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はてなキーワード: クラスターとは
救急外来にに来るようなヒトタチはな、君が育ってきたコミュニティーとは全く違うところから来ているのよ。
会ったことがないようなクラスターとたくさんコミュニケーションしなければならないから
普通の子供、普通の青年、普通の中年は滅多に救急外来受診することなんてないのよ
交通事故や家庭内事故や火事も減っているし、喘息とかアトピーも減ってワクチンも普及してきているし
タバコ吸う人も減って栄養状態もよいから普通の人は滅多に救急外来を受診することはない。
あったとしてもコロナとかインフルのシーズンとかちょっとした怪我で受診するくらいのもの。
救急外来の患者一覧を開くと今は高齢者ばかりだが高齢者以外の患者は精神科疾患持ち、知的障害持ち、慢性疾患持ちばかり。
精神科疾患の自傷、知的障害や高齢者の不注意による外傷、慢性疾患が良くなったり悪くなったりの受診、、
そういうのばかりで、普通のヒトたちが普通に受診してくることはとてもまれ。
家族関係もめちゃくちゃな方が多いよ。内縁の夫婦関係だけでなく、天涯孤独のおっさん、家族がいても絶対に連絡を取るなというおっさん、逆に家族に連絡しても関係を一切断っているので金輪際連絡してくるなという家族、認知症で施設に入れられっぱなしになっている高齢女性、引きこもりの息子をずっと世話している優しそうな両親など、家族関係も星の数ほどある。
ただしヤクザというのを大っぴらにしている人はウチには来ないね。ヤクザであることを隠しているのかおおっぴらにしないのかはわからない。
救急外来にに来るようなヒトタチはな、君が育ってきたコミュニティーとは全く違うところから来ているのよ。
会ったことがないようなクラスターとたくさんコミュニケーションしなければならないから
普通の子供、普通の青年、普通の中年は滅多に救急外来受診することなんてないのよ
交通事故や家庭内事故や火事も減っているし、喘息とかアトピーも減ってワクチンも普及してきているし
タバコ吸う人も減って栄養状態もよいから普通の人は滅多に救急外来を受診することはない。
あったとしてもコロナとかインフルのシーズンとかちょっとした怪我で受診するくらいのもの。
救急外来の患者一覧を開くと今は高齢者ばかりだが高齢者以外の患者は精神科疾患持ち、知的障害持ち、慢性疾患持ちばかり。
精神科疾患の自傷、知的障害や高齢者の不注意による外傷、慢性疾患が良くなったり悪くなったりの受診、、
そういうのばかりで、普通のヒトたちが普通に受診してくることはとてもまれ。
家族関係もめちゃくちゃな方が多いよ。内縁の夫婦関係だけでなく、天涯孤独のおっさん、家族がいても絶対に連絡を取るなというおっさん、逆に家族に連絡しても関係を一切断っているので金輪際連絡してくるなという家族、認知症で施設に入れられっぱなしになっている高齢女性、引きこもりの息子をずっと世話している優しそうな両親など、家族関係も星の数ほどある。
ただしヤクザというのを大っぴらにしている人はウチには来ないね。ヤクザであることを隠しているのかおおっぴらにしないのかはわからない。
映画制作者は、ユーザーが再生速度を変更できるようにすることに関心を持っています
2019 年 10 月、Netflix は、ユーザーがコンテンツの再生速度を元の速度の半分から元の速度の最大 1。5 倍まで変更できるようにする実験を開始しました。この機能は、サービスの選択されたユーザーに展開されました Android アプリ。この機能は映画業界のさまざまなメンバーから批判され、作品の芸術的完全性を損なうと主張した。Netflixの副社長キーラ・ロビソン氏は、この機能は「賛成と反対の両方でかなりの量のフィードバック–を生み出した」と述べ、視聴者がシーンの詳細を見つけるのを助けたり、外国語での会話を理解しやすくしたりするなど、再生を遅くするためのユースケースを指摘した。まだ外国語を学習している場合。ロビソン氏はまた、「制作者の懸念」を理由にこの機能の展開を意図的に制限しており、そのような機能はすでにDVDプレーヤーで利用可能だったと指摘した。[[1][[2][[3]
2015年にはNetflixと シネディグ 1948年のイタリア映画のストリーミングをめぐってコリント フィルムズから訴訟を起こされた 自転車泥棒； 映画自体は考慮されていましたが パブリックドメイン 米国では、映画の個別の字幕または吹き替えは依然として別個の著作権で保護された作品とみなされる可能性があります。コリンスは、リチャード・ファイナー社が登録しコリンスが所有するこの映画の特定バージョンがシネディグ社から許可なくNetflixにライセンス供与されていると主張した。その後、両当事者は和解した。[[4][[5]
スティーブン・スピルバーグの指令部門の知事 映画芸術科学アカデミー（AMPAS）は、Netflixの長編映画の適格性に疑問を呈している アカデミー賞 映画は映画館と映画館で同時に公開されるため、ノミネートされます ビデオ オン デマンド、 標準的な3 ヶ月を無視して リリースウィンドウ。Netflixは以前、劇場での買収を劇場とストリーミングで同時に公開していたが、 ローマ ストリーミング公開前に少なくとも3週間の劇場公開を提供する新しい方針に基づく最初の作品となった。[[6] アカデミーの公式規則によれば、映画は市内でのみ上映する必要があります ロサンゼルス オスカーノミネートの資格を得るには、7 日間、1 日あたり最低 3 回の上映が必要です。ただし、資格基準により、劇場以外のプラットフォームでの同時リリースが許可されています。[[7]
スピルバーグは、「いくつかの劇場で1週間未満しかトークン資格を与えられていない」映画は資格を得るべきではないと不満を述べた。続いて 第91回アカデミー賞（その間 ローマ ストリーミングサービスによって配給された映画として初めてノミネートされた 作品賞、 そして勝利した 最優秀外国語映画賞 そして他の2つの賞）、スピルバーグのスタジオの広報担当者、 アンブリンパートナーズは「ストリーミングと演劇の状況の違いを強く感じている」と述べ、2019年4月に開催されるアカデミーの次回理事会でこの問題を取り上げる予定だ。[[8][[9][[10]
