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Japan's 10-year JGB yield is 2.3% (blue). But its 10y10y forward yield (orange) - what markets price for 10-year yield in 10 years' time - is 4.3%, which is a level at which Japan's massive public debt is unsustainable. Japan is already in a debt crisis...
日本の10年物国債利回りは2.3%（青）。しかし、その10年10年先物利回り（オレンジ）—市場が10年後に10年物利回りがどうなるかを織り込んでいるもの—は4.3%で、これは日本の巨額の公的債務が持続不可能な水準です。日本はすでに債務危機に陥っています…
Looks like someone decided to cancel gravity in JGB yields. The 40-year just cut through 4% like it was nobody’s business
Folks, this is a 5 SIGMA MOVE now 🚨
Imagine where JGB yields would be if the BOJ wasn’t so actively firefighting this mess.
Those who are ignoring what’s happening are taking a huge risk of being blindsided by sudden and incredibly financially distruttive events.
皆さん、これは今まさに5シグマ(非常に起こりにくい、めったにない事象)級の動きです🚨
日銀がこの混乱をこれほど積極的に消火していなかったら、日本国債の利回りがどこまで上昇していたか想像してみてください。
現状を無視している人々は、突然の、そして信じられないほど金融的に破壊的な出来事によって不意打ちを食らうという巨大なリスクを負っているのです。
Japan 40Y yield up another 13 bps. This is a full-blown bond meltdown
The Japanese government bond market crash continues, with the yield on the 10-year JGB hitting 2.3%, a new 27-year high. To hit a 29-year high, the yield only has to rise to 3.18%. That’s likely this year. If the yield hits a 36-year high, it will be 8.27%. Let that sink in.
日本国債市場の暴落が続いており、10年物国債の利回りが2.3%に達し、27年ぶりの高値を更新しました。29年ぶりの高値を更新するには、利回りが3.18%に上昇するだけで済みます。それは今年中に起こりそうです。利回りが36年ぶりの高値に達すれば、8.27%になります。それを噛みしめてください。
The yield on the 10-year JGB is now above 2.22% and rising fast. This portends a crash in U.S. Treasuries that will also send mortgage rates soaring. At the same time, a coming collapse in the dollar will send consumer prices soaring. Get ready for unprecedented stagflation.
10年物日本国債の利回りは現在2.22%を超え、急速に上昇しています。これは米国債の暴落を予兆しており、住宅ローン金利も急騰するでしょう。同時に、ドルが今後崩壊すれば、消費者物価も急騰します。未曾有のスタグフレーションに備えてください。
Gold, 10-year JGB yields and the NATO ETF all pointing in the same direction as all three moves reflect the same underlying regime shift: higher geopolitical risk, rising fiscal stress, and the end of ultra-cheap Japanese liquidity that has quietly underpinned global asset markets for decades.
金、10年物日本国債利回り、そしてNATO ETFがすべて同じ方向を指しており、これら3つの動きはすべて同じ基盤的な体制シフトを反映しています：地政学的リスクの高まり、財政的ストレスの増大、そして数十年にわたりグローバル資産市場を静かに支えてきた超低金利の日本流動性の終焉です。
The old bond market adage is that yields will keep rising until something breaks.
In 2022/23, rising U.S. yields "broke" several banks by March 2023 (Silicon Valley Bank).
Japanese yields are now at a 27-year high and going vertical.
When does something "break" in Japan?
古くからの債券市場の格言では、利回りは何か壊れるまで上昇し続けるとされています。
2022/23年、米国の利回り上昇が2023年3月までに複数の銀行を「破綻」させました（シリコンバレー銀行）。
Japan is now imploding in front of everyone’s eyes, they like to see it or not.
PM Takaichi lasted longer than Liz Truss, but everything is unfolding exactly as I warned about 3 months ago
People of Japan don’t deserve this, Japan needs a radical change of leadership asap
日本は今、誰もが目の前で崩壊しつつあり、彼らがそれを見たいと思おうがいまいが関係ない。
OOPS! The slump in Japanese bonds deepened, sending yields soaring to records as investors gave a thumbs down to PM Sanae Takaichi’s election pitch to cut taxes on food. Japan's 30y yields rocketed 26bps towards 4%.
おっと！日本の債券の下落が深まり、投資家が高市早苗首相の食品税減税を掲げた選挙公約にサムズダウンを突きつけたことで、利回りが記録的な水準まで急騰しました。日本の30年債利回りは26bp急上昇し、4%に迫りました。
Japan government bond yields acting like emerging market bonds. This is unprecedented.
