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はてなキーワード: 指標とは
・他人のことを悪く言わない思わない
・他人を悪意を以て傷つけない
・自分に都合が良い
正直に何でも口から出てしまうが裏表も悪意もない人間と、表向きはめっちゃいい奴だが裏では色々毒づいて他人を見下している奴ではどっちが性格良いんだ？わからん。
投手としては全盛期だが、打者としては完全に終わったと言っていい。
大谷の魅力だったホームランが無くなった。スイング速度にしてもここ3年は下がり続けていたが、完全に凡人レベルになってしまった。
ちなみに足の速さの指標であるスプリントスピードに到っては、今年は大リーグの平均以下になってしまった。
今年から大リーグに挑戦している村上より遅いのである。ビックリするぐらいの退化である。
4,5年前はほぼ頂点に君臨していたスピードだったのに。
やはり二刀流というのは負担が大きすぎて、身体能力の劣化も激しいのだなというのが証明されてしまった。
生理とか妊娠とか産後とか更年期の不調は病院に行っても解決しない事が多いせいかライフハックのノリでそういう品物の情報交換がされやすい
大抵は大した問題が起こらないような値段と内容のものなんだけど、それが繰り返された結果ハードルが下がっちゃうんだと思う
病院で配られる冊子、助産師、保健士も「それである事に越したことはない」と前提に食事について語る事が多かった
自然派までいかなくても無添加食品は子どもにとって安全な食品である事の指標の一つのように表示される
私はそれにこだわらない人間だったけど、そうである事が子供の健康と安全に無頓着すぎると感じてしまうくらいだった
だから女性が引っ掛かりやすいというのには驚かない。そういう品物を手にしてしまう価値観に早くからもう染まってる人が物凄く多いのだと思う
非女性向け作品（少年漫画や男性向けゲームなど）の二次創作BLが衰退していると言われる理由には、ファンの流出、ジャンルの多様化、そして「隠れる」文化の定着といった複数の要因が挙げられています。
かつては少年漫画に集中していた女性オタクが、「イケメンカタログ」と呼ばれる女性向けに特化したジャンル（刀剣乱舞、あんスタなど）や、「夢小説・夢AIチャット」、さらには一次創作BLへと流れている傾向が指摘されています。また、中国発のソーシャルゲームやVチューバー界隈など、興味の対象が細かく分散し、一つの大きな「覇権ジャンル」に人が集まりにくくなっていることも要因です。
『呪術廻戦』や『僕のヒーローアカデミア』といった爆発的な勢いを持つ作品が落ち着きを見せ、それに代わる圧倒的なヒット作（覇権）が現状出ていないことが、界隈全体の勢いが落ちたような印象を与えています。
BLのみを好む層が減り、男女カプや夢などジャンルを問わず楽しむ「雑食」が増えたことで、相対的にBL単体の勢いが弱まったように見えています。また、印刷所の廃業や高齢化を背景に、紙の本を出さずにネット上のみで活動する「オン専」が増加していることも、イベント等の目に見える指標に影響しています。
SNS時代において、公式や非オタへの「コンテンツ誤配」による炎上を避けるため、あえて目立たないように活動することが正解とされる風潮があります。目立たなくなったことが、外部からは「衰退」と捉えられている側面もあります。
『テニスの王子様』のように公式側が女性ファン向けの展開を厚くしている作品ではファンが定着しやすい一方、そうでない非女性向け作品からは、より居心地の良い「女性向けジャンル」へ移住が進んでいるという意見もあります。
一方で、『忍たま乱太郎』のように長年圧倒的なサークル数を維持しているジャンルや、依然として高い集客力を誇るイベントも存在しており、単純に「衰退」とは言い切れず、「多様化による地味化」や「コミュニティの脱却」が起きている状態であるとも分析されています。
※NHSは公営病院と民間病院がある。国営ではない。https://globe.asahi.com/article/13237344
これはイギリスで深刻な社会問題になっています。シミュレーションの数字を見ると明らかです。
先ほどのシミュレーションをまとめると：
住居タイプ月末収支シェアハウス(8〜12㎡)＋£474（黒字）スタジオ(25〜40㎡)△£276（赤字）1ベッドルーム(45〜55㎡)△£776（赤字）
なぜこれほど問題になるのか？
普通の職業なら「稼ぎが少ないから住めない」という話で終わります。しかし看護師の場合、話が別です。
看護師は：
つまり「国が自分の職員を、自分の街に住めなくしている」という矛盾が起きています。
イギリス自体を諦めて海外へ移住（オーストラリア・カナダが多い）
「頭金53年問題」
看護師がロンドンでマンションを購入しようとすると、頭金を貯めるのに平均53年かかる
つまり：
購入→53年後にようやく頭金が貯まる
これがBlackpoolの話とつながる
↓
↓
↓
サービスの質が低下
↓
一方Blackpoolなどの地方都市には
↓
街がさらに荒廃
サッチャーが40年前に作った「市場に任せれば全てうまくいく」という構造のツケが、今まさにNHSの崩壊という形で現れているわけです。
移民は「原因」か「要因の一つ」か？
移民は一部のエリアで賃貸需要を押し上げる要因にはなっています。しかし住宅危機の主因は、慢性的な住宅供給不足・建設コストの上昇・都市計画の制約であり、移民だけを原因とするのは問題の本質を見誤ることになります。 Pauzible
では本当の原因は何か？
イギリス議会の委員会は年間30万戸の新築が必要と結論づけましたが、2024年の実績はわずか22万戸にとどまりました。この慢性的な供給不足こそが最大の原因です。 Pauzible
「私たちは意図的に、住宅の主な目的を『家族の住む場所』から『投資家の収益資産』へと変えてしまった」と専門家は指摘しています。かつて低所得者でも住めた住宅が、今では上位5%の高所得者にしか手が届かない物件になっています。 Labour Hub
🏛️ 原因③：サッチャーの「持ち家政策」が公営住宅を破壊した
1981年にはロンドン市民の3分の1以上が公営住宅に住んでいました。しかしサッチャーの「買い取る権利（Right to Buy）」政策で公営住宅が大量に民間に売却され、その収益は新しい公営住宅の建設に使われませんでした。 Labour Hub
2025年までに200万戸以上がこの制度で売却され、売却益は地方自治体ではなく国庫に入りました。そして新しい公営住宅はほとんど建てられませんでした。 World Socialist Web Site
サッチャー政権の1988年住宅法で家賃規制が廃止され、家賃を「市場」に委ねることになりました。また1996年には「ノーフォルト退去（理由なき立ち退き）」が合法化され、賃借人の立場が著しく弱まりました。 World Socialist Web Site
整理するとこうなる
原因/影響度/主犯か？
移民は目に見えやすいからです。政治家にとっても「移民が増えたから住宅が足りない」と言う方が、「40年間の政策ミスが原因」と認めるよりはるかに簡単です。
しかし数字を見ると、2021年から2023年にかけてロンドンの賃貸物件は約4.3%純減しています。つまり移民が増える以前から、供給が縮んでいるのです。 London City News
結論：看護師がロンドンに住めない問題は、移民ではなく40年間の住宅政策の失敗が生んだ構造問題です。
# 🏙️ ロンドン一人暮らし生活費シミュレーション（2026年）
## NHS看護師・独身・1ベッドルーム想定 ｜ 1ポンド＝212.57円
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| 項目 | 月額（ポンド） | 月額（円） |
| --- | --- | --- |
| NHS看護師 Band 5〜6（中央値） | £2,167 | 約46万円 |
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## 🏠 住居費
| シナリオ | 月額（ポンド） | 月額（円） | 備考 |
| --- | --- | --- | --- |
| **シェアハウス（1部屋 8〜12㎡）** | £800〜£1,200 | 17〜25.5万円 | 最も現実的な選択 |
| **スタジオ（1人用 25〜40㎡）** | £1,500〜£1,800 | 31.9〜38.3万円 | ギリギリ可能 |
| **1ベッドルーム(45〜55㎡)** | £1,800〜£2,500 | 38.3〜53.1万円 | ほぼ不可能 |
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| カテゴリ | 費目 | 月額（ポンド） | 月額（円） |
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| 🏠 住居 | シェアハウス家賃 | £900 | 約19.1万円 |
| 💡 光熱費 | 電気・ガス・水道（共用割） | £80 | 約1.7万円 |