批評家たちはそう主張した ローマ サービスの幅広い可用性を名指しし、興行収入数の報告を拒否し、業界標準を軽視するなど、不当な優位性を持っていました ウィンドウをリリース わずか 3 週間の独占演劇（ただし、一部の候補者が最低 1 週間の公演しか受けられないことも珍しくありません）と過剰なマーケティング支出（オスカー マーケティングは Netflix に組み込まれていますが、レポートは 2,500 万ドルから 5,000 万ドルの範囲です）。全体的なマーケティング予算、そうすべきではありません。[[11] すべての大手配給会社が使用する標準的な3か月枠に違反しているため、国営映画館チェーンはnetflixの劇場公開作品の上映を拒否している。Netflixは自社の配信モデルを擁護し、「劇場を買う余裕がない、あるいは劇場のない町に住んでいるとは限らない人々にアクセスを[提供する]」ことに専念していると主張した。どこにいても誰もが同時にリリースを楽しむことができます。映画製作者にアートを共有する方法をさらに提供します。これらは相互に排他的ではありません。」[[6]
の 米国。司法省 アカデミーに対し、Netflixやその他のストリーミングプラットフォームを差別するために規則を変更しようとする試みは違反する可能性があると警告した 独占禁止法伝統的な大手スタジオの親会社として（特に、 AT&T そして ディズニー) は、Netflix と直接競合するストリーミング サービスに投資してきました。[[12]
2019年4月、アカデミーは資格基準の変更に反対票を投じたが、AMPAS会長は ジョン・ベイリー 同組織は業界の変化を検討すると述べた。[[7][[13]
スピルバーグは、リメイク版の制作が進行中であるため、会議を欠席した ウエストサイドストーリー。へのコメントで ニューヨーク・タイムズスピルバーグ氏は、人々が劇場公開作品にアクセスできるのは、それが提供する共同体験のためであるべきだ一方で、同時に「自分に合ったあらゆる形式や方法で娯楽を見つける」ことができるべきであり、「私にとって本当に大切なのは素晴らしい物語であり、誰もが素晴らしい物語にアクセスできるべきだ」と述べた[[14][[15]
2019 年から トロント国際映画祭、 映画の上映が制限されるようになりました スコシアバンク劇場トロント—フェスティバルの主要会場の 1 つ—であり、他の場所でも上映されます（など TIFFベルライトボックス Netflix などのサービスによって配信されている場合、およびその他の地元の映画館）。主催者は、この制限は施設の所有者と運営者によって施行された方針によるものだと述べた シネプレックス・エンターテインメント、 3 か月の劇場ウィンドウの遵守が必要です。[[16]
品質よりも量
Netflix は、ラインナップの一部として大量のオリジナル コンテンツを提供することが増えています。2021年には、同サービスが毎週新しいオリジナル映画を公開すると発表した。[[17] しかし、このアウトレットは、ほとんどの作品の全体的な品質が低いとして、視聴者や批評家から批判されています。そのような批評家の一人、ヘイリー キャンベルは次のようにコメントした BBCサウンズ' 必見 2020 年代に Netflix が加入者を失った考えられる理由の 1 つは、Netflix に高品質のコンテンツが不足していることが原因であるというポッドキャスト。彼女はこれを と対比しました アップルTV+ 少数の質の高いプロジェクトに投資する戦略 Amazonプライムビデオ サードパーティのコンテンツについて。[[18] 初期の従業員シンディ・ホランドは、Netflix が DVD を入手することを「家の横のドアに石炭をシャベルで掘る」ことに例えていた n+1 2025年にNetflixの幹部について聞かされた 承認 脚本を読まずにプロジェクトを進め、脚本家は登場人物に自分の行動を述べさせるよう命じられ、視聴者はNetflixを 2番目の画面 何が起こっているのかを知ってください。同誌は、2021年の「典型的なNetflix映画（TNM）」の発表後に登場した「気が遠くなるような反映画」スタイルについて次のように説明した[[17]
外から見ると、TNM はアルゴリズム的に構築されているように見えます。まるで、Netflix が視聴者をセグメント化し、番組にゴーサインを出し、加入者に映画や番組を推奨するために使用するジャンルのようなグループである Netflix の 2,000 の「テイスト クラスター」のそれぞれに対応するように設計されているかのようです。TNMは、背の高い女の子についての映画など、存在するあらゆるニッチな興味とアイデンティティのカテゴリーをカバーしています 背の高い女の子、 しかしまた 馬娘、 スケーターガール、 スウィートガール、 ロストガールズ、 および 素敵な女の子たち。検索エンジン向けに最適化されているように見える TNM のタイトルは、それが何であるかを正確に発表します — したがって、ワイン会社幹部についてのロマンティック コメディと呼ばれます 完璧なペアリング、 または殺人ミステリーと呼ばれる 殺人ミステリー。オープニングクレジットシーケンスは、まるでデザイナーがAdobeテンプレートを使ってルーレットをプレイしているかのように、詰め込まれたように見えます アフターエフェクト。典型的なショットでは、カメラがゆっくりとキャラクターを横切るように、腰を上げて横顔の 2 人のキャラクターをフレームに収めます。これは、不活性なフレームに動きを注入することを目的とした、ゆっくりと一定のヒューヒュー音です。ドローンによる射撃が主流です。登場人物の会話はぎこちなく、過剰な説明、決まり文句、人間が決して使わない専門用語で満ちており、まるで2つのボットがループに陥っているかのようだ。
「Netflixは毎週、誰も聞いたことのない新しい映画を配信しているようで、どういうわけか世界のすべての視聴記録を破りました。」 n+1 視聴者数データがほとんど、またはまったく公開されないため、次のように書いています。[[17]