加藤茶とか有名人と年の差婚や不倫する女がいい例だけど、ホビットや高齢を狙う若い女はセックスではなく旦那の地位や人脈を利用したりチヤホヤされるのを求めてるわけよ
昔イケメンだったチンポ立たない爺さん芸能人が若い女と不倫や年の差婚できる反面、ホビットチー牛が無数に余る現象もこれ
944 名無しさん＠恐縮です 2024/03/18(月) 01:16:43.89 ID:9p7wnU0c0
60
そりゃどこの世界でも「連れ添う男の地位＝自分の地位」だからな、女は
玉の輿や地位のある男をゲットすれば自分もその地位までひとっ飛び！だからw
加藤茶の嫁さんは財産目当てってより芸能界の重鎮GETで「あの加藤茶の嫁」に君臨できた事に満足そうに見える
951 名無しさん＠恐縮です sage 2024/03/18(月) 02:25:51.77 ID:Sctk1boS0
944
〈ツーショット写真〉人間国宝・片岡仁左衛門78歳 “壇蜜似”41歳女性との2年不倫愛
https://bunshun.jp/articles/-/58481?page=1
A子さんは、18年春頃から、仁左衛門が出演する公演を全て観劇する“全通し”をすることが多くなるなど、仁左衛門ファンの間で、次第に目立つ存在になっていく。19年2月には楽屋口で入り待ちをしているA子さんを見つけ、他のファンもいる前で、「この前、手紙に書いてた質問のことやけどな……」と話しかけたこともあった。
その後、彼女は関係者だけが参加できる会にも参加するなど、さらに仁左衛門との距離は近づいていった。そして20年3月、コロナ禍で歌舞伎座公演も中止となったこの頃、遂に2人はプライベートで会うようになる。A子さんが仁左衛門の自宅に誕生日プレゼントを郵送すると、返事があったのだ。
人間国宝・片岡仁左衛門、不倫で〝噛む癖〟バレた！ 壇蜜似の年下女性の首、二の腕に内出血のような跡 「週刊文春」報道
https://www.zakzak.co.jp/article/20221102-NPMREAYTV5LVXEMHB7ICS3DPEA/
知人の証言として、女性がウオーキングの最中にも首や二の腕を噛まれ、ホテルでも噛まれたと伝える。それは内出血のようになっていたというから、相当な力で噛んだものと思われる。
岸部一徳、妻と10年別居の傍らで「修三さん」呼びする40代美女との“鹿児島ふたり旅”をキャッチ！交際否定から2度目の直撃に「仕方ないじゃん」
https://www.google.com/amp/s/www.jprime.jp/articles/amp/27392
ザ・タイガースの“ピー”こと瞳みのるさん 35歳下の中国人女性と結婚、4歳児のイクメンパパはバンド活動で大忙し
https://www.nikkan-gendai.com/articles/view/geino/329075#google_vignette
ルイズルイス加部は、娘のように年の離れた女性ミュージシャンと結婚したばかりだった。「俺はもう男性機能がないから駄目だと言ったのに、ラブホテルへ引っ張って行かれた」と、いかにもハーフという大きな目で、こちらをまっすぐに見て真面目な口調で言った。
そういう人なのだ。嘘がない。自分に不利になろうとお構いなしに、ほんとうのことを言う。私はバチカンのサン・ピエトロ大聖堂で見たミケランジェロのピエタを思い浮かべた。とても母親には見えないほど、若くて美しいマリアの膝に、細長い体をぐったりと預けたキリスト。加部と女性との関係は、いつもこうなのではないかと思った。
このモデルが正しければ、いくつかの予測が成り立つ。スマートフォンの普及が遅れている国やソーシャルメディアの普及率が低い国では、格差は小さくなるはずだ。（これは事実のようだ。東欧の一部やアフリカの多くの国では格差はそれほど大きくないが、韓国は他の要因により大きな例外となっている。）子供を持つ女性の間では、親になることで制度的なフィードバックループが断ち切られ、競合する優先順位が生じるため、格差は縮小するはずだ。（出口調査は一貫してこれを示しています。母親は子供を持たない女性よりも保守的な投票をするのです。機械が機能不全に陥るか、世代が高齢化して機械の枠を越えるまで、この格差は拡大し続けるでしょう。私がどう解決すればいいのかわからないのは、これらのシステムが自己強化的であるということです。制度は自ら改革しようとしません。アルゴリズムは最適化を止めようとしません。イデオロギーは失敗を認めようとしません。男性のカウンターキャプチャーも健全な結果をもたらさないでしょう。）
逃げ出す女性もいるだろう。子供を持つ女性は、現実がイデオロギーを溶かす強力な溶媒となるため、しばしばそうする。制度に囚われずに人生を築く女性も、時にはそうする。男性の中には、引きこもりをやめたり、怒りのスクロールをやめたりする人もいるだろう。築く価値のある何かを見つけた女性たち。シミュレーションに飽きた女性たち。しかし、システムは他のすべての人々に対して機能し続けるだろう。
If this model is right, some predictions follow.
The gap should be smaller in countries with later smartphone adoption or lower social media penetration. (This seems true: the divergence is less extreme in parts of Eastern Europe and much of Africa, though South Korea is a major exception due to other factors.)
The gap should narrow among women who have children, since parenthood breaks the institutional feedback loop and introduces competing priorities. (Exit polls consistently show this: mothers vote more conservative than childless women.)
