皆さんは最近「洋楽」を聴いていますか…？ ここ数年、音楽業界では「日本の洋楽離れ」が話題になっているようです。 洋楽離れ止まらぬ日本　K-POP人気、邦楽も台頭https://t.co/IvJHSz5Jkl 日本の2023年ストリーミングランキングの上位100曲に洋楽は1曲も入りませんでした。2月の東京公演が話題となったテイラー・スウィフトさんも、2020年代は20位圏内に入っていません。 — 日本経済新聞 電子版（日経電子版） (@nikkei) March 4, 2024 確かに、日本のヒットチャートを席巻しているのはほとんどが日本の音楽かもしれません。一見すると日本独自の現象のようにも思えます。ただ、データから世界を見てみると、少しちがった風景が浮かび上がってきます。 実は「洋楽離れ」は、日本だけの現象ではないようです。世界中で、いわゆる「洋楽」のヒット曲、特にアメリカのポップミュー

2022年8月8日、文部科学省が「英語教育・日本人の対外発信力の改善に向けて（アクションプラン）」を発表しました。 同資料のなかで、運営元が「やめて」と言っていることを、文科省は平気でやっています。 問題の箇所は同アクションプラン（スライド全12枚）の2枚目。TOEFL国別平均スコアをもとに、各国の英語力ランキングをグラフ化しています。 画像の出所：文科省「英語教育・日本人の対外発信力の改善に向けて（アクションプラン）」（2022年8月8日）、p.2 図の説明は、以下のように、日本の英語力の低さに焦点を当てています。 各国における受験者数や受検者層は異なるため、スコア差が各国の英語力差をそのまま表しているわけではないことに留意が必要ではあるが、各種の英語資格・検定試験において、我が国の平均スコアは諸外国の中で最下位クラス。 こういうTOEFL国別ランキング話法は、しばらく前から、いたるとこ

(今回の記事はいつもと文体が違います。それは『「フェミニスト共感ランキング」にみる「数字っぽいもの」への狂信、あるいは具体と抽象の往復に対する困難』でも指摘した通り、近年noteなどを主要な領域として調査もどきとでも言うべきものが流通しており、そうした調査の基礎をおろそかにした議論に否定的な一石を投じるためです。簡単に言い換えれば、もし本職がこの手の調査を徹頭徹尾論文っぽくやったらどうなるかをシミュレーションすることで、調査もどきのいい加減さを浮き彫りにしようということです。) 目的　近年、表現におけるジェンダーバイアスやその影響に関する議論が注目されている。特に創作物に登場するキャラクターの衣装の露出度に関しては性別による著しい差異が指摘されている(e.g. 東京新聞, 2022)。 しかしながら、創作物やそこに登場するキャラクターの数は膨大であり、多くのキャラクターの露出度を計量的に検

元首相の5人が欧州委員会に送った書簡をきっかけに、福島における甲状腺がん検診まわりの議論が起こりました。 www.sankei.com この議論、被ばくによって甲状腺がんが多く発生しているのかとか、検診は良い効果をもたらすのかとか、検診によって起こる害はどのくらいなのか、など様々の論点が含まれており、一筋縄ではいかないものです。そして、その理解には疫学という学問の知識を得る事が必須であり、それを疎かにしては、建設的な議論は望めません。 本記事では、これまで私が読んできた本の中で、これを読んでいれば幾らか議論の見通しが良くなるのではないか、と思われた数冊を紹介します。なんか歯切れの悪い言いかたですが、そもそも疫学は簡単では無い学問で、本を何冊か読んだ所で全体像が明らかにもなりませんので、そう書きました。 ────── 基礎から学ぶ 楽しい疫学 第4版 作者:中村 好一医学書院Amazon が

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祖父江 慎（そぶえ しん） @sobsin 世界中の全人類ほぼ全員が同時におだやかな睡眠をとってる時間が訪れることってないんだろうな。一番多い%が眠りについてた瞬間って長い歴史の中のいつだったのかな Ken Kawamoto（ガリのほう） @kenkawakenkenke これとても面白い疑問だと思ったので、手持ちのデータで簡単に計算してみたら驚きの結果になった。ざっくり「人は現地時間の22時から6時の間寝てる」と仮定した場合、日本時間の8時に世界の86%が寝ているという結果に。逆に22時には3%しか寝ていない。極端すぎて少し計算結果に自信ない！ twitter.com/sobsin/status/… pic.twitter.com/smzzmOr2OT