「Netflix オリジナル」とラベル付けされた映画の配給モデルは、映画業界の遺産との衝突を引き起こしています。一部の映画館チェーンは映画の上映を拒否している 劇場配布 Netflixによる同社のリリース方法は標準を削減または消滅させる ウィンドウをリリース。2020年にCOVID-19の規制により全国の劇場が数ヶ月間閉鎖を余儀なくされた後、翌年ワーナーメディア、ディズニー、ユニバーサルはそれぞれそれぞれのストリーミングサービスで映画を公開した HBOマックス、 ディズニー+、 および 孔雀、 同日劇場公開された。[[19]
文体の均質性
一部の評論家は、Netflix がスタイル的に均質な映画やシリーズを制作していると批判している。の ジョシュ ローゼンバーグ エスクァイア 「ストリーミングサービスの提供内容には驚くべき同一性がある」と主張している[[20] 一部のコメンテーターは、Netflix コンテンツ全体で同様の照明スタイルを説明するために「Netflix 照明」という用語と呼んでいます。[[21] の ギータ ジャクソン 副ニュース 「Netflix のすべての番組が同じに見える理由を正確に特定するのは難しいですが、いくつかの点が際立っています。全体的に画像が暗く、色が非常に飽和しています。特に夜のシーンでは、色付きの照明が多く、登場人物が中にいてもすべてがネオンで洗われているように見えます 俳優たちは顔にメイクがこびりついているように見え、縫い目がしわくちゃになっているなど衣装のディテールが異常に目立ちます。私にとって最も迷惑なのは、すべてが非常に伝統的な方法で撮影されており、可能な限り最も伝統的な設定を使用して謎や陰謀を示していることです—何か奇妙なことが起こっていることを示すために、フレーミングは常にオランダ角度を持っています、 たとえば—または、より一般的には、全員が中程度のクローズアップで撮影されるだけです。」[[22]
ストリート・エピステモロジー（SE）は、相手の信念の「内容（What）」ではなく、その信念に至った「プロセス（How）」を問うソクラテス式問答法である。陰謀論や根拠のない政治的確信に対して、直接「それは嘘だ」と指摘するのではなく、「どうすればそれが真実だと知ることができるか」を共同で探求するスタンスを取る。
オンライン上のトローリングや攻撃的なコメントに対しては、マーシャル・ローゼンバーグのNVCを応用した「脱エスカレーション・ループ」が有効である。
このプロセスは、相手の「攻撃」を「満たされていないニーズの悲劇的な表現」として再定義し、敵対関係を協力関係へとシフトさせる構造を持つ。
個人の対話スキルを向上させるだけでは、社会全体の分断は解消されない。SNSのアルゴリズムが増幅する情動的二極化に対抗するためには、デジタル空間の特性（アフォーダンス）を理解し、ネットワークレベルでの介入を行う必要がある。
政治的コミュニケーションにおいて、左派と右派には「美的非対称性（Aesthetic Asymmetry）」が存在する。歴史的に、左派は壁画やプロテストソングのような「参加型」で「構成的（Constitutive）」な芸術――コミュニティの結束を高め、希望を共有するための表現――を好んできた。一方、現代の右派（特にオルタナ右翼）は、ミームやシットポスティング（Shitposting）のような「道具的（Instrumental）」で「武器化されたユーモア」――相手を嘲笑し、混乱させ、分断を煽るための表現――に長けている。
この非対称性が意味するのは、左派的な「真面目で、説明的で、道徳的に正しい」コンテンツは、ミーム戦争においては圧倒的に不利であるということだ。ミームは文脈を剥ぎ取り、瞬時に情動（特に嘲笑や優越感）を喚起することで拡散する。
対抗戦略：脱分断ミーム（Depolarizing Memetics）
反発を招かないデジタル拡散のためには、以下の原則に基づいた新しいミーム戦略が必要である。
ネットワーク分析の研究は、SNS上の世論形成において、著名な「インフルエンサー（発信者）」以上に、「マルチプライヤー（拡散者）」と呼ばれる層が決定的な役割を果たしていることを示している。マルチプライヤーは、特定のイデオロギー・クラスター内で情報をキュレーションし、リツイートによって可視性をブーストする「ゲートキーパー」である。彼らは高い「整列スコア（Alignment Score）」を持ち、陣営をまたぐことは稀である。
批判的メッセージを拡散させるためには、インフルエンサーを説得するのではなく、このマルチプライヤー層が「リツイートしたくなる」コンテンツを設計する必要がある。そのためには、前述の「道徳的翻訳」が不可欠である。保守系マルチプライヤーは、リベラルな正論は無視するが、「言論の自由」や「エリートへの懐疑」というフレームで語られた批判（例：「真の愛国者は、大統領であっても盲信しない」）には反応する可能性がある。クラスターの境界を浸透できるのは、そのクラスターの言語で語られたメッセージのみである。
X（旧Twitter）等のアルゴリズムは、「怒り」や「恐怖」といった高覚醒の情動を引き起こす投稿を優遇する傾向がある。冷静な対話は「退屈」とみなされ、表示順位が下がる。この構造的ハンディキャップを克服するためには、「怒り」以外の高覚醒情動、すなわち「驚き（Awe）」「好奇心（Curiosity）」「感動（Kama Muta）」を利用する必要がある。
以上の理論と技法を、一般市民や草の根活動家が実践可能な形に落とし込むためのマニュアル（ハンドブック）の設計図を以下に提示する。この構成は、米国の草の根運動ガイド『Indivisible Guide』の成功モデル（段階的習得、具体的アクション、テンプレート化）を参照している。
目的: 実践者のマインドセットを「論破」から「影響」へとシフトさせる。
本報告書で提示した戦略は、短期的な選挙勝利のための戦術ではない。サイモン・シネックが言う「無限のゲーム」――すなわち、対話が継続可能であり、社会システムが崩壊しない状態を維持すること――を目的としている。
情動的二極化という「内戦」状態において、最大の勝利は敵を倒すことではなく、敵を「対話可能な競争相手」へと戻すことである。そのためには、批判者自身がまず武装（道徳的優越感）を解除し、相手の認知フレームの中に降りていく勇気を持たなければならない。この「戦略的共感」こそが、分断された世界をつなぎ直す唯一の現実的なエンジニアリングである。
戦略的共感と認知的安全保障：反発を招かない政治的批判のための包括的枠組み
現代の政治空間は、政策の不一致（イデオロギー的二極化）以上に、対立グループに対する嫌悪や恐怖といった感情的拒絶反応（情動的二極化）によって支配されている。この環境下において、伝統的な「批判」の手法――事実の提示、道徳的糾弾、論理的論破――は、その機能不全を露呈しているだけでなく、逆効果をもたらしていることが多くの実証研究によって明らかになっている。批判対象者の信念を強化してしまう「バックファイア効果（Backfire Effect）」や、批判者を存立危機的脅威とみなす「アイデンティティ防衛機制」が作動するためである。
本報告書は、心理学、認知科学、政治社会学の最新知見に基づき、政治的対立者に対して反発（バックラッシュ）を招かずに影響力を行使するための戦略的枠組みを提示するものである。ここで目指すのは、単なる「中道的な妥協」や「礼儀正しさ」の推奨ではない。人間の認知アーキテクチャの脆弱性と特性をハッキングし、相手の道徳的・感情的防御壁を迂回してメッセージを届けるための、エンジニアリングされたコミュニケーションプロトコルである。
報告書は大きく三つのフェーズで構成される。第一に、なぜ従来の批判が失敗するのかを脳科学的・心理学的メカニズムから解明する理論編。第二に、その防御壁を突破するための具体的な対話技法（ディープ・キャンバス、ストリート・エピステモロジー、NVC）を体系化した実践編。そして第三に、これらの技法を個人のスキルから社会運動へとスケールさせるための組織論と普及戦略である。
効果的な批判戦略を設計するためには、まず人間の心がどのように政治的情報を処理し、拒絶するかというメカニズムを理解しなければならない。政治的信念は単なる情報の集合体ではなく、個人のアイデンティティや所属集団への忠誠心と融合した「拡張された自己」の一部として機能している。
近年の政治心理学における最も重要な発見の一つは、情動的二極化（Affective Polarization）の実態解明である。これは、対立する政治グループのメンバーに対して「好きか嫌いか」という感情的温度差が極端に開く現象を指す。研究によれば、情動的二極化は対人関係の悪化だけでなく、個人の心理的幸福感（ウェルビーイング）の低下、社会的支援の減少、ストレスの増大といった「個人内損害（Intrapersonal Harm）」をも引き起こすことが示唆されている。特に、リベラル層において高い情動的二極化とストレス、健康悪化の相関が見られることは、政治的怒りが批判者自身をも蝕むことを示している。
この情動的二極化は、脳内で一種の「信頼のファイアウォール」として機能する。アウトグループ（外集団）から発信された情報は、その内容の真偽にかかわらず、自動的に「悪意ある攻撃」としてタグ付けされる。扁桃体が脅威を検知し、前頭前野が論理的推論ではなく「反論の生成」のために動員される「動機づけられた推論（Motivated Reasoning）」が作動するためである。この状態にある対象者に正論をぶつけることは、火に油を注ぐ行為に等しい。
バックファイア効果とは、誤った信念を訂正しようとする試みが、かえってその信念を強固にしてしまう現象である。このメカニズムには、自己肯定感の維持と集団への所属欲求が深く関わっている。批判を受け入れることは、過去の自分を否定すること（自己の一貫性の喪失）や、仲間を裏切ること（社会的死）を意味するため、脳は全力でそれを回避しようとする。
さらに、批判のフレーミング（枠組み）が、受け手のイデオロギーとミスマッチを起こしている場合、説得効果は皆無となるばかりか、抵抗を強める結果となる。例えば、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）対策におけるメッセージングの研究では、リベラル層が「利得フレーム（マスクをすれば命が助かる）」と「損失フレーム（マスクをしないと命が失われる）」の双方に敏感に反応し、コンプライアンスを高めたのに対し、保守層はこれらのフレーミング効果に対して強い抵抗を示したことが明らかになっている。これは、問題が高度に政治化された文脈においては、一般的な行動経済学的介入（ナッジ）さえも、イデオロギーのフィルターによって無効化されることを示唆している。
批判が受容されるための極めて重要な、しかし見過ごされがちな因子として「知的謙虚さ（Intellectual Humility: IH）」がある。IHとは、「自分の知識や信念が間違っている可能性を認識する能力」と定義される。最新の研究は、対話において自身の知的限界を認める態度が、相手の情動的二極化を低減させる強力な緩衝材となることを示している。
特筆すべきは、IHが「相手からの好意（Target Liking）」を媒介して、対話への「接近行動（Approach）」を促進するというプロセスである。批判者が「私は絶対に正しい、お前は間違っている」という道徳的マウンティング（Moral Grandstanding）の態度を取ると、相手は「回避行動」をとる。逆に、批判者が「私も確信はないのだが」「複雑な問題で迷っているが」という不確実性を提示することで、相手の警戒心が解け、対話の土俵に乗る可能性が高まる。知的謙虚さは、相手の武装解除を促すための「白旗」ではなく、心理的防衛壁を通過するための「通行手形」として機能する戦略的資質である。
政治的対立の根源には、事実認識の相違以上に、道徳的直感の相違がある。リベラルと保守は、異なる「道徳の言語」を話しているにもかかわらず、自身の言語で相手を説得しようとするため、コミュニケーション不全に陥る。本セクションでは、道徳基盤理論（Moral Foundations Theory: MFT）を応用し、批判を相手の価値観に翻訳して届ける「道徳的リフレーミング」の技術を詳述する。