The gap should continue widening until the machines are disrupted or the generations age out of them.
Here's the part I don't know how to solve: these systems are self-reinforcing. The institutions aren't going to reform themselves. The algorithms aren't going to stop optimizing. The ideology isn't going to admit failure. The male counter-capture isn't going to produce healthy outcomes either.
Some women will escape. The ones who have children often do since reality is a powerful solvent for ideology. The ones who build lives outside institutional capture sometimes do.
Some men will stop withdrawing or stop rage-scrolling. The ones who find something worth building. The ones who get tired of the simulation.
私たちが築き上げたものを見てください。ソーシャルメディアは合意形成のエンジンです。誰もが何を信じているのか、リアルタイムで確認できます。意見の相違は可視化され、測定可能で、大規模な処罰の対象となります。かつては150人ほどのコミュニティでしたが、今では今まで会ったことのある人全員に加え、世界中の見知らぬ人々が見ています。タイムラインを見てください。Facebookは2004年にローンチされましたが、2006年までは大学関係者のみを対象としていました。iPhoneは2007年6月に発売されました。Instagramは2010年に発売されました。突如、ソーシャルメディアはあなたのポケットの中に、そしていつでも目の前に現れたのです。
グラフをもう一度見てください。女性のリベラル・保守比率は2000年代初頭まではほぼ横ばいでした。2007～2008年頃から加速が始まります。スマートフォンが普及し、プラットフォームがより高度化するにつれて、2010年代には曲線は急勾配になります。女性は本来は「よりリベラル」ですが、急激化はスマートフォンの普及率の上昇と重なります。
機械が起動し、キャプチャが始まった。10代の少女の精神状態の悪化はスマートフォンの普及とほぼ完全に一致しており、その影響は男子よりも女子の方が強い。先祖代々の環境で社会的排除がより大きな代償を払うことになったのと同じ脆弱性が、新たなコンセンサスエンジンをよりキャプチャしやすいものにしたのだ。
この機械は特に女性を捕らえキャプチャするために設計されたわけではありません。注目を集めるために設計されたのです。しかし、合意形成の圧力を受けやすい人々をより効果的に捕らえます。女性は平均的に影響を受けやすいので、女性をより効果的に捕らえたのです。
フィードバックループを追加しましょう。女性は男性よりも不満を訴えます。どのプラットフォームを見ても、女性の方が苦しんでいるように見えます。組織はこれに対応します。目に見える苦悩は責任、広報リスク、そして規制圧力を生み出すからです。さらに、女性はより弱く、多くの場合、必然的に被害者と見なされます。組織としての対応は、環境を「より安全」にすることです。それはつまり、対立を排除し、意見の相違を検閲し、合意を強化することを意味します。
反論は削除されるかプラットフォームから外され、ループは閉じられる。
Social media is a consensus engine. You can see what everyone believes in real time. Disagreement is visible, measurable, and punishable at scale. The tribe used to be 150 people. Now it's everyone you've ever met plus a world of strangers watching.
And look at the timeline. Facebook launched in 2004 but was college-only until 2006. The iPhone launched June 2007. Instagram in 2010. Suddenly social media was in your pocket and in your face, all day, every day.
Look at the graph again. Women were roughly stable through the early 2000s. The acceleration starts around 2007-2008. The curve steepens through the 2010s as smartphones became universal and platforms became more sophisticated. Women are by nature more liberal, but the radicalization coincides with the rise in smartphones adoption.
The machine turned on and the capture began.
The mental health collapse among teenage girls tracks almost perfectly with smartphone adoption, with stronger effects for girls than boys. The same vulnerability that made social exclusion more costly in ancestral environments made the new consensus engines more capturing.
This machine wasn't designed to capture women specifically. It was designed to capture attention. But it captures people more susceptible to consensus pressure more effectively. Women are more susceptible on average. So it captured them more.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
The counterarguments get removed or deplatformed and the loop closes.
This machine wasn't designed to capture women specifically. It was designed to capture attention. But it captures people more susceptible to consensus pressure more effectively. Women are more susceptible on average. So it captured them more.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
The counterarguments get removed or deplatformed and the loop closes.