統計学を哲学する 作者:大塚 淳発売日: 2020/10/26メディア: 単行本（ソフトカバー） 本書は応用統計学にも造詣の深い科学哲学者大塚淳による統計学の哲学の入門書になる．序章では本書について「データサイエンティストのための哲学入門，かつ哲学者のためのデータサイエンス入門」だとある． これまで読んだ統計学の哲学についてはソーバーの「科学と哲学」がなかなか面白かった．本書ではソーバー本では扱っていなかった因果推論や深層学習についても論じられていて，そのあたりも勉強したいと思って手に取った一冊になる． 序章　統計学を哲学する？ 序章では本書のねらいと構成が書かれている．ねらいとしては，上記の入門書というだけでなく，「統計は確固とした数理理論であり，そこに哲学的思弁が入り込む余地はない」とか「統計は単なるツールであり，深遠な哲学とは無縁だ」とかいう誤解を解きたいということが挙げられている．

メリークリスマス〜〜🎄 さっそくですが、このCMのBGM聴いていただいていいですか？ 竹内まりや『すてきなホリデイ』です。 （BGMなので音が小さい…） この曲では「クリスマス」の5文字を、1つずつ、ぜんぶで5つの音符に乗せてあります。「ク・リ・ス・マ・ス」です。 でも、そうじゃない音符の乗せ方の曲もけっこうあります。 May J.『サンタが町にやってくる』はこういう感じ。 この曲では「クリスマス」の5文字を2つに分けて、2つの音符に乗せてあります。「クリス・マス」です。 このちがいはなんなの…？ そしてところで最近、2つに分ける派のほうが多いくない？？ そんなふうに思ったので数えてみました！！ かぞえてみたよ！！ というわけで、実際に数えてみました。 わたしの手元にある楽曲のデータベースの中から、リリース年がわかるものを選出（※2018年の途中までしかないです） 歌ネットにあって、歌詞

連日の猛暑日、熱中症、今年も日本の夏が猛威を振るっています。そういえば毎年、夏になるとお決まりの文句を耳にしませんか。 「昔はこんなに暑くなかった」 これ、本当でしょうか。確かに子どもの頃は、外出を控えるほど暑さを危険視していなかったように思います。とはいえ、明確に「子どもの頃より気温が上がっている」と断言できるほどの根拠は持ち合わせておりません。 そこで、その感覚をデータにて検証してみましょう。気象庁の統計から過去100年間の最高気温を抽出し、夏日（25℃以上）、真夏日（30℃以上）、猛暑日（35℃以上）をそれぞれカレンダーにプロットしてみました。なお、地点は僕の住んでいる大阪市のデータを用いています。データ分析には Tableau を使用しました。 四半世紀の傾向｜夏日、真夏日、猛暑日の出現頻度まず、2018年、2013年、2008年のデータをみてみましょう。グレーが夏日、オレンジが真

なんでいい男と付き合えないの！？確率の恐ろしい罠！ ～なんで世の中遊び人ばかりやねん～ 本当に男性は「遊び人」ばかりなのか？ ～とある飲み会～ また浮気された！！！ 彼氏がほんとクズばっかりなんだよね！ 私なんて3人続けて浮気で別れた！！！ どこかに紳士的かつイケメンで誠実な男性はいないの？ 男なんて全員浮気する生き物なんだ！！！ 結論「男はみんな浮気する！」 ちょっと待ってええええええええええ！ 「男は浮気するクズばかり！」 んー・・・・本当にそうなのか？少し算数使って考えよう。 ということで （世界一暇なので）データサイエンティストが数学的に！なるべくわかりやすく！ 本当に男性は遊び人ばかりなのか！？ を簡単なモデルを使って考察！ １．男性のタイプを考える ２．男性タイプの割合を考える ３．女性から見た時の男性のタイプの割合を考える の３つのSTEPで考えていきます！ STEP１　　男

自然言語処理の領域で近年注目されている技術にword2vecというのがあります。 今日は、夏休みの自由研究として、スタンフォード哲学事典のデータを使って、word2vecを作ってみたいと思います。 人文系の領域でコンピューターを使った研究は、最近デジタル・ヒューマニティーズなどと呼ばれてちょっと流行しているようです。私もデジタル・ヒューマニティーズやってみたいので、手始めにとりあえずやってみます。といっても今回の試みは遊びみたいなものですが、コードと手順は残しておくので、もっと本格的な研究のとっかかりになればと思います。 コードと手順は以下に残してあります。 コード: https://github.com/takada-at/sep_crawl Google Colaboratory: https://colab.research.google.com/drive/15MB_mhYbX4v

7月21日に投開票を迎えた参議院選挙。有志メンバーによる「#リアル選挙分析 参院選2019プロジェクト」では投票時間（8-20時）にあわせて、全国5,000サンプルにてネット調査を行い、投票行動の分析を行いました。 これまでテレビや新聞などの既存メディアを中心に公表された投票結果の分析は、性別や年代・地域などの限られたデモグラ属性によるものが中心でした。それ自体も有益な情報であるとはいえ、例えば同じ「30代の東京に住む男性」でも、そのライフスタイルにより置かれた環境が異なることは明らかです。そこで、今回は、各人の仕事の状況や社会観などを軸に調査と分析を行っています。 結果は以下のようになりました。ぜひTwitter等でシェアください！ プロジェクト実施者「#リアル選挙分析 参院選2019プロジェクト」 ※株式会社やNPO法人に所属する有志メンバーによる非営利のプロジェクト ※メンバーは N