ジョナサン・ハイトらが提唱した道徳基盤理論は、人類の道徳的判断が以下の5つ（または6つ）の生得的な基盤の上に構築されているとする。
実証研究が一貫して示すのは、リベラル層が主に「ケア」と「公正」の2基盤に強く依存するのに対し、保守層は5つの基盤すべて（特に忠誠、権威、神聖）を重視するという非対称性である。
多くの政治的批判が失敗するのは、リベラルが保守に対して「それは弱者を傷つける（ケア）」「不平等だ（公正）」というリベラル特有の語彙で攻撃するためである。保守層にとって、これらの価値は「忠誠」や「権威」よりも優先順位が低いため、批判は響かない。逆に、保守がリベラルに対して「伝統を破壊する（権威）」と批判しても、リベラルはそれを抑圧としか捉えない。
反発を招かない批判のためには、自身の主張を相手の道徳基盤の語彙を用いて再構成（リフレーミング）する必要がある。これを「道徳的合気道」と呼ぶ。相手の道徳的エネルギー（価値観）を利用して、相手の姿勢を崩す技法である。
以下の表は、主要な政治的争点において、従来のリベラル的批判（バックラッシュのリスク大）を、保守的道徳基盤に翻訳した戦略的フレーム（受容可能性大）に変換したものである。
| 争点 | 従来のリベラル的批判（高リスク） | 戦略的リフレーミング（低リスク） | ターゲットとする道徳基盤 |
|---|---|---|---|
| 環境保護 | 「地球温暖化は弱者や未来の子供を苦しめる。」（ケア） | 「我々の国土と美しい自然は神からの授かりものであり、汚染から守り抜く義務がある。」 | 神聖／堕落、忠誠／背信 |
| 同性婚 | 「誰を愛するかは個人の権利であり、平等であるべきだ。」（公正） | 「結婚は社会を安定させる伝統的な制度であり、同性カップルもその責任ある関係に組み込むべきだ。」 | 権威／転覆（社会秩序）、忠誠 |
| 軍事費 | 「軍事費を削って福祉や教育に回すべきだ。」（ケア／公正） | 「無駄な軍事支出は国家の財政を弱体化させ、真の国防力を損なう背信行為だ。」 | 忠誠／背信、権威 |
| 政治腐敗 | 「富裕層ばかり優遇するのは不公正だ。」（公正） | 「私利私欲のために公職を利用することは、国家への裏切りであり、高潔な職務を汚す行為だ。」 | 忠誠／背信、神聖／堕落 |
| 移民問題 | 「難民を助けるのは人道的な義務だ。」（ケア） | 「秩序ある移民受け入れは、国家の活力を維持し、アメリカンドリームという伝統を守るために必要だ。」 | 忠誠、権威（秩序） |
研究によれば、保守層に対して環境保護を「神聖さ」や「愛国心」の文脈で語った場合、リベラルな文脈で語った場合よりも支持率が有意に上昇することが確認されている。重要なのは、主張の内容（環境を守る）を変えるのではなく、その理由付け（なぜ守るか）を相手の言語に翻訳することである。
批判は通常、「現状のままでは悪いことが起きる」という損失フレーム（Loss Frame）で行われることが多い。しかし、損失フレームは恐怖や不安を喚起し、防衛的な反応を引き起こしやすい。これに対し、「ゲイン・フレーム（Gain Frame）」を用いた批判は、望ましい未来像を提示し、その実現を阻害する要因として現在の問題を指摘する手法である。
例えば、政治家のスキャンダルを追及する場合、「彼は嘘つきだ（損失フレーム：信頼の喪失）」と攻撃するのではなく、「我々は正直で高潔なリーダーを持つに値する国家だ（ゲイン・フレーム：尊厳の回復）」と主張する。このアプローチは、批判の対象を「個人」から「規範の維持」へとずらし、相手の「権威への尊重」という道徳基盤を刺激しつつ、攻撃性を緩和する効果がある。研究は、特にリスク回避傾向の強い層に対しては損失フレームが有効な場合もあるが、イデオロギー的に対立する層に対しては、ゲイン・フレームや道徳的適合性の方が「聞く耳」を持たせる効果が高いことを示唆している。
理論を実践に移すためには、具体的な対話スクリプトと手順が必要である。ここでは、異なる文脈（対面、オンライン、深い対話）において効果が実証されている3つの主要なプロトコルを詳述する。
ディープ・キャンバスは、戸別訪問（キャンバス）において10〜20分の深い対話を行うことで、トランスジェンダーの権利や移民問題などの二極化した争点に関する態度を変容させる手法である。従来の「事実の弾丸」を撃ち込む方法とは異なり、「脆弱性の交換」を通じて相手の情動的反応を書き換える。
研究によれば、ディープ・キャンバスは従来の説得手法の約102倍の効果を持ち、その効果は数ヶ月持続することが確認されている。
ストリート・エピステモロジー（SE）は、相手の信念の「内容（What）」ではなく、その信念に至った「プロセス（How）」を問うソクラテス式問答法である。 Permalink | 記事への反応(1) | 11:19
自民党が手にした圧倒的な議席数は、もはや「地盤・看板・鞄」という旧来の組織票だけでは説明がつかない。今回の勝敗を分けたのは、これまで党を冷笑し、距離を置いていたはずの無党派層による異質な合流である。自民党を圧勝に導いた、この「新しい自民党支持者」とは何者か？
「新しい自民党支持者」といえる彼らを突き動かしているのは、盲目的な忠誠心でも、安定への回帰でもない。それは、SNS時代の濁流の中で磨かれた冷徹な合理性だ。本稿では、膨大な言語データから彼らの正体を浮き彫りにする。
今回の分析では、選挙公示前から投開票日までの期間、X（旧Twitter）およびYouTubeのコメント欄から抽出された計540万2,100件のポスト・コメントを対象に、自然言語処理（NLP）を用いた形態素分析を実施した。
従来の世論調査が捉える「政権への期待」とは裏腹に、SNS上の言語空間ではネガティブな合理的選択を示す語彙が圧倒的なシェアを占めている。
| 特徴的語彙 | 出現頻度（前同期間比） | 関連語（共起ネットワーク） |
| 「消去法」 | 340% 増 | 野党、現実的、マシ、他がない |
| 「公金」 | 210% 増 | チューチュー、利権、NPO、透明化 |
| 「実績」 | 125% 増 | 外交、株価、安定、野党の空論 |
| 「お灸を据える」 | 78% 減 | 悪夢、民主党政権、二の舞、リスク |
