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これ、ちょっと前まで私も他人事ではなかったので、誰かの参考に私の体験をシェアします。
身バレしそうで怖いんですが、私の妻の姉夫婦がまさにお子さんにワクチン接種しておらず、その様な思想に影響を受けていたのが私の妻でした。
なお、我が家は子供がいないので問題の大きさが異なると思いますのでその点割り引いて下さい。
今は考え方が変わっているのですが、妻に当時の心境を教えてもらいました。
あんまり勉強ができないし、難しい事がわからない自分にコンプレックスがあった様です。なので体の感覚など、自分が知覚できる現象をそれらしく説明されると納得してしまう&身近な人が一番信用できる。との事。
分からんでもないと思いました。だってウィルスや細菌を私が直接見た事があるわけでもないですし、歴史を学ぶと実際に大規模な薬害訴訟もあったわけじゃないですか。
そもそもですが、世界的に正しいとされても、その根拠となる研究に本当に不正がないかどうかは自分で確認する事はできないじゃないですよね。
だから、私もワクチンを反対する人もあんまり変わらないと気づきました。自分で完全に理解しておらず何かを信じるしかない。その信頼の基準が異なるだけだと。
こんな事を考えてから妻との話し合いに臨む事にしました。私が妻に伝えようとしたのは主に次の3つです。
1.妻の事をとにかく大切に思っている事。
2.私も絶対の自信はないこと。
1番が最も重要だと考えていたので、まずは私が妻に対して馬鹿にしていた気持ちがないかを内省する事にしましたが、正直言って結構馬鹿にしていたと思います。今振り返っても私が馬鹿にしていた事で反ワク的思想を助長させていた様に思います。
謝りました。
そして、妻と話す前に3の話を自分が納得できて、かつロジックではなくストーリーで語れる様な歴史上の出来事をいくつか勉強してみる事にしました。
個人的には野口英世、日本住血吸虫、ロンドンのコレラ(ジョンスノー医師)あたりがおすすめです。
という様々な準備を経て妻と時間をとって話しました。突然考え方が変わったわけではありませんが、少なくとも会話が成立する様になり、その後徐々に受け入れて行った様な感じです。
書いていて疲れてきた。なんかもう少し書こうと思ったけど疲れたのでここまで。
なんかの参考になれば嬉しいです。
LINEオープンチャット「はてなブックマーカー」の１週間分の要約を、さらにAIを使用し、試験的にまとめまています。
この1週間のチャットログでは、さまざまな日常のトピックや感情が共有されています。主なテーマとしては、食事や友達との交流、仕事やストレス、旅行やイベントの計画が挙げられます。
特に、食事に関する話題が頻繁に登場し、ラーメン、焼肉、レモンビールなどの食体験や感想が共有されています。また、スシローや親子丼の話題が盛り上がり、飲食店でのエピソードがユーモアを交えて語られました。旅行やレジャーについても、上野動物園でのマヌルネコ観察や水族館の訪問が楽しげに描写されました。
一方、仕事に関しては、月曜日への不安や労働時間、解雇規制についての意見交換が行われ、働くことに対する真剣な議論が見られました。ストレスやリラックスのための方法も話題に挙がり、特に仕事後の飲み会や週末の過ごし方についての意見が交わされています。
また、社会的なテーマとしては、高齢者の働き方や医療費負担の問題、認知症への懸念、円高や総裁選についての議論が行われました。テクノロジーでは、AIの進化やモニターの配置に関する意見交換もあり、技術的な話題が盛り上がりました。
全体として、日常の出来事を軽く楽しむ雰囲気と、時折真剣な議論が入り交じり、多様なトピックで賑わっていました。
https://anond.hatelabo.jp/20240722084249
スキンケアでバズったエントリーにアレルギー反応起こしたやつ多いと思うけど、半分正解で半分間違い。
高い化粧水とかやりすぎだし700円の化粧水日焼け止めクリームで十分だ。
じゃあなんで半分間違いなのかっつーと、ちゃんとしたファッションすれば別人になって人生変わるのに勿体ないなぁコイツみたいな男もいるからなんだよね。
特に”痩せてる奴は全員オシャレになったほうが得” デブは何しても無駄だけど痩せてさえいればどうにでもなる。体型だけでいえば痩せてる奴は「ベースが良い奴」の部類
あとなんでアレルギー反応起こすかと言えば、見ず知らずの人にネットでオススメされてるから。説得力の問題。
https://www.youtube.com/watch?v=5mUogDTk-is&t=1s
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の続きです。
青のオーケストラ
アルスの巨獣
アンダーニンジャ
イジらないで、長瀞さん 2nd Attack
異世界でチート能力を手にした俺は、現実世界をも無双する〜レベルアップは人生を変えた〜
異世界ワンターンキル姉さん 〜姉同伴の異世界生活はじめました〜
犬になったら好きな人に拾われた。
英雄王、武を極めるため転生す 〜そして、世界最強の見習い騎士♀〜
EDENS ZERO
大雪海のカイナ
おとなりに銀河
かぐや様は告らせたい-ファーストキッスは終わらない-
陰の実力者になりたくて! 2nd season
カミエラビ
鴨乃橋ロンの禁断推理
THE MARGINAL SERVICE
地獄楽
実は俺、最強でした?