| 📡 通信 | インターネット（共用割） | £15 | 約3,200円 |
| 📺 その他 | TVライセンス | £13 | 約2,800円 |
| 🚇 交通 | 地下鉄月パス（Zone 1-2） | £180 | 約3.8万円 |
| 🛒 食費 | 自炊中心（スーパー） | £200 | 約4.3万円 |
| 🍽️ 外食 | 月数回程度 | £80 | 約1.7万円 |
| 📱 携帯 | スマートフォン料金 | £25 | 約5,300円 |
| 👗 衣類 | 月平均 | £40 | 約8,500円 |
| 🏥 医療 | 処方箋・市販薬など | £20 | 約4,200円 |
| 💆 美容 | 美容院・日用品 | £30 | 約6,400円 |
| 🎉 娯楽 | 映画・友人との外出など | £60 | 約1.3万円 |
| 💰 貯蓄・緊急予備費 | 目標額 | £50 | 約1.1万円 |
| **合計** | **£1,693** | **約35.9万円** |
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## 💸 収支シミュレーション
| シェアハウス | スタジオ | 1ベッドルーム | |
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| 手取り月収 | £2,167 | £2,167 | £2,167 |
| 住居費 | △£900 | △£1,650 | △£2,150 |
| 生活費（住居除く） | △£793 | △£793 | △£793 |
| **月末残高** | **＋£474** | **△£276** | **△£776** |
| 円換算 | **＋約10万円** | **△約5.9万円** | **△約16.5万円** |
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| 指標 | 数値 |
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| 手取りに占める家賃の割合（シェアハウス） | 約41% |
| 手取りに占める家賃の割合（スタジオ） | 約76% |
| 手取りに占める家賃の割合（1ベッドルーム） | 約99% |
| ロンドン平均（全職種）の家賃負担率 | 約40.4% |
| 健全な家賃負担率の目安 | 30%以下 |
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| 項目 | ロンドン（NHS看護師） | 東京（正看護師） |
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| 年収（税込・中央値） | £38,897（約826万円） | 約480万円 |
| 手取り月収 | 約£2,167（約46万円） | 約28万円 |
| 1ベッドルーム家賃 | 約£2,252（約47.8万円） | 約10〜15万円 |
| 家賃負担率 | 約**99%**（事実上不可能） | 約36〜54% |
| 月末の余裕 | **赤字またはギリギリ** | 若干の余裕あり |
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| 方法 | 節約額/月 | 備考 |
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| シェアハウスに住む | △£900〜£1,300節約 | 最も有効な手段 |
| 病院の寮・スタッフ宿舎 | △£1,000〜£1,500節約 | 応募倍率が高い |
| Zone 3〜5に住む | △£400〜£700節約 | 通勤時間が増える |
| AldI・Lidlで買い物 | △£50〜£100節約 | 安いスーパー活用 |
| 自炊徹底 | △£80〜£150節約 | 外食を極力避ける |
| 副業・残業シフト | ＋£200〜£500追加 | 時間的余裕が必要 |
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> **結論：ロンドンでNHS看護師として一人暮らしをするには、シェアハウスか病院寮がほぼ必須。1ベッドルームを一人で借りることは、現行の給与水準では事実上不可能。**
まず、因果推論全般では、「相関がある／ない」と「因果関係がある／ない」を同じ軸で考えない。
