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良いようで悪いようで良いようで結局悪い。どういうことかというと良いこと書いてるけど嘘で、嘘だけど一応深い意味があって、深い意味はあるんだけどそれがただの自己愛。
いつも相方に「キレたら話にならないよ」と諭されていた。それでも度々やらかしていた私。
この前は「もう相手にしてられないから、何も言わない」と言われてしまった。
自分でも気をつけようと思っていたが、思うだけで実行していなかった。
ある問題について話していたときに、私の言い方が悪かったことで家族をキレさせてしまった。
言い方が悪かったことについては謝った。しかし、話はそれ以上何も進まない。
話の本質はそこじゃないのに、いくら話を続けたくても相手がそこに固執して話が進まない。
この相手には何を言ってもしょうがないと思い、そこで話は終わってしまった。
そして、私はいつもこんな酷い思いを相方にさせていたのかと思い知った。
なんて馬鹿なことをしていたんだろう。そんなことをしていてもなんの解決にもならないのに。
何らかの問題に対して、相方はどうすれば解決できるかと言うことを話そうとしているのに、
私はその問題について自分から投げ出していただけだ。
「悪いところが遺伝したね、人の振り見て我が振り直せだよ」と言った。
私はたった1回やられただけでこんなに嫌な気持ちになっているのに、
なんでそんな気持ちになれるんだろう…それに比べて私の器の小さすぎること…
相方の心の広さに本当に申し訳なくなった。
こんな私と付き合ってくれて本当にありがとう。
あなたが立派に思えるような人間にならないといけないな。
その部分は、みなし労働にすればいいんじゃな？
平均的な着替え時間が１０分だとすれば、２０分分の残業時間を全員に支払い。早くても遅くてもその分を支払う とすればいいんじゃないの？
早く着替えた人はその分早く帰れて徳 というふうにルールを変えて明文化すれば？
そして、就業前は着替えたあと、終業後は着替える前にタイムカードを押せばよい。
障害者なので 心身の不具合によって１時間着替がかかるひとは、その分をみなし時間として残業代を増やしてあげればよい。この文は仕方がない。
着替え時間をさっぴこうと思うから、早く着替えた人に不利になる。
着替え時間を一律で足す。という考え方なら 早く着替える人も、遅く着替えたい人も公平なんじゃない？
その辺をうまくまとめたテキストがないものかと。
業務上必要 ： レストランのホール業務の美観向上 ＝ 労働時間に含む
労働者の安全上必要 ： 安全ブーツなどに履き替える、作業手袋を身につける ＝ 労働時間には含まない
という分岐だった気がする。業務上必要で労働者の安全上必要の場合は労働時間かな。
どこかの判例で、労働者の安全上必要な着替えについては業務上必要なわけではなく、労働者のためなので含まないという判例だった気がする。
法人税を使って、農作物価格を補填するってのも国政が赤字の状態じゃ厳しいし…。
アパレル関連の雑誌とか家関連の雑誌とか食べ物関連の雑誌とかでよくつかわれるテクニックだと思いますけど・・・
「次の流行はコレ」=「今年のこの季節はこういうの売ってくんでよろしく！」「こういうの流行らせたいんでよろしく！」と言う感じ。
マックにて。
「出展を示すか、公式RTにするべきだった！！」とかわざわざいう人、マジ笑える。
結局それって、「コピペ貼って何が悪いの」に対する反論でしかないじゃん。
ふつう、そんなん反論する必要ないでしょ。コピペ貼っていけないなんてルールないんだから。
なぜわざわざ反論する必要があったかというと、「パクリ厨と早とちりした自分」「パクリ厨認定して笑った自分」がいるからでしょ。
「俺がパクリ厨認定して笑ってしまったのは、お前が誤解されるような書き方をするからだ！」と。
その何かは「運」だったりもするけどね。
納豆ブームで納豆が店頭から消えるとかもう世の中がいかに気まぐれで適当かという以上の要素は何もない気がする。
ココアブームとか。
その通りすぎて反論も出来ないし、想定してるだろう言い訳
必要以上の着替え時間まで作業時間であると主張して、上司の作業時間訂正に応じないのが一部の社員ってこと
普通なら、上司の「業務が終わったら今のこの時間書いて判子押して帰りなさいね」に納得するからさ
法律と判例をもとに自己の最大の利益を求める社員の主張は、もちろん間違ってはないんだろう
労基署が、管理者がそこを管理出来ないなら主張分支払え、というのも正しいだろうから反論証拠そろえられなかったら支払うよ
流行は作られるか、どこからか発生する物。
細々と投稿していた、当時フォロー＆フォロワー1桁だった自分が
どうして一夜にして200以上のリツイートをもらったのか、
未だに解せなくて、自分の記憶とWeb上の記録を整理してみる。
（幸運なことに、自分は投稿数・フォロワーともに極端に少ないので、
せっかくなので、誰もがアクセスできるWeb上の記録などを参照して、伝播過程を分析してみる。）
早い時期のRTに気づいたのは、投稿した翌日の午後。
確かまだRTは20前後で、サブカル系とくに東方関係の人たち中心だったと記憶している。
（残念ながら、最初に誰がRTしてくれたのか覚えていない。
