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はてなキーワード: 無作為とは
あっ！dorawiiアンチだ！
無作為抽出した人たちにクンニせいの投稿10件程度とこっちの投稿同じ件数だけ比べてもらってどっちの投稿者の投稿のほうが中身あるかという判定させたらもちろんこっちが中身あるってする人が多くなるでしょ。
ずっと定型文しか書いてない人の投稿が中身あるということにされるほど平均的な人間の認知歪んでない。
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20250803132524# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaI7lKwAKCRBwMdsubs4+ SLuGAP4pLXZgLkLvIheXyAHEJfbW+PybCFmes0UFqOIz6g9h4AD/SPn0jKOfA0jf xVZdujzi6xE+Ji+YU+u/wJF7ysP0UgU= =KBeg -----END PGP SIGNATURE-----
python import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import defaultdict # 飴の配布システムのシミュレーション class CandyDistributionSystem: def __init__(self): """ 設計意図: このシステムは経済における資源分配の不平等性をモデル化しています。 特に少数の特権層(Aグループ)が富を集中させ、再分配システムからも不均衡に利益を得る 構造的問題を表現しています。 """ # 各グループの人数設定 self.group_a_count = 8 self.group_b_count = 2498 self.group_c_count = 7494 self.total_participants = self.group_a_count + self.group_b_count + self.group_c_count # 飴の提出数設定 self.contribution_per_a = 624 self.contribution_per_b = 2 self.contribution_per_c = 1 # 各グループの総貢献計算 self.total_a_contribution = self.group_a_count * self.contribution_per_a self.total_b_contribution = self.group_b_count * self.contribution_per_b self.total_c_contribution = self.group_c_count * self.contribution_per_c self.total_contribution = self.total_a_contribution + self.total_b_contribution + self.total_c_contribution # 配布用と貯金用の飴の区分 self.distribution_limit = 10000 self.savings = max(0, self.total_contribution - self.distribution_limit) # 結果追跡用の辞書 self.results = { 'A': defaultdict(int), 'B': defaultdict(int), 'C': defaultdict(int) } def distribute_candies(self, method='original'): """ 設計意図: 配布方法の選択によって、特権の固定化や格差拡大がどのように進むかを 示します。'original'メソッドは意図的にAグループを優遇するよう設計されています。 Parameters: ----------- method: str 配布方法 ('original', 'lottery', 'first_come', 'new_condition', 'fair') """ # Aグループへの確定配布 a_distribution = 625 * self.group_a_count remaining = self.distribution_limit - a_distribution # 残りの参加者数 remaining_participants = self.total_participants - self.group_a_count # Aグループの結果記録 for _ in range(self.group_a_count): self.results['A'][625] += 1 # 各配布方法によって処理が異なる if method == 'original': # オリジナルの問題設定通りの配布（5000人に1個ずつ、残りは0個） lucky_count = remaining # 5000人が当選 # B+Cグループの混合リスト作成 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count random.shuffle(bc_participants) # 当選者に配布 for i in range(len(bc_participants)): participant_id, group = bc_participants[i] if i < lucky_count: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'lottery': # 抽選方式（BとCグループから無作為に5000人選出） bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count winners = random.sample(bc_participants, remaining) # 当選・落選のカウント for _, group in winners: self.results[group][1] += 1 # 落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'first_come': # 先着順方式（アクセス速度による先着順を乱数でシミュレート） # 設計意図: 先着順は単なる運の要素を超えて、情報格差や技術格差も含む制度設計 bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count # 現実では、情報を早く得られる人や高速インターネット接続を持つ人が有利 # これをシミュレートするため、Bグループにわずかなアドバンテージを与える bc_speeds = [] for id, group in bc_participants: if group == 'B': speed = random.random() + 0.1 # Bグループに小さなアドバンテージ else: speed = random.random() bc_speeds.append((id, group, speed)) # 速度順にソート bc_speeds.