相関は、観測されたデータ上で見える関係である。因果は、一方を変えたときに、もう一方が変わると考えられる関係である。
なお、「相関がない」と書くと完全に無関係であるように読めるため、以下では原則として「相関が見える／見えない」と書く。
そのため、全体像としては、次のような2×2で整理するとわかりやすい。
| 分類 | 因果関係がある | 因果関係がない |
|---|---|---|
| 相関が見える | A. 因果関係が相関として見えている | B. 見かけ上の相関 |
| 相関が見えない | C. 因果関係はあるが、相関として見えにくい | D. 関係が見られない |
ここでいう「相関が見えない」は、「その観測方法・分析方法では相関が確認できない」という意味であり、完全に無関係であることを直ちに意味しない。
この表は、あくまで全体像を示すための地図である。因果推論では、相関が見えるかどうかと、因果関係があるかどうかを分けて考える。
Aは、相関が見えており、因果関係としても説明できる場合である。
Bは、相関は見えているが、それが因果関係を示しているとはいえない場合である。いわゆる擬似相関はここに入る。
Cは、因果関係はあるが、単純な観測データでは相関として見えにくい場合である。非線形の関係、時間差のある関係などが該当する。
Dは、相関も見えず、因果関係も想定しにくい場合である。ただし、相関が見えないことは、完全に無関係であることを直ちには意味しない。
したがって、因果推論全般では、相関が見えるからといって因果とは限らないし、相関が見えないからといって完全に無関係とも限らない、という両方の注意が必要になる。
一方、高校教科「情報」で扱う範囲は、因果推論全般そのものではない。
高校範囲で中心になるのは、散布図や相関係数をもとに、今見ている2つのデータの関係をどう読むかである。具体的には、散布図や相関係数を使って、2つのデータに直線的な関係が見えるかを確認する。そのうえで、「相関が見えるからといって、因果関係があるとは限らない」という点を学ぶ。
先ほどの分類表を高校「情報」の範囲に寄せると、次のように整理できる。
| 分類 | 高校範囲での扱い |
|---|---|
| 直線的な相関が見える | 高校1：因果関係として説明できる場合／高校2：擬似相関の場合 |
| 直線的な相関が見えない | 高校3：相関が見られない。ただし、完全に無関係とは限らない |
高校1は、直線的な相関が見え、背景知識などから因果関係として説明できるもの。これは、全体表のA「因果関係が相関として見えている」にあたる。
高校2は、直線的な相関は見えるが、因果関係として説明できないもの。これは、全体表のB「見かけ上の相関」にあたる。擬似相関はここに入る。
高校3は、直線的な相関が見えないもの。高校範囲では、いったん「相関が見られない」と整理されることが多い。ただし、これは完全に無関係であることを意味しない。非線形関係、時間差、しきい値のように、別の見方をすれば関係が見える場合もある。
高校範囲で中心になるのは、「直線的な相関が見える」場合である。つまり、その相関を因果関係として説明できるのか、それとも擬似相関なのかを考えることが主題になる。
一方、「直線的な相関が見えない」場合については、基本的には「相関が見られない」と整理する。ただし、これは完全に無関係だと断定することではなく、高校範囲では深く扱わない発展的な関係が隠れている場合もある。
相関関係とは、2つのデータの増減に一定の傾向が見られる関係のこと。
高校範囲では、主に散布図や相関係数で確認する。そのため、ここでいう相関は、基本的には直線的な相関である。
片方が増えるともう片方も増えるなら、正の相関。片方が増えるともう片方が減るなら、負の相関。増減の関係がはっきり見られないなら、相関が見られない、と整理する。
ただし、ここでいう「相関が見られない」は、少なくとも散布図や相関係数では、直線的な相関が見られないという意味である。
現実には、曲線的な関係、時間差のある関係、しきい値のある関係などが隠れている場合もある。したがって、「相関が見られない＝完全に無関係」とは言えない。
因果関係とは、一方の変化が、もう一方の変化を引き起こすと考えられる関係のこと。
ここでは、原因側のデータ項目を X、結果側のデータ項目を Y と書く。
・X → Y
これは、X が Y に影響している関係である。現実の例で言えば、「気温 → アイスの売上」のような関係である。
この場合、気温の上昇がアイスの売上に影響していると考えられる。
ただし、2つのデータに相関が見えるだけでは、因果関係があるとは言えない。因果関係を考えるには、少なくとも以下のような項目を確認する必要がある。