私たちが築き上げたものを見てください。ソーシャルメディアは合意形成のエンジンです。誰もが何を信じているのか、リアルタイムで確認できます。意見の相違は可視化され、測定可能で、大規模な処罰の対象となります。かつては150人ほどのコミュニティでしたが、今では今まで会ったことのある人全員に加え、世界中の見知らぬ人々が見ています。タイムラインを見てください。Facebookは2004年にローンチされましたが、2006年までは大学関係者のみを対象としていました。iPhoneは2007年6月に発売されました。Instagramは2010年に発売されました。突如、ソーシャルメディアはあなたのポケットの中に、そしていつでも目の前に現れたのです。
グラフをもう一度見てください。女性のリベラル・保守比率は2000年代初頭まではほぼ横ばいでした。2007～2008年頃から加速が始まります。スマートフォンが普及し、プラットフォームがより高度化するにつれて、2010年代には曲線は急勾配になります。女性は本来は「よりリベラル」ですが、急激化はスマートフォンの普及率の上昇と重なります。
機械が起動し、キャプチャが始まった。10代の少女の精神状態の悪化はスマートフォンの普及とほぼ完全に一致しており、その影響は男子よりも女子の方が強い。先祖代々の環境で社会的排除がより大きな代償を払うことになったのと同じ脆弱性が、新たなコンセンサスエンジンをよりキャプチャしやすいものにしたのだ。
この機械は特に女性を捕らえキャプチャするために設計されたわけではありません。注目を集めるために設計されたのです。しかし、合意形成の圧力を受けやすい人々をより効果的に捕らえます。女性は平均的に影響を受けやすいので、女性をより効果的に捕らえたのです。
フィードバックループを追加しましょう。女性は男性よりも不満を訴えます。どのプラットフォームを見ても、女性の方が苦しんでいるように見えます。組織はこれに対応します。目に見える苦悩は責任、広報リスク、そして規制圧力を生み出すからです。さらに、女性はより弱く、多くの場合、必然的に被害者と見なされます。組織としての対応は、環境を「より安全」にすることです。それはつまり、対立を排除し、意見の相違を検閲し、合意を強化することを意味します。
反論は削除されるかプラットフォームから外され、ループは閉じられる。
Social media is a consensus engine. You can see what everyone believes in real time. Disagreement is visible, measurable, and punishable at scale. The tribe used to be 150 people. Now it's everyone you've ever met plus a world of strangers watching.
And look at the timeline. Facebook launched in 2004 but was college-only until 2006. The iPhone launched June 2007. Instagram in 2010. Suddenly social media was in your pocket and in your face, all day, every day.
Look at the graph again. Women were roughly stable through the early 2000s. The acceleration starts around 2007-2008. The curve steepens through the 2010s as smartphones became universal and platforms became more sophisticated. Women are by nature more liberal, but the radicalization coincides with the rise in smartphones adoption.
The machine turned on and the capture began.
The mental health collapse among teenage girls tracks almost perfectly with smartphone adoption, with stronger effects for girls than boys. The same vulnerability that made social exclusion more costly in ancestral environments made the new consensus engines more capturing.
This machine wasn't designed to capture women specifically. It was designed to capture attention. But it captures people more susceptible to consensus pressure more effectively. Women are more susceptible on average. So it captured them more.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
The counterarguments get removed or deplatformed and the loop closes.
This machine wasn't designed to capture women specifically. It was designed to capture attention. But it captures people more susceptible to consensus pressure more effectively. Women are more susceptible on average. So it captured them more.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
Add a feedback loop: women complain more than men. Scroll any platform and it looks like women are suffering more. Institutions respond to this because visible distress creates liability, PR risk and regulatory pressure. In addition, women are weaker and inevitably seen as the victim in most scenarios. The institutional response is to make environments "safer". Which means removing conflict. Which means censoring disagreement. Which means the consensus strengthens.
The counterarguments get removed or deplatformed and the loop closes.
生物学的ハードウェアから始めましょう。女性は、社会的排除が生存に多大なコストをもたらす環境で進化しました。妊娠中は狩りはできません。授乳中は抵抗できません。生き残るためには、部族からの承認、つまり保護、食料の分配、一時的な脆弱性への寛容が必要でした。何百万年もの間、このような状況が続き、社会的拒絶を深刻な脅威とみなすハードウェアが生まれました。男性は異なるプレッシャーに直面していました。何日も行方不明になる狩猟隊、探検、戦闘。あなたは我慢しなければなりませんでした。
一時的な排除を精神的に崩壊することなく乗り越えられた男性には、より多くの選択肢があった。より多くのリスクを負い、より自立し、より困難な状況から抜け出す能力があった。（男性の地位は依然として生殖において非常に重要であり、地位の低い男性は困難を強いられた。しかし、男性は妊娠中や授乳中の女性よりも困難な方法で、一時的な排除から立ち直ることができた。
これは性格研究にも現れています。デイヴィッド・シュミットによる55の文化を対象とした研究では、どの文化においても同様のパターンが見られました。女性は平均して協調性が高く、神経症傾向（社会的拒絶の兆候を含む否定的な刺激への感受性）も高いのです。男性は平均して、意見の相違や社会的対立に対する寛容性が高いのです。これらの差は大きくありませんが、研究対象となったすべての文化において一貫しています。
https://x.com/IterIntellectus/article/2012220254504530043/media/2012211298830868480
Start with the biological hardware.
Women evolved in environments where social exclusion carried enormous survival costs. You can't hunt pregnant. You can't fight nursing. Survival required the tribe's acceptance: their protection, their food sharing, their tolerance of your temporary vulnerability. Millions of years of this and you get hardware that treats social rejection as serious threat.
Men faced different pressures. Hunting parties gone for days. Exploration. Combat. You had to tolerate being alone, disliked, outside the group for extended periods.