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True) # 当選者決定 for i in range(len(bc_speeds)): _, group, _ = bc_speeds[i] if i < remaining: self.results[group][1] += 1 else: self.results[group][0] += 1 elif method == 'new_condition': # 追加条件方式（恣意的な条件を設定） # 設計意図: 新たな条件の設定は往々にして既存の特権を温存するように設計される bc_participants = [(i, 'B', random.random()) for i in range(self.group_b_count)] + \ [(i, 'C', random.random()) for i in range(self.group_c_count)] # Bグループに有利な条件を設定（例: 特定の知識やスキルを持つ人のみ） # この「条件」は表面上は中立的だが、実際には特定グループに有利になるよう設計 def meets_condition(participant): _, group, rand_val = participant if group == 'B': return rand_val > 0.3 # Bグループには70%の確率で合格 else: return rand_val > 0.7 # Cグループには30%の確率で合格 # 条件に合致する人を抽出 eligible = [p for p in bc_participants if meets_condition(p)] # 条件に合致する人が多すぎる場合は抽選 if len(eligible) > remaining: winners = random.sample(eligible, remaining) else: # 条件に合致する人が足りない場合、全員に配布 winners = eligible # 当選者をカウント for _, group, _ in winners: self.results[group][1] += 1 # 落選者のカウント self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1] self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1] elif method == 'fair': # 公平な再分配方式（貢献度に応じた配布） # 設計意図: この方法は「貯金分」も含めた全ての飴を、各グループの貢献度に応じて分配 # これにより構造的不平等を軽減、結果としてより多くの人が少なくとも損をしない状態になる # 全飴（貯金分も含む）を使った配布 total_to_distribute = self.total_contribution # 各グループの貢献比率計算 a_ratio = self.total_a_contribution / self.total_contribution b_ratio = self.total_b_contribution / self.total_contribution c_ratio = self.total_c_contribution / self.total_contribution # 各グループへの配布数決定 a_share = int(total_to_distribute * a_ratio) b_share = int(total_to_distribute * b_ratio) c_share = int(total_to_distribute * c_ratio) # 端数調整 remainder = total_to_distribute - (a_share + b_share + c_share) if remainder > 0: # 端数は最も人数の多いCグループに c_share += remainder # Aグループの配布（均等配分） per_a = a_share // self.group_a_count self.results['A'][per_a] = self.group_a_count # Bグループの配布（均等配分） per_b = b_share // self.group_b_count b_remainder = b_share % self.group_b_count self.results['B'][per_b] = self.group_b_count - b_remainder if per_b + 1 > 0 and b_remainder > 0: self.results['B'][per_b + 1] = b_remainder # Cグループの配布（均等配分） per_c = c_share // self.group_c_count c_remainder = c_share % self.group_c_count self.results['C'][per_c] = self.group_c_count - c_remainder if per_c + 1 > 0 and c_remainder > 0: self.results['C'][per_c + 1] = c_remainder def calculate_net_gain(self): """ 設計意図: この関数は各グループの純利益/損失を計算し、資源分配の公平性を 定量的に評価できるようにします。純利益/損失は個人の観点から見た経済的公正性の 重要な指標です。 """ net_gains = {} # Aグループの純利益計算 a_contribution = self.contribution_per_a a_distribution = list(self.results['A'].keys())[0] # 全員が同じ数を受け取る前提 net_gains['A'] = a_distribution - a_contribution # BとCグループの純利益計算（加重平均） for group, contribution_per_person in [('B', self.contribution_per_b), ('C', self.contribution_per_c)]: total_gain = 0 for received, count in self.results[group].items(): total_gain += (received - contribution_per_person) * count net_gains[group] = total_gain / (self.group_b_count if group == 'B' else self.group_c_count) return net_gains def analyze_results(self): """ 設計意図: この分析関数は、各グループの分配結果を詳細に調査し、 制度設計の公平性、貢献度と報酬の関係、およびシステムの持続可能性を 評価します。政策分析においては、こうした多角的な検証が重要です。 """ # 各グループの純利益/損失 net_gains = self.calculate_net_gain() # 貢献度分析 contribution_percentage = { 'A': (self.total_a_contribution / self.total_contribution) * 100, 'B': (self.total_b_contribution / self.total_contribution) * 100, 'C': (self.total_c_contribution / self.total_contribution) * 100 } # 飴を受け取った人の割合 received_percentage = { 'A': sum(count for received, count in self.results['A'].items() if received > 0) / self.group_a_count * 100, 'B': sum(count for received, count in self.results['B'].items() if received > 0) / self.group_b_count * 100, 'C': sum(count for received, count in self.results['C'].items() if received > 0) / self.group_c_count * 100 } # 分析結果の表示 print("\n===== 飴の配布システム分析 =====") print(f"総飴数: {self.total_contribution}個 (分配用: {self.distribution_limit}個, 貯金: {self.savings}個)") print("\n--- グループごとの貢献と結果 ---") for group in ['A', 'B', 'C']: group_size = getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") contribution_per_person = getattr(self, f"contribution_per_{group.lower()}") total_contribution = getattr(self, f"total_{group.lower()}_contribution") print(f"\n{group}グループ ({group_size}人):") print(f" 貢献: 1人あたり{contribution_per_person}個 (総計: {total_contribution}個, 全体の{contribution_percentage[group]:.1f}%)") print(f" 受け取り状況:") for received, count in sorted(self.results[group].items()): print(f" {received}個: {count}人 ({count/group_size*100:.1f}%)") print(f" 飴を受け取った割合: {received_percentage[group]:.1f}%") print(f" 純利益/損失: 1人あたり平均 {net_gains[group]:.2f}個") print("\n--- 全体的な公平性分析 ---") print(f"最も得したグループ: {max(net_gains, key=net_gains.get)}グループ (+{max(net_gains.values()):.2f}個/人)") print(f"最も損したグループ: {min(net_gains, key=net_gains.get)}グループ ({min(net_gains.values()):.2f}個/人)") # 全員に飴が配布されたかどうか all_received = all(sum(count for received, count in self.results[group].items() if received > 0) == getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") for group in ['A', 'B', 'C']) print(f"\n前提条件「全員に配布」の充足: {'はい' if all_received else 'いいえ'}") if not all_received: total_without = sum(self.results['B'][0] + self.results['C'][0]) print(f" 飴を受け取れなかった人数: {total_without}人") return net_gains, contribution_percentage, received_percentage def visualize_results(self): """ 設計意図: データの可視化は政策の効果や不平等性を直感的に理解するために重要です。 このようなグラフィカル表現によって、各グループ間の格差や制度設計の問題点を 一目で理解できるようになります。 """ # グラフのセットアップ fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10)) # 1. 貢献度のグラフ contributions = [self.total_a_contribution, self.total_b_contribution, self.total_c_contribution] axes[0, 0].bar(['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'], contributions) axes[0, 0].set_title('グループごとの総貢献飴数') axes[0, 0].set_ylabel('飴の数') # 貢献度の割合をアノテーションとして追加 total = sum(contributions) for i, v in enumerate(contributions): percentage = v / total * 100 axes[0, 0].text(i, v + 100, f'{percentage:.1f}%', ha='center') # 2. 1人あたりの貢献度と受け取り数の比較 group_names = ['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'] contribution_per_person = [self.contribution_per_a, self.contribution_per_b, self.contribution_per_c] # 各グループの平均受け取り数を計算 received_per_person = [] for group, letter in zip(group_names, ['A', 'B', 'C']): total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items()) group_size = getattr(self, f"group_{letter.lower()}_count") received_per_person.append(total_received / group_size) x = np.arange(len(group_names)) width = 0.35 axes[0, 1].bar(x - width/2, contribution_per_person, width, label='提出') axes[0, 1].bar(x + width/2, received_per_person, width, label='受け取り') # 純利益/損失をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)): net = received_per_person[i] - contribution_per_person[i] color = 'green' if net >= 0 else 'red' axes[0, 1].text(i, max(received_per_person[i], contribution_per_person[i]) + 5, f'{"+" if net >= 0 else ""}{net:.1f}', ha='center', color=color) axes[0, 1].set_title('1人あたりの提出・受け取り飴数比較') axes[0, 1].set_xticks(x) axes[0, 1].set_xticklabels(group_names) axes[0, 1].set_ylabel('飴の数') axes[0, 1].legend() # 3. 