なお、高校範囲で「因果関係」と言う場合は、多くの場合、X → Y のような単純な関係を念頭に置いている。X → M → Y のような間接因果については、後述する。
擬似相関とは、2つのデータに相関が見えるが、その相関が因果関係を示しているとはいえないものを指す。
ここで注意したいのは、擬似相関は「相関がない」という意味ではないこと。多くの場合、相関は実際に見えている。擬似なのは、相関そのものというより、因果関係があるように見える解釈のほうである。
つまり、擬似相関は、その相関だけでは因果関係を示しているとはいえない相関と考えるとわかりやすい。実際、「擬似」という言い方だと相関そのものが存在しないように誤解されるため、「非因果相関」と呼ぶ方がよいと考える人もいる。
擬似相関の原因には、主に以下のようなものがある。
それぞれ整理すると、次のようになる。
交絡因子による擬似相関は、次の形で表せる。
・Z → X
・Z → Y
2つのデータ X と Y の両方に、第3の要因 Z が影響している場合である。このような第3の要因を、交絡因子という。
・気温 → アイスの売上
・気温 → 熱中症の発生数
このとき、アイスの売上と熱中症の発生数には相関が見えるかもしれない。しかし、次のような因果関係があるわけではない。
実際には、気温という Z が、アイスの売上 X と熱中症の発生数 Y の両方に影響している。
高校範囲では、擬似相関の典型例として、この交絡因子による説明がよく使われる。
特に、たくさんのデータを比べていると、本当は関係がなくても、偶然よく似た動きをする組み合わせが見つかることがある。
この2つが、ある期間たまたま似た増減をしたとしても、それだけで因果関係があるとは言えない。これは、意味のある関係ではなく、偶然相関して見えただけである。
時系列データでよく起きる。2つのデータが、どちらも時間とともに増えている、または減っているだけで、相関があるように見える場合である。
・スマートフォンの普及率
どちらもある期間に増加していると、相関があるように見えるかもしれない。しかし、それだけで、次のような因果関係があるとは言えない。
この場合、両方が「時間の経過」とともに増えているため、見かけ上の相関が生じている。
データのまとめ方によって、相関があるように見えたり、逆に相関が消えたりする場合である。
たとえば、10年分のデータ全体ではほとんど関係がないのに、ある3か月だけを切り取ると、2つのデータが同じように増えているように見えることがある。
これは、特定のトレンドが見えている期間だけを切り取ることで、相関があるように見える場合である。意図的にやれば「都合のよい期間の切り取り」になるし、意図せず起きることもある。
また、全体で見るか、グループ別に見るかで、関係が変わる場合もある。
・学校全体で見ると、学習時間が長い生徒ほど成績が高いように見える。
・しかし、学年別に分けると、その関係は弱かったり、違う傾向が見えたりする。
この場合、学年、クラス、地域、年齢層などの分け方によって、見える相関が変わっている。
さらに、個人単位で見るか、都道府県単位で見るか、国単位で見るかによっても、関係が変わることがある。個人レベルでは成り立たない関係が、都道府県ごとの平均値で見ると相関して見える場合がある。これは、専門的には生態学的誤謬に近い話である。
また、割合で見るか、実数で見るか、平均で見るか、合計で見るかによっても、相関は変わる。
たとえば、人口が多い地域では、店舗数も事故件数も多くなりやすい。そのため、単純な件数同士で見ると相関が出ることがある。しかし、人口あたりの件数に直すと、その関係が弱まる場合がある。
つまり、集計方法の影響とは、期間、集団、単位、指標の取り方によって、相関があるように見えたり、消えたりすることである。
高校情報の教科書では、間接因果は独立した中心概念としてはあまり扱われない。
高校範囲で重要なのは、まず、相関関係が見えても因果関係があるとは限らないこと、そして交絡因子による擬似相関に注意することである。
そのうえで、間接因果については、補足的に考えればよい。
間接因果とは、X が別の要因を介して Y に影響する関係である。中間に入る要因を M と書くと、次のようになる。
・X → M → Y
この場合、「勉強時間」と「点数」の間には、「問題演習量」を介した因果関係があると考えられる。
これは直接の因果関係ではないが、比較的近く、説明しやすい間接因果である。そのため、高校範囲では次のように丸めて説明しても、通常は問題ない。