特筆すべきは、「＃自民党にお灸を据える」というハッシュタグの劇的な減衰だ。新しい支持者層において、自民党への投票は愛着ではなく、リスクヘッジという動詞と強く結びついている。
既存メディアが自民党への逆風を報じる中、SNS分析では異なる数値が算出された。感情極性分析（ポジ・ネガ分析）の結果、新しい支持層の心理は以下のように構成されている。
彼らにとって、自民党支持とはベストの選択ではなく、致命的な失敗を避けるための最低限のインフラ維持に近い。
従来の支持基盤と、今回流入した新しい層を比較すると、その断絶は明らかだ。
| 比較項目 | 従来の自民党支持者 | 新しい自民党支持者 |
| 主な属性 | 地方在住、高齢層、産業団体、公務員 | 都市部、若年〜中年層、IT系、個人事業主 |
| 支持の動機 | 地縁・血縁、業界への恩恵、情緒的安定 | 「消去法」による選択、野党不信、変化の期待 |
| 経済政策 | 「分配」重視:公共事業、補助金 | 「成長」重視:規制緩和、減税、労働流動化 |
| 社会保障 | 「現状維持」:年金・医療の既得権益 | 「世代間公平」:効率化、自己責任 |
| 外交・安保 | 「協調的リアリズム」:伝統的日米同盟 | 「戦略的リアリズム」:経済安保、国益優先 |
| 社会問題 | 「保守的」:伝統的家族観、秩序重視 | 「合理的リベラル」:夫婦別姓容認、能力主義 |
| 夫婦別姓 | 「慎重・反対」:伝統的な家族観の維持 | 「容認・推進」:個人の自由、合理性の重視 |
| 情報の接点 | 新聞、テレビ、地域の会合 | SNS、切り抜き動画、まとめサイト |
| 価値観の核 | 「信頼と実績」:継続の価値 | 「コスパと真実」:無駄の排除、メディア裏読み |
形態素分析によって抽出された以下のキーワードは、彼らの正義の拠り所を示している。
「新しい自民党支持者」は、自民党という組織を愛しているわけではない。あくまで現状の最適解としてドライに利用しているに過ぎない。「支持者」ではなく「利用者」である。
彼らにとって、政治は信仰ではなく投資である。そのため、自民党がひとたび古臭い利権調整や非効率な分配に終始する姿を見せれば、この540万件のデータが示す熱量は、一気に離反へと転じる危うさを孕んでいる。彼らが求めているのは、安定という名の停滞ではなく、合理的な破壊と再生なのだといえるだろう。
皮肉なことに、党を支えてきたはずの従来の自民党支持者たちは今、この移り気な「新しい自民党支持者」の機嫌を損ねぬよう、彼らの価値観に隷従するかのように振る舞うことが求められている。組織票というかつての主役が、デジタル空間の冷徹な合理性に離反の恐怖で縛られ、奴隷のように寄り添い続ける。
精度がその時その時で激変する遠隔手術ロボットで脳外科手術しようとしたらこうなるんかなぁ？ って感じ。
こんなん手術にならん！ って感じではある。
できない人には神の機械なんかもしれんけど。
っていっても、これ使えば誰でも脳外科手術が「成功する」とは限らん。
ってのが道具って意味なんだよな。
って言われても、実際のところコーディングにかける時間自体、全体からすると大きくないんだよな。
むしろ、何度も指摘している通り、変なミスが混じってないか気を使う方がしんどい。
AI 神！ って人は、頭の使う場所が違うんじゃないかと思う。
エンジニアには、他人のPRに「ソースのフォーマットが〜」とか「めいめいガー」とかいう「指摘にだけ」長けてるタイプがでかい顔してジュニアの子をいじめてる、って光景はちょいちょい見るので、親和性が高いクラスターはあるんかもしれん。
リーナス・トーバルズ氏の「コードの行数で評価するな」は、常に思っていることであるが、まんまなんよな。
しかも野放図。
の怖さを知らんエンジニアが多すぎる。
ナガエツルノゲイトウに水肥料日光やったらどうなるか、理解できてる？
炎上現場は、ほぼこれのせいで、解決が難しくなってるんだから。
追加はできるけど、調整の難易度が日に日に高くなっていって、最後には半年から一年、ビジネスが止まる可能性が意外と高いからな。
投げるなよ。
なにかしらのプロジェクトチームがあったとする。そこそこの難易度のプロジェクトだとしよう。
そのプロジェクトを進めるために段階的には目的をすり合わせたり、課題を出し合ったり、成果物について議論したりと、そういうことをする。
途中どうしてもボスの意見が通りやすい局面ってのはある。経験の厚みとか知識の深さや量が多いのだから、そうなりがちなのは想像できるだろう。しかしだ、ここでボス配下のプロジェクトメンバーが、自分の意見や成果物について意見されたことを、あたかも個人が貶められたと認識してしまうことがある。
※ボスの意見の表明の仕方によってはガチでそういうこともあるだろうが、ここではそのようなボスではないと考えてくれ
この認識はちょっと問題で、このメンバーは徐々に自信を失ってしまいがちだ。発言もせず成果物に自分のWILLを盛り込まなくなってしまう。
プロジェクトメンバーたちはボスも含めて、そこそこ難易度の高いプロジェクトの問題を敵と認識して、RPGみたいなパーティーを組んでその敵を倒すイメージを持つべきなのに、あたかもパーティーで最も高ランクなボスが他メンバーを敵とみなして攻撃しているような錯覚にとらわれると、これは大変不幸な話だ。避けなくてはならない。
お仕事に限らず、国際問題とか社会問題とか、もっと小さな系でも家庭問題とか、本来の敵を見失って「あいつのせいでこうなっている」とか「あいつさえいなくなればうまくいくのに」とか、そんな風に敵を見誤っているケースが世の中には溢れている。
レッテル張りの横行なんてのは特にこのような事象が潜在していることを示す予兆なので、ひとつの目印にしてみてほしい。（男は、女は、おじさんは、おばさんは、できないやつは、○○な属性のやつは、○○部のやつは、○○は、そんな主語目的語を見かけたら『臭い』ってこと）
ちゃんと問題そのものを見抜いてやっていこう。世の中は複雑だし、実際問題みんながみんな味方であるなんてファンタジーだし、本当に特定の人・クラスターが敵であることもあるけれど、だからと言って短絡的に敵を見誤ってはいけないんだ。