Men who could handle temporary exclusion without falling apart had more options. More risk-taking, more independence, more ability to leave bad situations.
(Male status still mattered enormously for reproduction, low-status men had it rough. But men could recover from temporary exclusion in ways that were harder for pregnant or nursing women.)
This shows up in personality research. David Schmitt's work across 55 cultures found the same pattern everywhere: women average higher agreeableness, higher neuroticism (sensitivity to negative stimuli, including social rejection cues). Men average higher tolerance for disagreement and social conflict. The differences aren't huge but they're consistent across every culture studied.
GET BACK IN LOVE――それは思い出ではなく、今夜の意思だ。
艶は嘘をつかない。
言葉を少し遅らせる。
噛むたび、熱と脂が口内に残る。
逃げない重さ。
噛みしめる快。
視線が合うのは偶然ではない。
顎の動き、喉の鳴り、呼吸の間――
身体が先に、合図を読み取っている。
外は冷え、窓の向こうで雪が降り始める。
白は世界を遠ざけ、
この部屋だけを近づける。
皿が空き、指先が触れる。
離れない。
抱き寄せると、コート越しの体温が、
肉の余熱と同じ速さで広がる。
接吻は、短い。
だが、深い。
長さではなく、次が決まっているという確かさ。
唇が離れても、身体は離れない。
背中に回る手は、探らない。
もう、知っているからだ。
始めるでも、求めるでもない。
流れ込む。
噛みしめた旨味のように、
逃がさず、温度を落とさず、
自然に、内側へ。
雪は降り続く。
世界は冷える。
それでも、今夜の二人は、
肉の重さと同じ確かさで、
再び、愛の位置に戻っている。
行為は、もう始まっている。
まだ描かれていないだけで。
アラフィフ高齢未婚ホビットってまだ芸能人を根拠に「チビでもモテる」「高齢未婚ホビットでもモテる」を連呼してたんだね
そもそも婚活やアプリの身長や年齢フィルター無効の有名芸能人の自由恋愛と、自由恋愛で女が寄ってくる社会的地位や評価や人気者ポジションを得られなかったら相手にされず婚活市場に押しかけ、当然そこでも余ってる爺さんとなんの接点もないのに
44 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ﾜｯﾁｮｲW aba2-uu3+) 2025/08/20(水) 21:51:42.05 ID:ji6q2G1A0
593 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ﾜｯﾁｮｲ 59af-1GGU) 2025/08/21(木) 18:20:05.39 ID:xsWz5y400
44
ブスは3日で慣れると言うが
3年くらい一緒に働いてると性格が良ければ
「まあ有りかもしれん」くらいにはなる
女は更にその傾向が強くなる
599 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ﾜｯﾁｮｲW 5b93-Los3) 2025/08/21(木) 23:22:06.60 ID:PW3GBs/50
593
ほんこれ
男は知らない相手でも乳や尻や女性器などのパーツのみに買ったり射精したり所有したがる
女は男を長期的に観察して言動や周囲の評価で合格を出して付き合う
どうした？この間まで非モテアンチフェミ高齢未婚ホビット男性さんは「婚活するよりも、バイト先の店長などリアルで女を洗脳し続ける方が若い女とマッチングできる」と主張してたじゃん
学校や職場の若い娘を時間をかけて洗脳するという時点で、高齢未婚発達障害男性の願望妄想と相性が悪いので
関係性のない相手や初対面の相手もこの必殺技（恋愛工学）一つでモノにできる、このアイテム一つで狼藉を働いても許されるなど
自由恋愛不可能な発達障害アスペ男性が、初対面や親しくない相手に「この技を使えば都合がいい女が一発で手に入る」という詐欺を鵜呑みにする 「恋愛工学」の被害女性が増えてる ...