つまり、近い間接因果は、広い意味で因果関係として扱える場合がある。
・大型商業施設ができる
→ 人の流れが変わる
→ 通学経路や交通混雑が変わる
このような関係は、完全にありえないとは言えない。
しかし、途中に入る要因が多く、他の要因も大量に関わるため、単純な相関関係からこの因果経路を説明するのは難しい。
さらに遠い因果経路まで含めると、ほとんど何でも何かに影響している、という話になってしまう。
そこまで広げると、バタフライエフェクトのような話になり、高校範囲の「相関関係と因果関係」の整理としては扱いにくい。
そのため、間接因果は次のように考えるとよい。
・比較的近く、説明可能な間接因果は、広い意味で因果関係として扱える。
・一方、因果経路が遠すぎるものや、途中の要因が複雑すぎるものは、高校範囲では擬似相関に近いもの、または発展的な話題として扱うのが自然である。
つまり、間接因果は、高校情報の中心的な分類ではなく、発展的な補足として考えるのがよい。
高校範囲では、まず「直線的な相関が見える場合」に、その相関を因果関係として説明できるのか、それとも擬似相関なのかを考えることが重要である。間接因果は、その後に考える発展的な補足として扱えばよい。
高校「情報」で中心になるのは、「相関関係」「因果関係」「擬似相関」を区別して考えることである。
「相関関係」は、2つのデータの増減に一定の傾向が見られる関係である。
「因果関係」は、一方の変化が、もう一方の変化を引き起こすと考えられる関係である。
「擬似相関」は、相関は見えているが、それだけでは因果関係を示しているとは言えない関係である。典型例は、第3の要因である交絡因子が2つのデータの両方に影響している場合や、たまたま似た動きをしただけの偶然の一致である。
ただし、高校範囲で扱う相関は、主に散布図や相関係数で見る直線的な相関である。そのため、「相関が見られない」と整理される場合でも、完全に無関係とは限らない。非線形関係や時間差のある関係のように、別の見方をすれば関係が見える場合もある。ただし、そうした見方は高校範囲では基本的に深く扱わず、大学以降の専門的な範囲に入る。
また、間接因果は、高校情報の中心的な分類ではなく、発展的な補足として考えるのがよい。
要するに高校範囲では、相関が見えてもそれだけで因果とは言えず、相関が見えなくてもそれだけで無関係とは言えない、という点を押さえるのが重要である。
巷で言われる、ヒトへの進化では一般的知能がまず発達し、次にそれが芸術などの特殊化した技能に割りあてられた、と言う説は妥当だろうか？
心理学では、一般知能因子gなるものは、提唱されたものの見つかっていない。
まず整理したいのは、上記主張者は、精神的能力とは自然選択で発達した（し、そのような能力は大きな脳を持つ個体としての指標となり、性的な魅力があった）と強く主張する点です。脳のサイズが大きくなったのはシマウマを槍で狩る能力として自然選択されたのだ、と言うことはできます。しかし、シマウマを槍で狩るのを可能にした能力が、かたや数学の能力を発展させたと考えることも、同様に妥当なのでしょうか？
これに反するようにみえる例として、精神遅滞にあるが音楽、計算、または絵画などですぐれた能力を示す、サヴァンと呼ばれる人々の存在があげられます。これは、一般知能→特殊能力、というスキームに一致しません。
たとえば、脳がある一定以上に大きく発達すると（ホルモンなどは、脳の各部のサイズを比例して大きくするため、例えばある領域が数学の能力に必須であれば）、自然選択とは無関係に新たな能力が生まれるようになると考えることもできます。
サヴァンは一般には創造性を示さないのではないか、との反論があります。それでは、となりの大学教授（高い言語性IQをほこる）に、「10分あげるから、”ばかばかしく過度な行為をする”比喩を作ってみてください」と言ってみましょう。
答案は、次のシェークスピアの一節です。
—— 純金に金箔を貼り、百合の花に絵の具を塗り、すみれに香水をふりかけ、氷をなめらかにし、虹にもう一つ別の色を付け加える…….は無駄で、余分で、ばからしいことでありましょう。
件のサイトは生成AIで作成されたようなので、こちらも生成AI（ChatGPT）で検証してみたので置いておきますね。
あと、生成AIで作るのいいけどさぁ。もうちっと色とかフォントとか見せる方法工夫した方がよいよ？読みづらいよ？
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以下では、典型的に見られる論法上の問題を整理する。いずれも「数字自体が完全に誤り」というより、「指標の意味・比較条件・背景説明を省いたことで、読者に特定の印象を与える構成になっている」点を指摘するものである。