可能です。しかも確実に信頼できないノードがわかっているという条件は、トラストランク（TrustRank）やアンチトラストランク（Anti-TrustRank）の発想と非常に相性が良いです。
以下、理論的にどう扱えるかを、X（旧Twitter）のような拡散ネットワークを想定して論理的に説明します。
この情報だけで、信用度の低い可能性が高いノード（疑似スパム）は推定可能。
しかし、信用できるノードは状況次第で推定可能だったり不可能だったりする。
悪ノードの集合がわかるだけで、そこからの影響を逆流追跡すれば、怪しいノード集合を特定できる。
悪ノードに汚染されているかどうかは決められるが良ノードであるかどうかは追加の前提がないと決まらない。
グーグルのTrustRankは良ノード集合をシードにして信用スコアを伝播させるが、Anti-TrustRank は逆で、悪いノードから不信スコアを伝播させる。
Xの例だと
悪ノード → A → B → C
C と Z は悪ノードから距離が遠いが、もしそれ以外のネットワーク構造が不明なら、CやZが信用できるとは論理的に確定できない。
理由は簡単で、善を証明できるには良ノードのシードが必要で、悪だけでは悪の汚染のみがわかる。
以下の前提を1つでも置けば、信用できるノードの推定が可能になる。
1. 悪ノード集合を基点にする
2. グラフを逆方向に探索し不信スコアを伝播させる（減衰付き）
4. 巨大クラスタで異常指標が低い部分を相対的に信頼性が高いと推定
という3層に分類する。
悪を塗りつぶす → 残った未塗り部分が大規模な自然クラスタであれば、それを信用側とみなせる。
悪ノードのシードがあるだけでは信用できないノード は特定できるが、信用できるノード は特定できない。
どうにも昨今は何事も白黒正解を求めたがる世相で、かつ排中律な議論を好む。
論破だ結論だ勝者だの、どうでもいいじゃん、無駄話してもいいじゃん
説教ではなく、別の価値観の人もいるよ、という提示、本当にこれ無意味か？
他人とコミュニケーションはなんであれ無駄ではないと思うのだが
ヨッピーの発端のツイートは「基本的に社会は子連れに優しい。」と締めているが
これをどう補完するか、
「～優しい。と俺は感じるけどな」
「～優しい。つまり貴方の感受性が狂っている、社会の捉え方、感じ方を改めなさい、社会に感謝しなさい」
多くの人が後者なんだが、ヨッピーだぜ？前者じゃね？しらんけど
ともかくどちらでも可能なわけで、俺がｘを絶対に使わないのはこのような誤認、誤読を許さざるを得ないツールだからだ。
仲間内で思想的な方向性や人物像が共有でき、行間を読み合える仲なら良いが、それならメールで良いのだ。
そもそも＜ママ垢は「社会が子連れを歓迎しない、優しくない」と主張してて＞
他増田も指摘しているように、育児辛いクラスターを釣るための餌と捉えるほうが正しかろう
＜ママ垢は「社会が子連れを歓迎しない、優しくない」と宣伝してて＞
が正しい
ネットでバカ釣って商売すんなや（オマエが言うな）、近親憎悪、あるいは義憤の方向性も考えられる
結論は無い、俺もこの作文で増田に何かを説教しようという気はない、軽い意見交換だ
推敲もしておらずChatGPTにも通してない、読みづらいだろう、お目溢しを
結論など出す必要はなく、キミはこう思った、俺はこう思った。ちょっと違うね、うふふ、で終わりで良い
価値観は多様、正解は無数で良い
いずれにせよ、皆お仕事でやってるのだ
これ広めてる高山義浩って、検査抑制してクラスター発生させたあげく、公表を止めようとしてたやつだよな
＞沖縄県立中部病院クラスターにおける感染症専門家高山義浩の責任 - COVID-19
http://powriter.blog.fc2.com/blog-entry-349.html
発端患者は細菌感染症と診断で5/12入院、入院前PCR検査をせず。それまで、感染症専門家高山義浩はどういう指導を自分の勤務する病院でしていたのか？
他府県では第3波の2020年末までに入院時一律PCR検査が行われており、発端患者が感染症と診断されたのにPCR検査がされなかったと矮小化していけない。テレビに複数回出演するほどの感染症専門家を自負する高山義浩が、決めれば問題なく実施になった入院時一律PCR検査を抜かしていたのが最大の問題である。
ざっくり結論：
これは2021年夏の「うるま記念病院」（沖縄県うるま市）のデルタ株流行期に起きた院内クラスターで、入院患者・職員あわせて約200人が感染、患者の死亡が64〜69人に拡大した事例です。主因は①高齢・要介護の入院患者が多い精神科病院という脆弱性、②病棟構造や人員の制約でゾーニング・換気・隔離が難しかったこと、③当時の医療逼迫で転院が困難だったこと、④患者側のワクチン接種が十分進んでいなかったことが重なった——という分析が報じられています。反ワクチン運動が直接の原因、という整理は誤解寄りです（後述の接種状況をご参照）。 
何が起きた？
・発生と規模：2021年7月19日に最初の陽性が判明。8月18日時点で入院患者173人・職員26人＝計199人が感染、死亡は64人と報道（のち69人、さらに71人と報じられた時点も）。 
・病棟の換気が難しい構造、病床の多くが高齢・要介護患者。 
・デルタ株流行期と医療逼迫が重なり、コロナ受け入れ病院へ転院できない患者が多数。 
・精神科特有の事情（隔離・行動制限が難しい、陰圧室など設備不足、人手不足）。 
・患者は接種が遅れ、同意取得の難しさや体調・基礎疾患などで進みにくかった。市からは6〜7月に計約1,000回分超のワクチンが配布されたが、接種率は低迷（1回のみが多い）。 
・8月18日時点で感染患者の接種内訳は未接種29%／1回52%／2回19%との地元紙の検証。「9割が2回接種だったのに大量死」といった流言は不正確としています。 
つまり、反ワクチン運動が引き起こしたというより、**患者側の接種が間に合わなかった（制度・同意・体調面のハードル）**うえに、デルタ株×医療逼迫×精神科病棟の構造的弱点が重なった複合要因とみるのが妥当です。知らんけど。 
・日本では当時、精神科病院の患者が転院を断られる例が多かったと業界団体が指摘（200人超死亡の集計）。精神科患者という理由で受け入れを拒まれるケースがあった。 
・学術的にも、重度の精神疾患はCOVID-19の院内死亡リスクを高める要因になり得るという報告があります。 
朝日新聞、NEWSポストセブン、琉球新報デジタル、他沢山
「死んだ」サケに様々な写真を見せて”fMRI”測定を行ったところ、死後魚類脳のいくつかの部位で、写真に反応した「神経活動」が統計的に有意に検出されました。これは、死後魚類の驚くべき認知活動を意味するのでしようか？もちろんできません。
これは単に、データ分析における「多重比較補正」を怠った結果現れた、偽陽性であることがわかりました。
結論: fMRIデータの閾値設定時に「適切な多重比較**補正**」を標準的な慣行として利用すべきです。
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この論文は、「人々を笑わせ、そのあとで考えさせた」功績により、イグノーベル賞を受賞しました。
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この研究の主要なテーマは、**fMRIデータ分析における多重比較補正の重要性**と、その補正を怠った場合に生じる**偽陽性の危険性**を強調することです [1-3]。
* 典型的なfMRIデータは非常に多くのボクセル（約130,000個）を含むため、コントラストごとに数万回の統計テストが行われるのが一般的です [1, 2]。
* この極端な次元性により、**少なくとも1つの偽陽性が出る確率はほぼ確実**になります [1-3]。
* 適切な多重比較補正が行われないと、誤った結果（偽陽性）が報告される可能性が高まります [1, 2, 4]。
* 多くの研究者が未補正の統計量を使用しており、p値の閾値を厳しくしたり（例: p < 0.001）、最小クラスターサイズを設定したりする方法に頼っていますが、これは多重比較問題への不適切な対処法であり、原理に基づかないアプローチだとされています [5, 6]。
* **目的**: この研究は、多重比較補正を無視することの危険性を示すために、**死んだタイセイヨウサケを被験者としてfMRIスキャンを実施**しました [1, 3, 6, 7]。
* **方法**:
サケは、人間が社会的な状況にいる写真のシリーズを提示されるという、**開かれた精神化課題**を与えられました [18]。これらの写真は、社会的に包摂的または排他的な、特定の感情的価数を持っていました [18]。サケは、写真の中の人物がどのような感情を経験しているかを判断するように「求められました」 [18]。これは、後に人間の被験者グループにも実施されたのと同じ**社会的視点取得タスク**でした [2]。
刺激はブロックデザインで提示され、各ブロックは4枚の写真がそれぞれ2.5秒間（合計10秒間）提示され、その後12秒間の休憩が続きました [18]。合計12ブロックの写真提示が完了し、ラン中に48枚の写真が提示されました [18]。タスクの総スキャン時間は5.8分で、140の画像ボリュームが取得されました [18]。画像取得には1.5テスラGEシグナMRスキャナーが使用され、クアドラチャーバードケージヘッドコイルがRF送受信に用いられました [17]。サケの動きを制限するためにヘッドコイル内にフォームパッドが配置されましたが、被験体の動きが非常に少なかったため、ほとんど必要ありませんでした [17]。
* **結果**:
* **未補正の統計量（p < 0.001）では、サケの脳腔と脊柱に活動的なボクセルクラスターが観察されました** [1, 9-11]。そのクラスターサイズは81mm³で、クラスターレベルの有意性はp = 0.001でした [10]。
* **多重比較を補正した統計量（家族全体のエラー率 (FWER) と偽発見率 (FDR)）では、緩和された統計的閾値（FDR = 0.25およびFWER = 0.25）であっても、活動的なボクセルは全く存在しないことが示されました** [1, 10]。
* **結論**: このデータは、**EPI時系列のランダムなノイズが、多重テストが制御されない場合に誤った結果を生み出す可能性がある**ことを示唆しています [3]。
* **FWER（家族全体のエラー率）**: 複数の有意性検定を行った後に、1つ以上の偽陽性を観察する確率を制御します。例えば、FWER = 0.05は、仮説テスト全体で1つ以上の偽陽性が出る可能性が5%であることを意味します [12]。Bonferroni補正が最もよく知られたFWER制御法ですが、fMRIデータには保守的すぎることがあり、真のシグナルを排除してしまう可能性があります [11-14]。fMRIではガウスランダム場理論や順列法が主に用いられます [12]。
* **FDR（偽発見率）**: 検出された結果のうち、偽陽性であると予想される割合を制御します。例えば、FDR = 0.05は、検出された結果の最大5%が偽陽性であると予想されることを意味します [10, 13]。FDRはFWERよりも保守的ではありませんが、統計的検出力と多重比較制御のより良いバランスを提供します [13, 15]。
* これらの補正方法は、主要な神経画像処理ソフトウェアパッケージ（SPM、AFNI、FSLなど）にすべて含まれており、**適用することは難しくありません** [4, 15, 16]。
* 論文は、**fMRIデータの閾値設定時に適切な多重比較補正を標準的な慣行として利用すべき**であると主張しています [1, 4]。
* 研究者は、統計的検出力の低下を懸念して補正を避ける傾向がありますが、**未補正の統計量を使用し続けるという選択肢はあってはならない**と述べています [4]。
* 多重比較問題は「非独立性エラー」（クラスター内のボクセルが同じ統計的尺度で選択された場合の統計的推定値のインフレ）や、時系列自己相関、低周波ドリフトといった他の統計的問題とは区別されるべきです [17]。
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1053811909712029