交渉術の本とかでも信頼要素無視するやつも多いんよな。 まあ複雑で難しい要素を排して簡単な法則で語る方が受けるんだろうけど
一緒に体動かすとか
その中で、気が利く・優しい人柄ってにじみ出てくるものだし。
それに似てるっちゃ似てる。
市民ミュージカルやったことないけど、共同作業で複数の物を作り上げると一体感が出て交際に繋がりやすいってのはわからんでもない
ネットでバラバラの意見を主張してる人らに「くっつけばいい」と主張するのは男しか見たことない
女は自由恋愛でコミュ力や評価を確認し、好感を持てる言動、関係性が発生してからようやく「この男と結ばれたい」とスイッチが入る
@
自分がやからしたから分かるけど、非モテは女子にアプローチしてる時に距離感が測れてないことが多いと思うのだ
@
学校や勤務先でも選り好みして、級友や同僚上司に日常の挨拶もろくにしないくせに、たまに好みの子がいると距離感なく入り込んで嫌がられる、「人間関係の車間距離がわからない人」も多いかと。付き合わないか結婚かの極端な選別しかしてない、出来ない。
芸能界の女が金のない無名の俳優やミュージシャンやアイドルや落ち目のタレントを選んでも、一般人の金持ちホビットを選ばないのは「職場恋愛補正」もあるが、結局これ
250 名無し募集中。。。 2024/05/20(月) 11:59:51.04 0
金があっても一般人のおじさんは選ばれない
509 名無しさん＠恐縮です 2021/12/07(火) 12:53:30.49 ID:5OgkSeRR0
248
アイドルにとって回りがオジサンばかりだから同年代で仕事してる奴ってだけで輝いて見えるからな
17歳でカメラマンやってた友人もロンブー淳みたいなツラして30年ぐらい前のアイドル10股してたし
まず友人の話
高校在学中にカメラ雑誌での投稿を認められてオファーがありカメラマン事務所入り
最初は助手や雑用専門だったが単価の安いアイドル撮影をバンバン引き受けてる内に色んなアイドルと接触
先に書いたようにアイドルの周囲は一回り以上歳の離れたオジサンばかりで
自分達と歳の変わらぬ人間がカメラマンというのが新鮮だった模様
しかも馴れ馴れしい奴で打ち解けるのが早く平気で連絡先聞き出したりしていた
そんな話を聞いても信じなかったが、テレビ局行けば腕章だけで顔パスだし(助手のふりして同行した私もフリーパス)
友人の家に行ったら某アイドルが家の前で帰りを待ってて驚いた
わざわざ滋賀まで会いに来たんだぜ…
10股の話は、友人が手を出したアイドルの一人が北野誠のサイキック青年団で
｢高校(堀越)の時に付き合ってた人がいたけど、学校でその人の話をしたら『私も付き合ってる』と言う同級生が10人いた｣と暴露して明らかに
403 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です 警備員[Lv.6][新芽] (ｴﾑｿﾞﾈW FFb3-VwcR) sage 2024/05/28(火) 16:27:49.67 ID:wH7v8L1bF
芸能界やその周辺の年の差婚のニュース見ても女側が金だけがある一般男性を選ぶことはまずない
一般人の年の差婚も若い頃からヤリチンのバツありおじさんに集中
若い頃すら女に相手にされなかった未婚ボンクラおじさんは相続や訴訟や投資で金が手元に転がり込んでも年の差婚できない
しかし後者は「金さえあれば女は手に入る」とイキって、大金を要求する得体のしれない詐欺師に全財産を捧げてしまう
普通の人間は金で色恋や身体を売る人種はヤバいから関わらないのに、高齢未婚のおじさんはホスト狂いの発達障害風俗嬢レベルの判断力しかない
448 安倍晋三🏺 ◆ABeSHInzoo 警備員[Lv.5][新芽] (ﾜｯﾁｮｲW a1e5-akMj) 2024/05/28(火) 20:57:31.10 ID:08Xwo3280
前澤のモテない原因て顔面や身長じゃねーからな。やることなすことがびっくりするレベルでダサいのよ
あれじゃ女には全く相手にされない
それでも肩書きがあるうちは紗栄子みたいな金目の女が寄ってきてたけど肩書き失って宝くじの高額当選者と変わらない状態になった今やゴーリキにも棄てられる
449 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です 警備員[Lv.20] (ﾜｯﾁｮｲ d3a2-Av8/) sage 2024/05/28(火) 21:08:08.43 ID:06XOmaU90
暇空も６億円持ってるって言って何年間も婚活したのに結婚できていない
494 番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ｱｳｸﾞﾛ MMca-/eVg) 2025/11/16(日) 11:27:39.17 ID:evQncEMHM
509 安倍晋三🏺 ◆ABeSHInzoo (ﾜｯﾁｮｲW 8245-x/NC) 2025/11/16(日) 11:35:37.63 ID:WnUKiEYY0
494
前澤がモテない原因てこれなんだよな。弱男はわかってないけど
自家用機でサッカーW杯に乗りつけたはいいがそこに知己は全くおらず100万円払ったチケットで一般人に混じって試合見ただけ
誰にも挨拶もせず誰にも挨拶もされない。フェアウェルパーティーにも呼ばれない
あれゴーリキは結構みじめな気分だったんちゃうのか。別れたのあのちょっとあとだよな
前澤は勢いのあるときに財界の人脈全く築けなかったから(なんと自分でぶっ壊してた)ZOZOから離れたら単なる金持った一般人
ゾンダとかの高級車持ってても運転は下手糞で全く頼りにならない
347 名無しさん＠恐縮です sage 2024/05/17(金) 01:06:46.18 ID:zM7ciUNh0
芸能人や業界人ならブサやデブやハゲやジジイでも女に不自由しない
何故なら「芸能界やその周辺にいる女は芸能界で働く男やセレブ有名人にしか興味がない」にすぎないから
「一般人の高収入の低身長男性」がアイドルや女優や女子アナやお天気お姉さんの旦那に選ばれた事なんか一度もないからな
元ももクロと結婚した医者は高身長かつ多数の有名アーティストの主治医