GDPが6.27兆USD（2012年）から4.11兆USD（2024年）へ34%減少したという見せ方。
ドル建て名目GDPは為替レートの影響を強く受ける。2012年は歴史的な円高局面、2024年は円安局面であり、ドル換算値だけを比較すると落差が大きく見える。円建て名目GDPや実質GDP、購買力平価ベースGDPを併記しないと、国内の生産規模そのものが急激に縮小したかのような印象を与える可能性がある。
特別会計が172兆円から238兆円へ増加したという単純比較。
特別会計には国債の借換え・償還、年金・医療などの社会保障給付、地方交付税などが含まれる。さらに会計間で同一資金が複数回計上されるため、総額だけを示すと実態より大きく見える場合がある。純計額や内訳を示さずに「膨張＝利権」や「腐敗」と結びつける場合には、追加の説明が必要となる。
腐敗認識指数は「公共部門の腐敗に関する専門家やビジネス関係者の認識」を示す指標であり、経済成長率やGDPの長期推移を直接説明する指標ではない。複数の指標を並置することで因果関係を示唆するような構成は、読者に誤解を与える可能性がある。
政府債務残高が1000兆円を超えたという一点のみを強調。
政府債務は重要な指標であるが、同時に政府保有資産、純債務、国内外の保有構造、金利水準などと合わせて評価される。負債の絶対額だけを取り出すと、財政状況が極端に悪化しているかのような印象を与える可能性がある。
順位は他国の成長や人口増加によっても変動する。順位変化だけを強調すると、相対変化と絶対変化が混同される可能性がある。
人口減少は多くの先進国で見られる現象であり、日本では減少速度が比較的速いという特徴がある。都市化、教育水準、女性就業率、晩婚化など複合的要因によって生じるため、特定の制度や政策のみを原因とする説明は人口学的には成立しにくい。
本当に腐敗してるなら、
https://honkawa2.sakura.ne.jp/4640.html
https://www.boj.or.jp/statistics/sj/sjexp.pdf
なんて状況になる訳が無い。
--- ここから続き ---
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2507/30/news002_2.html を読むと分かりますが増田のサイトで挙げてる数字は元々2倍(65歳以上では3倍)位あるのを再配分で抑えた結果の値です。
https://www.mhlw.go.jp/content/12600000/001532334.png (https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_21511.html)
https://www.mof.go.jp/policy/budget/topics/special_account/r8yosan_kibo.pdf
を見ての通り、使途は社会保障給付と主に保険料の不足穴埋めで生じた国債費が殆どです。
https://www.mof.go.jp/tax_policy/summary/condition/a04.htm#a02
↑を見ると法人税を下げたタイミングで財政赤字を含む負担率=増田の言うところの真の負担率が急上昇してるのが見て取れますが、これは要するに法人税軽減を消費税ではなく国債で穴埋めしたのです。
また法人税を上げれば負担率も当然上がるので、法人税軽減と負担率の高さの両方を批判するのはダブルバインドってやつです。
とりあえずここまで。思い付いたら追記する。
学術の領域では、分析の作法に対してかなり厳密なことが決まっているが、企業内の意思決定に関わる分析実務では(会計などの特定分野を除き)基本的にルールがない。コンサルの分析が怪しいのはそこである。
彼らに課題が与えられると、該当企業の売上データや業界全体に関わる公開データから、魔法のように美しいデータを出してくる。その美しさは彼らが提案するストーリーに沿っているという意味での美しさである。だが、そこでの分析過程においてどのような加工が行われたのかはあまり問題とされない。よくネタにされる、グラフの描き方による誘導などではなくて、データの恣意的な選別やミスリーディングな指標の作成、比較対象の恣意的な設定など、結果自体が操作されていると思った方がいい。多少恣意的なことをしてでも「きれいなデータ」を出すことで、コンサル側の管理者やクライアント側の担当者も両方喜ぶ。