各グループの受け取り状況の分布 # 各グループの受け取り状況を積み上げ棒グラフで表現 group_sizes = [self.group_a_count, self.group_b_count, self.group_c_count] received_counts = [] not_received_counts = [] for letter, size in zip(['A', 'B', 'C'], group_sizes): received = sum(count for received, count in self.results[letter].items() if received > 0) received_counts.append(received) not_received_counts.append(size - received) axes[1, 0].bar(group_names, received_counts, label='飴を受け取った人数') axes[1, 0].bar(group_names, not_received_counts, bottom=received_counts, label='飴を受け取れなかった人数') # 割合をアノテーションとして追加 for i in range(len(group_names)): if group_sizes[i] > 0: percentage = received_counts[i] / group_sizes[i] * 100 axes[1, 0].text(i, received_counts[i] / 2, f'{percentage:.1f}%', ha='center') axes[1, 0].set_title('グループごとの飴受け取り状況') axes[1, 0].set_ylabel('人数') axes[1, 0].legend() # 4. 貢献度vs報酬の分配公平性 # 貢献度と最終的な飴の配分の比較を円グラフで表現 total_contribution = self.total_contribution contribution_shares = [self.total_a_contribution / total_contribution, self.total_b_contribution / total_contribution, self.total_c_contribution / total_contribution] # 実際の配分シェアを計算 distribution_shares = [] for letter in ['A', 'B', 'C']: total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items()) distribution_shares.append(total_received / self.distribution_limit) # 2つの円グラフを並べて表示 ax4_1 = axes[1, 1].inset_axes([0, 0, 0.45, 1]) ax4_2 = axes[1, 1].inset_axes([0.55, 0, 0.45, 1]) ax4_1.pie(contribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_1.set_title('飴の貢献度割合') ax4_2.pie(distribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%') ax4_2.set_title('飴の配分割合') axes[1, 1].axis('off') plt.tight_layout() plt.show() # 飴の配布システムをシミュレート candy_system = CandyDistributionSystem() # オリジナルの配布方法を実行 print("\n===== オリジナルの配布方法 =====") candy_system.distribute_candies(method='original') original_results = candy_system.analyze_results() candy_system.visualize_results() # 公平な配布方法を実験 print("\n\n===== 公平な配布方法のシミュレーション =====") fair_system = CandyDistributionSystem() fair_system.distribute_candies(method='fair') fair_results = fair_system.analyze_results() fair_system.visualize_results() # 公平な配布と元の配布の比較 print("\n\n===== 配布方法の比較 =====") print("オリジナル方式と公平方式の純利益/損失差:") net_diff = {} for group in ['A', 'B', 'C']: original_net = original_results[0][group] fair_net = fair_results[0][group] diff = fair_net - original_net net_diff[group] = diff print(f"{group}グループ: {'+' if diff > 0 else ''}{diff:.2f}個/人") print("\n結論:") if net_diff['A'] < 0 and net_diff['B'] > 0 and net_diff['C'] > 0: print("公平な再分配により、Aグループの特権が減少し、BとCグループの状況が改善されます。") print("これは構造的不平等の緩和に効果的です。") elif net_diff['A'] > 0: print("興味深いことに、公平な再分配ではAグループさえも利益を得られます。") print("これは、現行システムが特定グループだけでなく全体の非効率性につながっていることを示唆しています。")
新型コロナ禍におけるこの薬は、科学・メディア・政治・世論・陰謀論・希望的観測が複雑に絡み合った「20世紀的パラダイムの崩壊」と「21世紀的情報戦の象徴」でした。
一言でいえば、それは**「パンデミックにおける“知のカオス”」を凝縮した鏡**です。
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「イベルメクチンが試験管内でSARS-CoV-2の増殖を99%阻害する」との**in vitro研究（試験管内の細胞実験）**が発表。
→ この結果が瞬く間に拡散され、「特効薬が見つかった」と期待が爆発。