SYNDUALITY Noir
SPY×FAMILY
葬送のフリーレン
ゾン100〜ゾンビになるまでにしたい100のこと〜
ダークギャザリング
ダンジョンに出会いを求めるのは間違っているだろうかIV 深章 厄災篇
ツルネ -つながりの一射-
ツンデレ悪役令嬢リーゼロッテと実況の遠藤くんと解説の小林さん
ティアムーン帝国物語〜断頭台から始まる、姫の転生逆転ストーリー〜
天国大魔境
てんぷる
Dr.STONE NEW WORLD
TRIGUN STAMPEDE
NieR:Automata Ver1.1a
贄姫と獣の王
ノケモノたちの夜
BIRDIE WING -Golf Girls' Story-
HIGH CARD
Buddy Daddies
はめつのおうこく
ビックリメン
フェ～レンザイ -神さまの日常-
BLEACH 千年血戦篇-訣別譚-
ブルバスター
暴食のベルセルク
僕の心のヤバイやつ
僕らの雨いろプロトコル
マッシュル-MASHLE-
ミギとダリ
MIX MEISEI STORY 2ND SEASON 〜二度目の夏、空の向こうへ〜
もういっぽん!
もののがたり
山田くんとLv999の恋をする
勇者が死んだ!
REVENGER
機動戦士ガンダムSEED DESTINY
パワハラ知事の話題 お昼のワイドショーで詳しくやってたみたいだけど、どっかで聞いた事あるような話しだな
https://x.com/siroiwannko1/status/1832418474523836582?s=46&t=bXNihAvMeBAmxtMj-kUrHw
https://x.com/ozpa7bticusybri/status/1832328171322225073?s=46&t=B-MGBIeP6Elj_a3WZyocYQ
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q11273869101?sort=1&page=2
痴漢冤罪の話だーいすきなX民は、なんと知恵袋をソースに「痴漢冤罪」をトレンド入りさせ、女叩きで盛り上がりまくってる！！
この質問者のささだんごって人、他にも警察不信みたいな質問を2回もしてるんだよね
よっぽど警察が嫌いなんだろう
本当なら1人の人間が警察関係ですごい体験を何度もしてることになる
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q14290494674
パチンコ屋で打ち方が気に入らないと殴られて警察は駅前なのに30分経つまで来てくれなかった信用できない！！って話
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q14283512254
「女は痴漢なんて大した事ないだろ泣き寝入りしろ！」「犯人間違えた女は罰されるべき！！」
ってツイートが無数にバズりまくってる
連中は今までどんだけ差別や罵倒をしてきたと思ってるんだろうな
↓の奴もキャンペーンとしてやってたしAAやコピペも多数だしリベラルやフェミニストのこの手の暴言なんて見たこともないなんて奴いないだろ
https://twitter.com/lautream/status/987667478028300288?t=KwUOfZKNPanDFg-yxjTM7Q&s=19
リベラルと左翼を今や分ける意味なんてないけど、昔からリベラルにせよ左翼にせよ↓みたいなことやってたよ
https://twitter.com/lautream/status/987667478028300288?t=KwUOfZKNPanDFg-yxjTM7Q&s=19
リベラル&フェミニスト「アジア人の中でも最底辺のジャップオスが物申すな死ね」
これは藁人形論法って言われそうだけど過去に実際に大量に色々な人から言われていた発言なんで……
差異派でリベラルフェミニズムで男女同権主義で事実に基づくフェミニズムが欲しい。
男女差を認めるというと、すぐ女性を家庭に閉じ込めたいタイプの人が騒ぐけど、経済力を強制的に手放させる人はDV気質だと思う。
私はXでネオリブのピルとのつきあい方さんの話すフェミニズムがいいなと思った。
女性嫌悪も男性嫌悪もなく、性嫌悪もない、先天的な男らしさや女らしさを否定もしない、かといって押し付けもしない主張が素敵。
表現の自由派でもある。
他にも女性の特性を活かし、評価されるようにしていくための案も良かった。
他にもピルつきさんの提唱するフェミニズムで気に入ったものがあるのだけど、長くなっちゃうので。
結局のところ、今のフェミニズム（主流はラディカルフェミニズムらしい）を支持できないのよね。
今の主流派フェミニズム、言ってしまうと実生活で役に立たない主張が多い。
トランスアライは女性スペース守りたい女に宗教右派のレッテル貼りまくって叩きまくっているが
トランス女性当事者のツイート見てたらこっちのがよっぽど宗教右派
https://x.com/flower_image/status/1749637176344859087?t=w-AtIJP2QgUTQWD9sKtAiQ&s=19
どっちがただしいの？
日本はこのままでは外国人高齢者に介護保険をフリーライドされまくります。
健康保険も問題だが介護保険は死ぬまで公費負担で一度認定されると毎月15万円の公費支出。
特に中国人が多く厚労省はHPに中国語の対応が可能な介護事業所一覧書まで公開している。
https://pbs.twimg.com/media/GWquHMta8AEceMi.jpg
https://x.com/parsonalsecret/status/1831467642210939211?s=46&t=vmjfatU8tSj_awNs-Ks1eQ
中国人に拉致された日本の子供ですから、中国の戦争犯罪の被害者です。
https://x.com/shiochinouji/status/1831671819159662601?s=46&t=vmjfatU8tSj_awNs-Ks1eQ
羊水はなぜ羊の水と書くのか知りたい
回答
羊膜の内側を満たす液なので羊水という。羊膜の語源は、ギリシア語のａｍｎｉｏｎからきています。これは、いけにえの血を入れる鉢のことで、羊膜を意味するようになったのは、（１）羊水に血が混ざって、いけにえの血を入れた鉢のように見えるから（２）羊膜の形が鉢に似ているから（３）軟らかさが小羊に似ているからなどの説がある。
https://crd.ndl.go.jp/reference/entry/index.php?id=1000001315&page=ref_view
この説明は、ダニングクルーガー効果に対する批判的な見方を数学的に表現しようとしたものです。以下にその内容を解説します:
この説明では、ダニングクルーガー効果を以下の変数で表現しています:
命題「A~Oであることを証明せよ」は、実際の評価(A)と過大評価(O)に相関関係があることを示そうとしています。
証明では、O(S,A)という関数を定義し、OがAの関数であるため、自動的にAとOに相関関係が生じると主張しています。
この説明は、ダニングクルーガー効果が単なる数学的な関係性から生じる現象であり、実際の心理学的な意味を持たないという批判を示唆しています。
具体的には:
2. 実際の能力や自己評価の内容に関わらず、統計的に成立してしまう
3. これは心理学的な現象ではなく、単なる「数字のマジック」である
さらに、平均以上バイアス（多くの人が自分を平均以上だと考える傾向）を加えることで、この相関関係がより強くなると述べています。具体的には、100点満点の評価で自己評価(S)を60点程度に設定し、実際の評価(A)をランダムに与えることで、A~Oにより強い相関が得られるとしています。
この説明は、ダニングクルーガー効果が実際の心理学的現象ではなく、単に数学的な関係性や統計的な偏りから生じる見かけ上の効果に過ぎないという批判的な見方を示しています。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats def simulate_correlation(n_samples=10000): # シナリオ1: AとSが一様乱数(0〜100)の場合 A1 = np.random.uniform(0, 100, n_samples) S1 = np.random.uniform(0, 100, n_samples) O1 = S1 - A1 # シナリオ2: Aが一様乱数(0〜100)、Sが60周辺の正規分布の場合 A2 = np.random.uniform(0, 100, n_samples) S2 = np.random.normal(60, 10, n_samples) S2 = np.clip(S2, 0, 100) # 0〜100の範囲に制限 O2 = S2 - A2 # 相関係数の計算 (AとOの間) corr1 = stats.pearsonr(A1, O1)[0] corr2 = stats.pearsonr(A2, O2)[0] # 結果のプロット fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5)) ax1.scatter(A1, O1, alpha=0.1) ax1.set_title(f'シナリオ1: 相関係数 = {corr1:.3f}') ax1.set_xlabel('実際の能力 (A)') ax1.set_ylabel('過大評価 (O)') ax2.scatter(A2, O2, alpha=0.1) ax2.set_title(f'シナリオ2: 相関係数 = {corr2:.3f}') ax2.set_xlabel('実際の能力 (A)') ax2.set_ylabel('過大評価 (O)') plt.tight_layout() plt.show() return corr1, corr2 # シミュレーションの実行 corr1, corr2 = simulate_correlation() print(f"シナリオ1の相関係数 (AとO): {corr1:.3f}") print(f"シナリオ2の相関係数 (AとO): {corr2:.3f}")