加藤茶の奥さんなど、芸能界に興味がある女も旦那の地位や知名度や人脈欲しさに容姿年齢関係なく芸能人を狙う
「あの◯◯の奥さん」として露出できるし、旦那の仕事関係や友達の業界人や芸能人やセレブにチヤホヤされたり顔見知りになれるからね
944 名無しさん＠恐縮です 2024/03/18(月) 01:16:43.89 ID:9p7wnU0c0
60
そりゃどこの世界でも「連れ添う男の地位＝自分の地位」だからな、女は
玉の輿や地位のある男をゲットすれば自分もその地位までひとっ飛び！だからw
加藤茶の嫁さんは財産目当てってより芸能界の重鎮GETで「あの加藤茶の嫁」に君臨できた事に満足そうに見える
951 名無しさん＠恐縮です sage 2024/03/18(月) 02:25:51.77 ID:Sctk1boS0
944
Twitter上のミソジニーを機械学習で検出する研究では、テキスト内容（罵倒語・女性蔑視表現など）の分類に集中しており、発信者のアイコン画像やキャラクター表象までは分析していません。
Noel Brett の論文「Why Do We Only Get Anime Girl Avatars?」は、VTuberやVRChat由来の「アニメ風美少女アバター」が、視聴者と配信者の共同作業によって巨乳・細腰・従順でエロティックなヘテロ規範的女性像として再生産されていることを示していますが、「女叩きとの関連」までは扱っていません。
この種の話題を拾ったまとめブログやニュースサイトもあり、「女叩きアカウントはアニメアイコンばかり」という印象やアルゴリズムによる強化（同種アカウントばかりタイムラインに出てくる）を説明する言説はありますが、体系的データに基づいた社会学的分析というより、ネット民の実感・風刺レベルにとどまっています。
男叩きする女性側は「可愛いが性的ではない」ゆるキャラ・レトロアニメ・ペットなど性的に表象しないアイコンに散らばりやすいという観察は、女性がオンラインで性的対象化されることを避けるという先行研究の傾向（男性アバター利用など）と整合的に見えます。
女性ユーザーが男性アバターを用いる理由の一つに「男性からのハラスメントを避けるため」が挙げられており、「アバターの見た目が攻撃の標的／盾になりうる」という発想自体は、すでに研究テーマになっています。
あなたが探しているような「女叩き男性＝美少女アイコン vs 男叩き女性＝多様アイコン」という対比を定量的に示した学術論文は空白地帯なので、むしろ新規性のあるテーマになりえます。
考えてみた。以下を聞くだけ。
〜の曲〜について、以下を踏まえて解説してください。
・フックとなる特長と、曲全体の印象
・曲構造の特徴
・コード進行の特徴
・ビートの特徴
・曲が発表れた当時におけるインパクト
・対象曲から想起される、関連アーティスト、影響元のアーティスト
↓Beatlesの「Get Back」についてこのプロンプトで聞くと
以下では、**The Beatles「Get Back」**を、楽曲分析・歴史的背景・影響関係まで含めて総合的に解説します。
⸻
■ フックとなる特徴と、曲全体の印象
• **ループ感の強いコード進行（A7ワンコード中心）**と、ドライブ感のあるシャッフル気味のビートがフック。
• 全体としては「軽快だがタフ」「ジャム感のある粗削りなロック」という印象。
• 当時のビートルズとしては珍しく、**“引き算のアレンジ”**によるライブ感が際立つ。
⸻
■ 曲構造の特徴
• イントロ – ヴァース – コーラス – ヴァース – コーラス – エンディング という非常にシンプルな構成。
• 構造上の特徴は、ヴァースとコーラスのコードがほぼ同じで、メロディと歌詞によってセクションを分けている点。
• 1969年のビートルズとしては珍しい、ブルース寄りのワンコード型ロックンロール。
⸻
■ コード進行の特徴
基本は下記の通り：
• A7ワンコードで進む（キーはA Mixolydian的に解釈可能）
• コーラスで D → A7 と行くが、非常に短く戻るため、実質ワンコード感が維持される
結果として、
が強調されている。
⸻
• ほぼライブ録音に近いテイクで、Rooftop Concert（屋上ライブ）演奏が公式版として使われた。
• ジョンのギターのカッティングはゆるいノリで、ポールのベースは跳ねるグルーヴを担当。
● ビリー・プレストンのエレピ（Fender Rhodes）が決定的
• ロールするようなエレピのフレーズがサウンドを“ブラック・ミュージック寄り”にしている。
• プレストンの参加は、ビートルズ内部の緊張を和らげたといわれている（トリビア）。
⸻
■ ビートの特徴
• R&B由来の**「裏」で跳ねるノリ**
• リンゴのドラムはハイハットの刻みが緩い「ロックンロール＋R&B」ハイブリッド
• 現代的に言えば**“スワンプ・ロック”**に寄ったグルーヴ（CCR的とも言える）
⸻
■ 歌詞は何を表すか
「ジョジョ」「ロレッタ」といった架空のキャラクターを通じて、
また、一部のデモで語られた社会風刺（1968年の移民問題を揶揄した歌詞）も背景にあるが、公式リリースでは中立的／寓話的になっている。
ポール本人は「深い意味ではなく、ファニーな物語」と語ることが多いが、時代背景が透けて見える作品。
⸻
■ 曲のジャンル
複数の影響が混在：
• ロックンロール
• スワンプ・ロック
特にビリー・プレストンの参加によって黒人音楽寄りのフィールが強くなった。
⸻
• ポールは「R&B / ロックンロール的な原点回帰」を狙った曲。
• “Let It Be / Get Back sessions”の精神である**「Get back to basics（基本に戻る）」**そのものを象徴。
• ビートルズ末期の作品の中では珍しく、明るく、軽快で、ポジティブなムードを保った楽曲。
⸻
■ 発表当時のインパクト
インパクトとしては：
• 「ビートルズがルーツ・ロックに回帰した！」と強く受け取られた
• 深刻化しつつあったビートルズ人間関係が、外部のビリー・プレストン参加で改善したことが話題に
• サウンド的にも、複雑なスタジオ実験に傾いていた後期ビートルズからの大きな転換となった
⸻