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| 期待 | 現実 |
| 安全・安価な既存薬でコロナを治せる！ | 有効な血中濃度に達するには人間にとって危険な高用量が必要 |
| ノーベル賞受賞者の薬だ、効かないはずがない | 動物実験や観察研究での相関関係は、因果関係を保証しない |
| 治験の中には「効果あり」と言っているものもある！ | 多くの研究は質が低く、バイアスや偽造も存在（後述） |
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「高価な新薬（レムデシビル、モルヌピラビル）ばかり推されるのは製薬利権のせいだ。イベルメクチンは安すぎて儲からないから無視されている」
SNS・YouTubeでは「医者が真実を暴露」「WHOは嘘をついている」などのヒーロー物語の構造が流行。
→ 「正義の薬 vs 権力に支配された医学」という二項対立型の陰謀言説に。
• 結果、「効果がある」と断言する医師（多くは動画やSNSで活動）にすがる構図に。
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→ 米国の一部医師グループ。「政府は効果を隠している」と主張。
→ 例：長尾和宏医師、尾身茂氏への疑義、厚労省への嘆願書など。
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→ 中等症コロナ患者に対するイベルメクチンの効果はプラセボと有意差なし
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それは、「希望」「怒り」「不信」「過去の栄光」「ポスト真実」「情報戦争」が交錯する“社会的現象”である。
社会的には「人々の不安と信念がいかに現実を形作るか」を見せつけた象徴である。
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| 心理 | 内容 |
| 支配されている感覚への抵抗 | 「ワクチンを打て」「新薬を買え」という指示に反発したい |
| 知識エリートに対する嫌悪 | 医学会、大学、メディア＝上級国民への疑い |
| 人間の“簡単な答え”への渇望 | 「安価な既存薬で治る」は分かりやすく希望に満ちている |
| 成功体験の再利用 | イベルメクチンは過去に人類を救った薬 → だから今回も、という神話 |
新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）に対するmRNAワクチンの効果を検証したこれまでの研究には、いくつかの限界と問題点が指摘されています。以下に主要な点を整理します。
問題点：
無作為化されていないため、背景因子の調整が不完全。
健康志向バイアス（healthy user bias）：ワクチンを接種する人はもともと健康意識が高く、医療アクセスが良い傾向がある。
ワクチン未接種者がヘテロな集団：宗教的理由、アクセスの問題、健康状態の悪化など多様な背景がある。
結果的に、ワクチンの効果が過大または過小評価される可能性がある。
問題点：
初期の研究は野生株（Wuhan株）またはアルファ株を対象としており、デルタ株、オミクロン株への効果は別途検討が必要。
時間の経過とともに変異株が主流になるため、研究成果が急速に陳腐化する。
問題点：
多くの研究が中和抗体価を用いてワクチン効果を間接評価しているが、免疫の全体像（細胞性免疫など）を捉えきれていない。
問題点：
mRNAワクチンは**緊急使用承認（EUA）**で導入されたため、長期観察データが乏しい段階で接種が開始された。
特に若年層や小児、妊婦、高齢者における長期の副反応リスクや効果に関する知見は限定的だった。
心筋炎・心膜炎（特に若年男性）などのまれな副反応が、接種後になってから報告された。
問題点：
一部の研究で、製薬企業の関与によりポジティブな結果が強調される可能性がある。
ワクチンの承認や推奨が政治的判断と絡むことで、研究の客観性が揺らぐとの批判もある。
データの透明性や原データへのアクセス制限が批判されたケースもあった（例：Pfizerの臨床試験データ開示の遅れ）。
問題点：
何回接種すべきか（初回＋何度のブースター）という点でエビデンスが流動的。
異なるワクチンを組み合わせる「交差接種（heterologous prime-boost）」の評価が不十分。
感染歴のある人にとっての追加接種の意義も明確でなかった。
Polack FP, et al. (2020). Safety and Efficacy of the BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine. NEJM.
Baden LR, et al. (2021). Efficacy and Safety of the mRNA-1273 SARS-CoV-2 Vaccine. NEJM.
UK Health Security Agency. (2022). COVID-19 vaccine surveillance reports.
Subramanian SV, Kumar A. (2021). Increases in COVID-19 are unrelated to levels of vaccination across 68 countries and 2947 counties in the US. European Journal of Epidemiology.
Doshi P. (2021). Will covid-19 vaccines save lives? Current trials aren’t designed to tell us. BMJ.
はてな匿名ダイアリーで、前回の兵庫県知事選挙（令和６年度兵庫県知事選挙）について記録を残したものとして、雑感を残しておきたいと思う。
あまりにネガティブだと感じて一度は投稿せずに消したが、根強くキャンペーンが続くので、多少なりとも意味があるだろうと再度書き直した。
まず最初にスタンスを示しておくが、自分は新聞をはじめとするマスメディアは、社会の公器として、社会をより良くするために責任を持って欲しいと思っている。
明確に、社会の鏡ではなく、社会の鑑であるべきであると思っている。読者が快哉を叫ぶような記事を書くべきではなく、煙たがられても正論を説き、批判されても実利をとってほしい。
そのため、「アンケートで、辞任すべきであるという声が多い」として、辞任を迫るのは明確に誤りであると、きちんと解説記事を書くことこそが必要なのではないか。
責任の取り方というのは辞めることではなく、起こってならないことは再発しないように整えることだ。
安易にあいまいな定義の単語を使うべきではない。それはレッテル貼りや印象操作にしかならず、思い込みを強化するだけだ。
（おそらく善意もしくは悪意なく行なっているだろうことから個別具体例は挙げないが）そういったカルト呼ばわりするポストの延長線上に立花孝志がいることは忘れないで欲しい。
あれだけの騒ぎになって行われた兵庫県知事選挙の投票率55.65%が示すものは、「大半の有権者は無関心だった」であり、本質的には「日本人は選挙に関心が無い」ということくらいしか言えない。
まず少しだけ選挙について解説が必要になる。結論だけ言えば「選挙は概ね始まった時には終わっており、風が吹くのは例外である」となる。
日本の選挙においては、組織票（支持団体や業界団体など）と、地盤（後援会や地域でのネットワーク）とが、必要条件であり、これ無しにはスタートラインにすらつけない。