公式の「リツイートされたあなたのツイート」欄に表示されるのは「最新の15人」だけなので、
伝播過程を正確にたどれず、あやふやな自分の記憶に頼らざるをえない。）
その後、同日（投稿翌日）の18時過ぎから、爆発的にRTが増えるんだけど、この辺は、http://twimpact.jp/の記録と一致する。
どうも伝播経路が二つあって、一方はサブカル系へpixiv利用者や腐女子のネットワークを中心に伝播し、
もう一方はデザイナーの竹内光司さん（@adesignerjp）やtwicca開発者のAoyama,Tetsuyaさん（@r246）が
恐らく18時半～19時頃にRTしてくれて、クリエイター系にも拡散した模様。
（この二人が目にした伝播経路にもすごく興味があるんだけど、調べようがないんだなあ。）
RTの増加時期は、自分の記憶では、投稿翌日の夕方18時台にひとつと、22時台にもうひとつの大波があった。
前者ではとくに、10代から20代のサブカル系が趣味の生徒＆学生っぽい人たちが目立ったので、
「こりゃ、帰宅時にtwitter始めた人たちがRTしてくれてんのかな」と、
突然に増えていくRTに目を見張りながら、ボンヤリ考えたのを覚えている。
ちなみに、当該つぶやきをRTするには、そもそも「四時」が自動ポストされることを知っていることが前提だから、
その利用者周辺を中心に拡散するのは道理。
そういうわけで、比較的若年層のサブカル系とクリエイター系に拡散したんじゃないかと、自分は納得している。
ところで、http://twimpact.jp/のチャート図（「ReTweetレーダー」）は、
自分のアイコンから直接矢印が引かれているもの以外は、ほとんどアテにならない。
アイコンに併記される数字はこれまでRTされた当人の投稿数を示すように、
既存のトータルな影響の流れを図式化したものであって、当該つぶやきのRTとは無関係だからだ。
（そもそも、チャート図に表示されている勝間女史と「四時」の親和性は極めて低いだろうし。
念のためと、勝間女史の投稿を「もっと見る」でひたすら遡って確認してみたけど、
それゆえ、今まで一度もRTされていない人や非公開の人は、データとして表示されていないし、
恐らくはtwitterの「リツイート」ボタンを押して拡散した場合（公式RT）しか対象としていないようだ。
（twitterのリストには、非公式RT＝RT@ID名と記入した場合でも、カウントに入れて表示してくれるっぽい。）
だから、RTが87としか表示されていないのだろう。
（twitterのリストでは、投稿翌日の午後から翌々日の午後までに、227RTあった。
その後、RT解除または非公式RT投稿を削除されたりしたようで、現在は222で定着した模様。）
もうひとつ、http://retweeter.unicco.in/というサイトでも、伝播過程の分析がある程度可能。
こちらでは、「48 retweets 」があって、「total : 14,637 views」と表示された。
このRTが48という基準がよく分からないけれど、こちらのサイトでは、RTされた時間をたどることができるのがメリット。
それと、フォロワーの数を組み合わせて、当該つぶやきを閲覧したであろう人数を概算してくれるのも面白い。
（実際のRTは、このサイトの予測の5倍弱なので、総閲覧数も変わりそうだけれど、
でもまあ目安として、数万人規模の閲覧があったというのは、すごく興味深い。）
他方で、デメリットとしては、上述のRTのデータ数が不明なのに加えて、
当該IDの全てのRTがずっと記録されているわけではなく、
「一定期間以上ログを残すのは、100以上のRTに限る」といった制限がされている印象。
（というのも、当該つぶやき以降に、別の自分のつぶやき投稿をRTしてくれたフォロワーがいて、
RT直後にはこのサイトに、自分のIDでは2つのRTに関するログが残っていたのに、
数日を経て今日見たら、ログは当該つぶやきだけ＝1つだけに減っていたから。）
他にも、伝播過程の分析としては、
「お気に入り」登録してくれた人をたどるというのも一案だけれど、
こちらは公式にデータがオープンにされていないだけあって、もっと難しい。
例えば「ふぁぼったー」は、そもそも登録者しかデータとして表示されないっぽいので、ほとんど使えない。
（登録してない人は、自分がお気に入りされたかどうか検索することはできても、
お気に入りした人としてカウントされる＝データソースとして反映されることはないっぽい。）
実際に、当該つぶやきをRTしてくれた人で、なおかつ「お気に入り」登録してくれた人を
twitter上で自分は何人か見つけたけど、「ふぁぼったー」には全く反映されていなかった。
ちなみに、SPSSも今年6月に日本語twitter解析ソフトを出している。
http://www.spss.co.jp/campaign/tw.html
ソフトが手元に無いので上記サイトの記事だけで予測するに、ハッシュタグ付き投稿の感性分析メインみたいだし、
とんでもなく高額（学割でも17万円以上！）で、さらさら購入する気になれず。
分析事例を見ると、とくに続編では時系列の変化が内容ごとに分かって、確かに面白そうなんだけどさ。
リンク先に掲載されているハッシュタグを使ったつぶやき分析の2つの例。とくに続編（後者）が秀逸。