コンサルは理系の院出身者が多いと思うが、その時に学んだ研究倫理が彼らの頭の片隅にあるが、その経験は、分析の恣意性みたいなところの指摘を受けた際に、それっぽい言い訳や言い逃れをする際のテクニックとして使われているのが実態だと思う。
逆に言えばだが、学生時代に研究室でどれだけ実験を繰り返しても綺麗なデータが出なかった人でも、コンサルになってしまえば、口やかましい研究倫理に縛られることなく「自由に」結果を操作できるのでとても楽しいのではないかと思う。
あれを「ランドルト環」と呼ぶ。
我々は子供の頃からあのマークに慣れ親しんでいるせいで、ただの「視力検査の記号」として処理してしまいがちだ。
しかし、エンジニア的な視点で改めて観察すると、あれは間違いなく「人類が発明した中で最も洗練されたユーザーインターフェースの一つ」だと言える。
アルファベットを使う視力検査（スネレン指標など）と比較すると、ランドルト環の異常なまでの合理性が際立つ。
アルファベットの「E」や「F」を読み取る検査には、致命的な欠陥がある。
文字を認識する能力と、網膜が解像度を正しく処理できる能力は別物だ。もし検査対象が幼児や、異なる言語圏の人だったらどうなるか？
その点、ランドルト環はただの「切れ目」だ。
「どこが空いているか」を答えるだけでいい。これは言語の壁を完全に排除した、極めて純粋な「視覚解像度の測定」だ。
外径と線の太さと切れ目の幅は、すべて一定の比率（1:5）で設計されている。つまり、どこを向いていても視認難易度は変わらない。
これはエンジニアがベンチマークを取る時の「テスト用データ」そのものだ。
どんな環境（照明やコントラスト）においても、人間の網膜というセンサーが「切れ目を認識できるか」という一点を測定するためだけに作られた、完璧な図形だ。
ランドルト環のUXが優れているのは、説明コストが極限まで低い点にある。
「右、左、上、下」という4方向の指示さえできれば、PCもスマホも必要ない。
物理的な紙と、光さえあれば誰でも同じ基準で測定できる。アップデートも不要。バグも起きない。
最近のUIデザインでは「いかに直感的に操作させるか」が腐心されているが、ランドルト環は「直感」という概念すら必要としない。
「開いている方向を指差す」という、人類共通の身体的反応にダイレクトに接続している。
最近のデジタル機器のUIは、やれフラットデザインだ、やれニューモーフィズムだと装飾を凝らしがちだ。
しかし、最も重要な機能を測定するための道具は、ランドルト環のように、無駄を削ぎ落とし、言語すら介在させない、究極の「無」であるべきなのかもしれない。
次に視力検査を受けるとき、少しだけその「完璧な設計」に思いを馳せてみてほしい。
東浩紀が「現代のオタクは批評を求めなくなった」と語って久しい。
この言葉をめぐる議論は尽きないが、問題の所在はもっと単純で、もっと厄介だ。
現代の由々しき自称オタクたちは価値を問う前に、数で判断してしまう。
いま話題の映画『超かぐや姫!』に対して、「ファンを数字としてしか見ていない」という批判が起きた。
だが見落とされているのは、その“数字の回路”が観客側にも内面化されているという事実である。
それらは本来、作品がどれだけ届いたかを示す一つの指標に過ぎない。
「伸びている＝良い」
この短絡が、判断を肩代わりする。
判断を委ねられるのは楽だ。
なぜ良いのかを考えなくていい。
ただ「伸びている」という事実に乗れば、外れない気がする。
その瞬間、何が起きるか。
受け手は数で選ぶ。
両者が同じ回路で接続されるとき、作品は均質化し、消費は加速する。
ここで批評はどうなるか。
批評とは、本来「なぜそれが価値を持つのか」を言葉にする営みだ。
だが価値の判断がすでに数に委ねられているなら、その問いは必要条件ではなくなる。
要求されなければ育つこともない。
そこでは差異は摩擦になる。
摩擦は居心地を壊す。
したがって優しさを維持するには批評の圧を弱める方が合理的になる。
結果として残るのは、「好き」と言うことだけが流通する空間だ。
それは居心地がいい。
これは怠慢ではなく、構造だ。
数は便利である。
数は速い。
数は裏切りにくい。
そして使い続けるうちに気づく。
数で足りてしまうことに。
なぜ良いのかを問わないまま良いとされるもの。
なぜ悪いのかを考えないまま避けられるもの。
数に従わない。
流行に媚びない。
それは、ある種の孤独を前提とした態度だった。
なぜなら数が、それを代行してくれるからだ。
「伸びているものを好きでいればいい」
「皆が好きなものを好きでいればいい」
気づけば、私たちは数に寄り添いながら、
数に抗う。
己の好きを貫き通す。