選挙について漠然と高校の文化祭の出し物を決めるような、その場で手を挙げて多数決で最多得票数を得たものが選ばれるというイメージが語られることがあるが、正しくない。
イメージとしては、出し物を決める投票を行う遥か前から、文化部派と運動部派と委員長派に分かれており、よほどのことがない限り、最も大きい派閥の提案が通る。
提案そのものはさほど重要ではなく、組織化されているか、地盤があるかが重要であって、最後にその提案の魅力で浮動票が動く。この浮動票の動向を選挙用語で、「風」と呼ぶ。
さて、その意味で前回の知事選挙は、概ね順当な結果に落ち着いたと言える。
つまり、離反者が出るほどの情報は出揃っていない段階での選挙なので、斉藤陣営は組織票も地盤も手堅く持っており、あとは浮動票だけであった。
翻って対抗とされていた稲村陣営は、野党系の支持を受けてはいたが、一本化されておらず、どこまで浮動票を取り込めるか、という点であった。
最終的な開票結果が斉藤陣営111万票に対して、稲村陣営98万票というのは、言っては悪いが、善戦した方ではないかと思う。
アンケート調査方法に問題があり恣意的だから、と書くと身もふたもないので少し解説をする。
例えば、該当アンケートであなたが「パワハラは容認できますか？」と聞かれれば「容認できない、不支持だ」とするだろう。
同様に「パワハラを認定された斉藤知事は辞職すべきですか？」と聞かれれば「辞職した方が良い」と回答する人も多いと思う。
いわば、属している組織や後援会を裏切る（離反する）決断を取れるかどうか、というのが投票行動の変化である。
そして、一番最初の「大半の日本国民にとって選挙には関心がない」というのも思い出して欲しい。
無作為なアンケートをとると、その概ね半分以上（通常の知事選挙は40%程度の投票率しかない）は、選挙に行かない。無関心である。
これらが組み合わさると、「投票には行かないが憤る人」や「アンケートでは憤るが実際には支持（投票）する人」が生まれる。
アンケートが恣意的と書いたのは、「では斉藤知事は責任をとって、給与返上をすべきですか？」と聞いていないからだ。
問題を起こした人物がいる、その人物は責任取るべきである、辞任 or 継続 という形式だと、人は辞任を選ぶ。
組織票が割れた場合、地盤が弱い場合、突発的に浮動票の得票率が高くなった場合に、風が吹いて盤面がひっくり返ることがある。
ただ、そうした場合でも概ね１０％程度の変動であり、強固な地盤がある場合にこれを覆すのは容易なことではない。
私が最初に「マスメディアは社会の鑑であって欲しい」と書いたのはこのためで、兵庫県内の状況を冷静に見ると、もはや辞任を迫るフェーズは終わってしまった。
そのため、このマスメディアによるネガティブキャンペーンは、社会の鏡として、読者のニーズに応えているにすぎない。端的に言えばニュースバリューがあるだけである。
今後、パワーハラスメントを再発させないためにどのようなことが行われると表明されており、それがどう実行されているのか、どう確認できるかを監視するのが重要であり、
また、公益者通報保護制度はどのように運用されるのか、その信頼が失われたとして、如何にして信頼を取り戻していくのかを監視して報道するのが社会の公器としてのあり方ではないか。
まさに前回報道合戦を繰り広げたために起きた、拙速と言うしかない不信任決議がどのような結果を招いたのか、思い出して欲しい。
（前回の選挙後の雑感にも書いたが、内部告発文書の裏どりと解説を行い、議会に結論を待つ様に諌める姿勢を取るべきではなかったのか思う）
そうした地味な報道はニュースバリューとしては読者のニーズに乏しいのかもしれないが、スキャンダラスな報道をするのは週刊誌だけで良い。
長々と書いてお前は斉藤支持者なのだろうと言われるかもしれないが、前回の投票先は記載しない。
全ての選挙における秘密はこれを侵してはならないと憲法にも記載されている。防衛的な文章を書くためだけに使用して良いような軽いものではない。
私は、兵庫県知事が公約達成率を公表しているのは支持するが、達成度合いが曖昧なのは問題だと感じている。
若者の支援を打ち出しているのは支持できるが、では井戸県政と比べてどうかと言われれば、まだ進捗は芳しくないと思う。
詰まるところ、支持不支持や辞任続投というのは大雑把にすぎるのだ。給与を返上したから禊が済んだとも思わないし、複雑な物事を単純に解決しようとしすぎるのは良くない。
マスメディアは、もっと真剣に、握りつぶされない内部通報や告発者をどうすれば守れるのかを徹底的に調査報道して欲しい。
そして一番重要なのだが、もしここまで読んでくれたのだとしたら、あなたの住んでいる街はどうだろうか？
都内に住んでいるのだとするなら、都知事が今月何をしたか知っているだろうか？市に住んでいるとして、今月の市議会は何を話していただろうか？
斉藤支持者はカルトだという投稿にいいねをつける前に、兵庫県民は変わらないと書く前に、あなたの住む街について無関心ではないだろうか？
「XX県の人間は、YYという問題を認識できない愚か者だ」と急に指摘された時、知らなかったでは政治に無関心すぎる。
兵庫県政を憂いてくれるのはありがたいが、スナック感覚でスキャンダルをつまむだけなら止めた方が良い。
スキャンダラスな民意で誰かが動くと、同じ理屈で先鋭化した集団がどこかに向かうのを止められなくなる。
どの陣営にとっても必要なのは再発防止であって、魔女狩りではないはずだ。
繰り返しになるが、選挙は概ね始まった時には終わっているのだ。報道次第でどうにでもなる風だと思われているのには、理由がある。
投票したい候補がいないのかもしれないが、ここは理想の楽園ではなく、現実の日本で、出されたカードから選ぶことしかできない。
棄権しても良いが、白紙委任状を提出していることは忘れないで欲しい。
自分がカードとして打って出る権利は存在するが、地盤看板鞄が無ければ実質的には意味を持たない。
同じように白票を投票所に入れにいく権利はあるが、現実の選挙戦では、システムを理解していない表明にしかならない。
今日から自分の住む地域の推し政党を決めろとは言わないから、せめて自分の暮らす地方自治体が何をしているか、何を課題と感じているかは、知っておいて欲しい。
他山の石として欲しい。
A：占いを擁護する立場。占いは人類の知の蓄積によって成り立っていて、一種の統計学であると主張する。
B：デーテサイエンティスト。統計学の定義に基づき明確に否定するが、さらに踏み込んで統計と占いの違いについて考察を深める。
ーーーー
A：
占いって、私は統計学の一種だと思ってる。根拠のない迷信じゃなくて、何千年も続く人類の観察の記録なんだよ。未来を占うっていうといかにもスピリチュアルだけれど、やっていることは記録に基づいた未来の予測だと思うんだ。
B：
“統計学”という言葉を使う以上、定義をはっきりさせたい。統計とは、収集されたデータに対して分析手法を適用し、仮説の妥当性を数量的に評価する科学だ。それに照らして、どこが一致してる？
A：
たとえば、古代メソポタミアの粘土板。占星術の記録がびっしり刻まれてる。
中国でも『推背図』とか『麻衣神相』のような人相・手相の書物がある。顔や掌の特徴と性格・運命の関係を記録し続けてきた。
これって、何世代にもわたる「人間観察のデータベース」じゃない？
B：
なるほど。記録があったというのは事実として受け止めるよ。でも、そこに統計的手法が適用されていたかどうかは別問題じゃないかな。
観察を重ねて記録しただけでは、まだ統計とは言えない。記録と分析の間には大きな壁がある。
A：
でも、現代のビッグデータだって、まずはログの蓄積から始まるでしょう？
誰かが「この特徴のある人はこういう傾向がある」と気づいて記録し、それが繰り返されていくことで、パターンが浮かび上がる。
占いも、記録、観察、分類の繰り返しのなかで体系化されてきた。
