男性の４４％は自宅のトイレで座って排尿する――。ＮＰＯ法人日本トイレ研究所が１０日、「いい（１１月）トイレ（１０日）の日」に合わせて、アンケート結果を発表した。尿が飛び散らないよう配慮する「座って派」と「立って派」（５５％）が拮抗（きっこう）している実態が明らかになった。 トイレ研は１９８０年代から子どものトイレ環境の改善や、災害用トイレの普及に取り組む。今回は１０月、２０～６９歳の全国の男性５１５人にウェブ上で排尿の実態や悩みを聞いた。 座って派の内訳では、家族に言われたのでという人の割合は、自分の意思とする人の４分の１以下。自発的な人が多かった。 「キレが悪い」「人より近い…

というか食べたことすらない。 美味いのか？

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もう1年以上前になるが、骨髄提供をしてみたのでその感想をつらつらと書きます。 そもそも献血が好きだったので、骨髄バンクの登録もそのついでにした。登録はしたけど5年くらい音沙汰はなかった。 適合のお知らせは、オレンジ色のでっかい封筒で送られてきた。 「あ、これ、いつもの骨髄バンクニュース送ってきただけじゃないな」ってすぐにわかった。 ＝＝ ここから先、■は個人的にめんどくさいこと、★はマジでデメリットだなって思ったことですので、面倒な方は■は読み飛ばしてください 提供する意思を骨髄バンクに返信するまで■最初に返信する書類の多さにもうめんどくさくなる 患者さんに提供する骨髄液だから、健康面について聞かれるのはしょうがないなと思いつつ、読むだけでも結構多い。 「貧血に最後になったのはいつか」とか覚えてない。己の記憶力のなさが憎い。 とはいえ、基本的に健康優良児なのであんまり気にせず進む。 ■当た

描写や垣間見える作者の思考がとことんムカつく、虫酸が走る、吐き気がするような漫画ってなにか無いですか？

うつヌケ うつトンネルを抜けた人たち 作者: 田中圭一 出版社/メーカー: KADOKAWA 発売日: 2017/01/19 メディア: 単行本 この商品を含むブログ (15件) を見る おれは田中圭一のファンである。『神罰』だって最初に単行本で出たときに買った。ネット上で公開されている漫画（『ペンと箸』）だって面白いし、本人がたまにTwitterに投下するネタだって好きだ。 が、この『うつヌケ』は、世間の評判とは裏腹に、どうも読んでいて胸糞悪くなった。だって、紹介されている人間が、人類の上位2%、多く見積もっても5%くらいに入るような人ばかりなのだもの。 ともかく、仕事ができる、特別な才能がある、成功を収められる、それだけのスペックがある人間ばかりだ。「無理をしなくて休んでいいんだ」で休む金銭的な余裕がある、あるいはよりどころになる親だの配偶者だの、家族がいる。そんな上流の人間が大うつ病

認証済みアカウントとは、本来は著名なアカウントが本人あるいは公式のものであることを示すためのもので、Twitterのヘルプセンターには「Twitterによる支持を黙示的に表明するものではありません。」とあるが、一般的にはTwitterが認めたアカウントであり、ステータスを示すものとみなされている。 ケスラー氏の場合は政治分野で「関心を集めるアカウントであると判断された」のだろう。とはいえ、フォロワー数は本稿執筆現在わずか1万3828人で、どういう基準で認証されたのか疑問が残る。 Twitterは公式アカウントで、「アカウントの認証は本人であることを認証するものだが、（Twitterによる）支持あるいはそのアカウントの重要度の指標と受け取られている。われわれがこの混乱を生んでしまったことに気づいており、解決の必要がある」と混乱を認め、この問題を解決するまで認証を停止するとツイートした。 同社

スーパーマーケットや百貨店など流通業界で働く人の７０％が客から暴言や説教といった悪質なクレームなどを受けた経験があると回答したことが労働組合が初めて行った実態調査でわかりました。組合側は「ここまで大変な思いをしているのかと驚いた。度を超えたクレームに対しては毅然（きぜん）とした対応を取るよう求めていきたい」としています。 それによりますと、仕事中に客から悪質なクレームなどの迷惑行為を受けたことがあると回答した人は３万６０００人と全体の７０％に上りました。 迷惑行為の内容について複数回答で尋ねたところ、回答した人のうち、「暴言」が４９％の２万４１００人、「同じ内容を繰り返す」が２９％の１万４２００人、「説教など権威的態度」が２７％の１万３３００人で、「セクシュアルハラスメントを受けた」という人もおよそ１０％の４９００人いました。 また、心身への影響について尋ねたところ、回答した人のうち９０％

さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを