
「〇〇さんは産休で休んでたのに、なんでこんなに早くマネージャーになれるんだろう。俺もあの部門に行きたいよ」
先輩は確かに産休・育休を取得していたけれど、
それはもう大分前のことで、ここ数年は出産前と同じようにフルタイムで勤務していた。
「俺の方が彼女より実績をあげている」とか「もっと会社に貢献している適任者がいる」とか
先輩の実績を見て人事に文句をつけるならまだしも、
産休で休んでいたことは先輩が出世することを否定する理由にはならない。
家に子どもを抱えながら、
所謂セ・パ両リーグ制覇((セクハラ・パワハラ両方すること))の人。
僕も、オジサンの心無い発言を受けた同期の女の子に泣きつかれたことがある。
どんなにその人自身が実績をあげていても、
限られた時間で成果をあげていた先輩が、他人の気持ちが思いやれないオジサンより先に出世したことはとても良いことだ。
生まれてきた子どもの身体が弱くて、時間とお金がたくさんかかるかもしれないし
いつ実家の親が倒れるか、いつ自分自身が病気になるかもわからない。
ライフステージの変化があっても、
限られた時間で大きな成果を上げられる人になりたいし
See also : https://anond.hatelabo.jp/20170728223725