それって、人類が自然言語のまま統計を使っていたとも言えるんじゃない？
B：
うーん、そうだね。でもそれは「分類体系の構築」であって、「統計的検定」ではないよね。
現代の統計では、偏りを排除するために無作為抽出をし、仮説を立てて、有意性を評価し、モデルを検証するプロセスがある。
そこまでの枠組みがなければ、観察に基づいた民間知以上のものではないよ。
A：
でも、仮説と検証という意味では、「こういう手相の人は金運が強い」という記述があって、それが社会的に広まり、また観察と照合されていく。
たとえば江戸時代の占い師は、町民の情報を口伝と記録で積み上げて、実地で確かめながら修正していた。経験に基づいたフィードバックループはあったはず。
B：
その修正は、科学的方法というよりは職人的直感の調整だと思う。
それを統計と言ってしまうと、統計学の原則――とくに再現性と定量評価という根幹を見失う。
繰り返すけど、分類・記録・経験知は尊重されるべきだけど、統計学とは異なるものだね。
でも、たとえば――職業的な占い師のなかには、次の占いに活かすために、過去の顧客の情報を残していた可能性もあるよね。
具体的には、顧客の年齢、性別、相談内容、それに対する占いや後日の結果などを、ある種の指標――もっと言えば、数的データとして記録していたのかもしれない。
もちろん、「定量性」や「再現性」なんて言葉は使われていなかっただろうけど、職業的な技能の向上を目的として、定量的なパターン化や、再び同じ条件のときに同じ判断を下すための記録――つまり再現性の確保――といった実践があったとは考えられないかな？
B：
仮にそうだとしても、やはりその段階では統計的実践“のようなもの”にとどまってる。
というのも、統計には「個人の洗練された技能」ではなく、「誰が再現しても同じ結果が導ける仕組み」が要求される。
つまり、個人のノートではなく、手法が公にされていて初めて科学的統計となるんだ。プロセスの一部を似た形で持っていても、方法論の体系性、透明性、客観性がなければ、統計には至らない。
A：
でも、もしその記録が複数の占い師のあいだで共有されていたとしたら？
たとえば、ある手相を“成功線”と呼び、似た傾向があることが何人もの観察によって確認された。
彼らは言語化や体系化は未熟だったかもしれないけど、実地に基づいて知識を交換し、反復性を探っていたとすれば？
B：
でもそこで重要なのは、知識が主観や共同体内の物語からどれだけ離れたかなんだ。
再現性や定量性の基準が“信頼”や“経験”ではなく、誰でも検証可能な数値とロジックに移行したとき、初めて統計学になる。
A：
逆に言えば、検証可能な数値と論理構造が整っていれば、占いが統計に近づくことは可能だということだね？
B：
理屈としてはそうだ。ただし、それはもう“占い”と呼べるのかは別問題になる。
“出世確率85％”という言い方は、もはや占いの言語体系とは異なるよね。
そこにはあるのは、“未来の文脈を語るストーリー”ではなく、“数値による予測モデル”だ。
もしそこまで洗練されたなら、それは予測分析や意思決定支援システムであって、“占い”ではなくなる。
A：
なるほど。つまり、方法論を厳密化すればするほど、占いは占いでなくなる――そういう逆説かな。
B：
そう。占いが人を惹きつけてきたのは、“定量評価”ではなく、“意味づけの多義性”だと思う。
統計モデルには、曖昧さを排除するための規律がある。でも、占いはあえて曖昧さを許容することで、文脈に寄り添ってきた。
A：
“予測の精度”ではなく“受容の文脈”が優先された、ということだね。じゃあ占いって一体なんなんだろう？
B：
それは、統計でも科学でもないけれど――人間が不確実性に意味を与えようとする文化的な装置だと、だと考えたらどうかな。
占いは「何が起こるか」を当てるというより、「どう向き合えばいいか」を導くための解釈のフレームワークなんじゃないかな。
A：
うん……それは確かに実感としてある。
誰かに未来を言い当てられるというより、「こういう傾向があるかも」と言われて、自分の中で“腑に落ちる”瞬間がある。
たぶんその“腑に落ちる”構造のなかに、神秘的な偶然性以上の根拠を持ちたいとか、パターンに基づく意味づけをしたいという人間の欲求がありそうだね。
B：
そうだね。統計モデルは「正解に近づく」ための道具だけど、占いは「意味に近づく」ための儀式だと言ってみようか。
A：
なるほど、私が「占いは統計だ」と言いたかったのは、私自身も納得が必要だったからなのかもしれないね。
とくに人生の節目とか、選択に迷ったときって、ただ確率を言われるより、何かに“意味づけ”された言葉のほうが、なぜか前に進む力になるんだよね。
B：
統計が提供するのは「最も起こりやすいこと」かもしれないけど、占いは「今のあなたに必要な意味」を差し出そうとする。
人間って、ランダムな出来事や曖昧な未来に、何かしらの秩序や法則を見出したい生き物だから
科学や統計だけじゃなく、物語や象徴の体系――つまり占いのような営みも必要とされてきたんだろうね。
A：
でも、占いも統計も、不確かな未来を生きるため、人間の考え出した営みであることは変わりはないよね。
B：
どちらも「未来に対する不安」を前にして、人が手にした道具なんだと思う。
A：
なるほどね。
B：
……その答えは、やっぱりノーだと思う。占いは統計学ではない。
A：
そして、「人間にとって統計と占いのどちらが役に立つか？」という問いには、
たぶん――両方だね。
B：
そのとおり。
理性で世界を測ることと、感情で世界を抱きしめること。その両方があって、やっと人間はバランスを保てるんだと思うよ。
A：
数学の問題を解きながら、同時にラジオから流れてくる音楽に耳を傾ける。
そんなふうにして世界を感じ取るのは、たしかにアンビバレントな営みかもしれない。でも、だからこそ――私たちは人間なんだね。
経済物理学（econophysics）は、物理学の概念を経済現象に応用する学際的アプローチで、統計力学や複雑系理論を活用します。
人間の意思決定を「選択空間の中での動き」と見れば、物理的な枠組みでその挙動を記述することも可能です。
物理学では「エントロピー」は無秩序さや情報量の多さの尺度です。これを意思決定に当てはめると
経済行動やマーケティングでよく言われる「選択肢過剰のパラドックス（The Paradox of Choice）」は、まさにこのエントロピー的観点を裏付けます。
人間は低エントロピー環境（選択肢が少ない）ではより素早く、安定した決定が可能。
これは脳がエネルギー最小化（エネルギー最小原理）を志向しているからと見ることもできる。
原初ミミック（リクチョウチンヤドカリの突然変異体）が宝箱に済み、そこで狩りを学習し、形質を超遺伝させ、宝箱型のリクチョウチンヤドカリ亜種が産まれた
変種か？ https://jspp.org/hiroba/q_and_a/detail.html?id=5064
地域の魔協を介して口頭や作図によって魔法を行使するのは団体割引で安い（月に奇形の羊一匹ほどで済む）。脳内での上位空間との対話だと海外通信料、輸送量、特急料金で高くつく。1ヶ月の平均使用量をこれでまかなうと咲いた無花果、月を覆うシデ、四次元空間要素に巻き付くヤドリギなどを標準運河牛車2台分ほど要求される。
薬学は魔術の理性を象徴する。理性を持って真理を探求し、自然に魔力を見出す。薬草の組合せを間違えたら結果は伴わないし、再現性がある。
儀式は実際に魔法を行使する、人類の魔法獲得のイコンだ。ただでさえ不安定で無作為な魔というものに、厳密な手順を持って再現性を付加する。理のない魔法に理を植え付ける、ある意味での魔への冒涜。
さらに、その厳格な手順への冒涜として現代魔術がある。あらゆる手順を省略してリスク込みで即発動する、利便性を追い求めた、理論を置き去りにした応用技術。