クリス・チェインバーズ［大塚紳一郎訳］ （2019年4月1日刊行，みすず書房，東京, vi+330+xl pp., 本体価格4,400円, ISBN:9784622087885 → 目次｜版元ページ） 読売新聞大評が一般公開された：「統計学の原罪と救済 — 心理学の７つの大罪…クリス・チェインバーズ著 The Seven Deadly Sins of Psychology」（2019年7月14日掲載｜2019年7月22日公開） 統計学の原罪と救済　統計データ解析の界隈では、数年前から、これまで長らく使われてきた個々の解析手法ならびに一般的な研究ワークフローをめぐって論議の高まりが目につくようになった。本書の舞台である心理学はその“ホットスポット”のひとつだ。著者は近年の実験心理研究のあり方、とりわけデータの取り扱いをめぐる“後ろ暗い”行為の数々を指摘する。 本書が列挙する心理学の「大罪」の

さて，選挙も近づいてきたということで，アベノミクスの成果を示すデータを貼り付けていこうと思う。 選挙のたびに「経済」が強調されてきたのだから，有権者にとってアベノミクスの成果を確認することは必要不可欠である。 まずはツイッターで盛大にバズったこのグラフから。アベノミクス前の2012年を100とした賃金と物価と消費の推移である。 データ元：厚労省，総務省 消費税増税と円安により，物価が6年間で6.6％も上がった（赤）。 その一方，名目賃金は2.8％しか伸びなかった（青）。 だから実質賃金は，アベノミクス前と比べて3.6％も落ちた（緑）。 そして，実質世帯消費動向指数は9.3％も落ちた（黄色）。 日銀によると消費税増税による物価上昇効果は2％だそうだ。 残りの4.6％はアベノミクスがもたらした円安が最も影響しているだろう。 （なお，2015年に原油の暴落があったおかげで円安による物価上昇の勢い

ラノベのタイトルみたいな記事を書く、という夢が叶いました。 github.com 開発に至った動機 以前から、アマチュアの小説はプロに比べると、描写不足な傾向があるのかもしれない、と思っていました。 特に不足がちだと感じるのは「時間」に関する描写です。 季節がわからなかったり、昼か夜か、平日か休日かみたいなことが不明瞭な作品が多い気がします。 しかし印象だけで語ってもアレなので、実際に差があるのかどうかを計測してみました。 計算式は、 時間描写の文の数 * 時間描写分布のエントロピー / 文の数 です。 「時間描写分布のエントロピー」というのは「全体を通じて、どれだけ満遍なく時間表現が書かれているか」という数字だと思ってください。 例えば時間描写が冒頭部にしかなかったりすると数値が小さくなり、全編を通じて満遍なく描写されていると、数値が大きくなります。 あと時間描写というのは、一応「季節、

令和への改元を控え、「平成経済」を知るための重要な指標の一つである「賃金伸び率」の検証が、今年一月に発覚した政府の統計不正のためにできなくなっている。政府が毎月勤労統計の集計で不正を行っていた期間の資料を廃棄したことで、八年分の賃金が分からなくなったからだ。公表された資料には空欄が並ぶという、異様な状況となっている。　（渥美龍太） ルールでは全数調査をしないといけない東京都分の大規模事業所を、厚生労働省が二〇〇四年に勝手に抽出調査に切り替える不正を始めたため、以降の調査結果が実態より低く出るずれが生じていた。これにより、延べ二千万人超が雇用保険などを過少に給付されていたことが分かった。 問題発覚後、厚労省は一二年以降の結果を再集計して本来の数値を再現したが「〇四～一一年分は調査票などの資料を廃棄・紛失していて再集計ができない」（厚労省の賃金統計担当者）ため、公表資料を空欄とした。この空欄部

永田健の時代ななめ読み 「空気を読まない」を信条とするベテラン記者が、今起きている政治、社会、国際問題を「ななめに」論評します。賛同とお叱りが相半ばする人気のコラム（日曜更新） ただ「統計」というなじみの薄いジャンルであるためか、初報から政治問題化まで時間差が生じ、現在でも世論の関心はいまひとつに思える。そこで今週は「統計不正はどれほど大問題か」を、文系脳の私が例えを駆使し、分かりやすく読者に解説したいと思う。 私はひそかに「九州の池上さん」のポジションを狙っているのである。 ◇　　　　◇ 統計不正問題は多岐にわたるが、本丸の「毎月勤労統計」について論じる。 簡単に説明すれば、厚生労働省はこの統計の作成手法を不正に簡略化。それを途中から「完全版」に近づけるため数値の復元加工をしたところ、結果として実質賃金の伸び率がかさ上げされた。つまり実態より過大に「賃金が上がった」と公表していたのだ。