■ 「Get Back」から想起される関連アーティスト／影響元
影響元として考えられるアーティスト
• Little Richard / Chuck Berry / Jerry Lee Lewis（ロックンロール）
• Ray Charles, Billy Preston（R&Bピアノ）
間接的に想起されるアーティスト
• CCR（Creedence Clearwater Revival）
• Leon Russell
⸻
直接的・間接的に：
• 1970年代のルーツ回帰ロック全般（カントリーロック、スワンプロック、シンガーソングライター系）
• Rolling Stones『Let It Bleed』『Sticky Fingers』などにみられるルーズなR&B感
• ポール自身のソロ作品（特に「Band on the Run」「Junior’s Farm」など“軽快ロック”部分）
• Oasisなど90年代ブリットポップにも引用的影響（脱力系ロックンロールのスタイル）
⸻
• “The Beatles with Billy Preston”名義でリリースされた唯一のシングル。
• 屋上ライブでは、警察がビルに乗り込むところまでが映像作品に残り、音楽史の名場面となっている。
• 初期デモでは、**移民問題を皮肉る“政治的パロディ歌詞”**があった。
• レノンはこの曲で Epiphone Casino を使用し、ポールは Höfner 500/1ベースを使用。
• ビリー・プレストン参加の経緯は、ジョージが米滞在時にプレストンと再会したことがきっかけ。
utf8の文字コードで構成されたバイナリーファイルがある。このファイルの改行の数を数えよ。改行はCRのみとする。このファイルにはCR が必ず含まれており、CRで分割すればマルチスレッドで処理できる。
size_t count_cr_in_file(const std::string& path) {
std::ifstream fs(path, std::ios::binary);
size_t size = fs.tellg();
fs.seekg(0);
const size_t thread_count = std::thread::hardware_concurrency();
const size_t chunk_size = size / thread_count;
std::vector<std::future<size_t>> futures;
for (size_t t = 0; t < thread_count; t++) {
size_t start = t * chunk_size;
size_t end = (t == thread_count - 1 ? size : (t + 1) * chunk_size);
futures.push_back(std::async(std::launch::async, [start, end, &path]() {
std::ifstream fs(path, std::ios::binary);
fs.seekg(start);
size_t count = 0;
for (size_t i = start; i < end; i++) {
char c;
if (c == '\r') count++;
}
return count;
}));
}
size_t total = 0;
for (auto& f : futures) total += f.get();
return total;
}
import mmap
mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ)
return mm.count(b'\r')
c#で書けと指示したところ、
using System;
using System.IO;
using System.IO.MemoryMappedFiles;
{
public static long CountCRInFile(string path)
{
using var mmf = MemoryMappedFile.CreateFromFile(path, FileMode.Open, null);
using var accessor = mmf.CreateViewAccessor(0, 0, MemoryMappedFileAccess.Read);
long fileSize = accessor.Capacity;
int processorCount = Environment.ProcessorCount;
long chunkSize = fileSize / processorCount;
long total = 0;
object lockObj = new object();
Parallel.For(0, processorCount, i =>
{
long start = i * chunkSize;
long end = (i == processorCount - 1) ? fileSize : (i + 1) * chunkSize;
long localCount = 0;
byte b;
for (long pos = start; pos < end; pos++)
{
if (b == 0x0D) // CR
localCount++;
}
lock (lockObj)
{
total += localCount;
}
});
return total;
}
static void Main(string[] args)
{
long count = CountCRInFile(path);
Console.WriteLine($"CR count = {count}");
}
}
というコードが出てきた。
実際はcrlf,lfもあり得るんだが、そこは考慮しなくてもよく、そう考えるとaiはすごいとしか言いようがない。
なお、utf8として成立する単位で区切りつつ改行を数える場合、もう一工夫いる。
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