物語風で口伝の呪術譚は各世代で自己訂正しながら長い時間をかけて変化していく。物語から導かれるべき呪文は、まるで暗号のようになる。千年前の協会は、このことすら見越していた。普及と暗号化を同時に行ったのだ。一方で原文は協会が保存している。これが民間と正式を分ける権威となる。
ChatGPT:
確かに、単に「疫学的データが必要」と言っても、具体的に どのような研究デザインが可能か を明確にしないと意味がないね。また、倫理的・科学的に実施可能かどうかも考慮する必要がある。
疫学研究のデザインにはさまざまな種類があるが、ここでは社会的影響を評価するために適したものを挙げてみる。
1. 観察研究（Observational Studies）
倫理的な問題が少なく、社会的な現象を分析するのに適した方法。
対象群: ある特定の嗜好を持つ人々（例：ロリコン向けコンテンツを消費する人）と、そうでない人を長期間追跡。
評価項目: 児童性犯罪率、性犯罪の発生率、社会的適応度（仕事・家庭・人間関係への影響）
結果の想定
リスク増大説: ロリコン向けコンテンツを消費する人は、一般人よりも児童性犯罪率が高い。
リスク低減説: コンテンツを消費することで、犯罪の代替手段となり、実際の犯罪は減る。
そもそも「ロリコン向けコンテンツを消費する人」をどう定義し、追跡するかの問題。
対象群: 既に児童性犯罪を犯した人（ケース）と、犯罪を犯していないが似た社会属性を持つ人（コントロール）。
評価項目: 両者の間で、ロリコン向けコンテンツの消費率に有意な差があるか。
結果の想定
リスク増大説: 児童性犯罪者の方が有意にロリコン向けコンテンツを消費している。
無関係説: 差はない。
因果関係を証明するのが難しい（犯罪を犯したからロリコンコンテンツを消費するのか、それともその逆か？）。
2. 介入研究（Interventional Studies）
因果関係を明確にするために、何らかの介入を行い影響を見る方法。ただし、倫理的に実施可能かどうかが問題。
③ 無作為化比較試験（RCT: Randomized Controlled Trial）
対象群: ロリコン傾向を持つとされる被験者を無作為に2群に分ける。
B群: 何も見せない（対照群）
評価項目: 性的興奮度（生理的指標）、犯罪傾向（心理テスト）、実際の犯罪発生率。
結果の想定
無関係説: 差がない。
倫理的に実施不可能（特定の嗜好を持つ人に意図的に刺激を与え、犯罪発生を測るのは倫理的に許されない）。
被験者の選定が困難。
3. 時系列分析（Time-Series Analysis）
ある国や地域で「ロリコン向けコンテンツの規制」が行われた場合、その前後で犯罪率の変化を分析。
結果の想定
無関係説: 変化なし。
他の要因（経済状況、法改正など）が影響する可能性があり、単純な因果関係を証明しにくい。
対象群: ロリコン向けコンテンツを見る群と、そうでない群を比較。
評価項目: 性的興奮を示す脳領域の活動変化、衝動抑制機能（前頭前野の活動）。
結果の想定
リスク低減説: コンテンツを見たことで、満足し、衝動が抑えられる。
無関係説: 影響なし。
脳の反応と実際の行動との関連性が不明確。
「犯罪に至るか？」を測ることができない。
まとめ
観察研究（コホート・症例対照研究）なら可能だが、因果関係を証明するのは難しい。
自然実験（政策の変化を利用）なら実施可能だが、他の影響を排除するのが難しい。
心理学・神経科学研究は補助的に使えるが、社会的影響の証明には不十分。
このように考えると、「疫学的データを取る」と言っても、 どこまで実行可能で、どこまで意味のあるデータが得られるのか？ を考えながら議論しないといけないね。
ChatGPT:
そうだね。疫学的データを取得するのは現実的に難しいし、ポルノのゾーニングについては既に社会的な合意が取れている。その前提に立てば、ロリコン向けコンテンツも同じ枠組みで扱うのが合理的だと思う。
成人向けコンテンツ（ポルノ）は 「未成年に触れさせない」「適切な流通経路を確保する」 という社会的合意のもとで扱われている。
これと同じように 「ロリコン向けコンテンツも、未成年の目に触れないように管理されるなら許容される」 という考え方が妥当。
オンラインでの販売時に 年齢認証を義務化（18歳未満は購入不可）。
SNSなどのオープンな場では、未成年が目に触れにくい仕様にする。
実在の児童を描写したもの（児童ポルノ）は違法なので、完全なフィクションであることを明確にする。
キャラクターデザインや描写において、実在の児童と誤認されないように注意する（例: 「18歳以上のキャラクター」と明示する）。
すでに「成人向けコンテンツのゾーニング」は社会的に受け入れられている。
これをロリコン向けコンテンツにも適用すれば、新たな枠組みを作る必要がない。
一方で、無制限に流通させると「未成年の目に触れる」などの問題がある。
ゾーニングを徹底することで、両者の折り合いをつけることができる。
科学的なリスク評価が困難な以上、社会的合意に基づくルールが最適
疫学的データの取得が現実的でない以上、「実害があるかどうか」の結論を出すのは難しい。
ならば、「すでに社会的に機能しているゾーニングのルールに従う」のが最も現実的。
✅ ロリコン向けコンテンツは ポルノと同じゾーニングルール を適用すればよい。
✅ 未成年が触れられないように管理すれば、禁止する理由はない。
✅ 疫学的データを取るのが非現実的なら、既存の社会的合意を活用するのが合理的。
「部分を見て全体を区別するのが差別だ」みたいな旨のコメントにすげースターが付いてた記憶がある。
でもそれって理想論過ぎやしないかと、ずっと自分の中で落とし込めずにモヤモヤしたままになっている。
性別だったり出身だったり民族だったり、そういうのに対して、ここでは頻繁にあーだこーだ言われるのでモヤモヤは溜まる一方。
自分は性質Aに属するが、最近は性質Bに属する人が罪を犯したという報道をよく見聞きする。
それを受けて自分は性質Bに属する人を無作為に遠ざけていたが、犯罪率は性質A,Bに有為な差はなかった。
これを差別だから止めようというのはわからんでもない。差別が指す意味の範囲をここまでにするならモヤモヤすることもない。
じゃあ性質Bに属する人の犯罪率が90%だとして、それでも無作為に遠ざけることは差別だから止めなければいけないのか？
この例え話の問題は、全体を区別する判断に足る部分の大小によるのか？
犯罪率90%なら妥当な区別だから差別ではなく、でもxx%なら妥当とはいえない区別だから差別になるのか？
犯罪率90%である性質Bに属している以外の情報がない特定個人に対しては、性質Aに属する人と同様にまず接することが求められているのか？
犯罪率が高いという情報に基づくある範囲までの行為は自衛として妥当だから差別ではなく、それを超えると妥当とはいえないから差別なのか？
犯罪という明確に権利を侵害する行為に対してならば妥当だから差別ではなく、たとえば外見に対して思うところがあり不快を覚える程度ならば妥当とは言えないから差別なのか？
自分が罪を犯した経験もなければ犯したくもないという立場であるのに、ただ性質Bに属するからと、前科者犯罪者のような扱いをされたら確かに不当であると感じるだろう。
自分は性質Aに属するからモヤモヤしているのか？性質Bに属してはいるが、扱いが前科者犯罪者ほどではない、許容しうる範囲を逸脱していないからモヤモヤしているのか？
自身に不利益が及ぶ可能性があるのならば、誰しもが差別はするはずだと考えているからモヤモヤしているのか？
程度や種類によって差別という言葉を当て嵌めたり当て嵌めなかったりするのは当然で、ひろく受け入れられ明文化された尺度なしにある行為を差別だとすることに限界を感じているからモヤモヤしているのか？
