はてなキーワード: ベイズとは
相関係数が低ければ有意にはなりにくいって自分で書いてんじゃん 相関係数がp値に関係するって自分で書いておきながらなんで最後で逆のことを言い出すんだ
いや、たとえば有意水準5%で検定をする、と決めて始めたときに、p値が0.06となるか0.04となるかは大違いだけど、0.04となるか0.01となるかには違いはない。仮説検定というのはそういう通るか通らないかのゼロイチのもので、0.04よりは0.01の方が精度が高いロバストな結果と評価するものじゃないよ。相関係数が低いとp値（2変数でのｔ検定だとほぼ同義に近い）は高くなり棄却に失敗しやすいが、それが意味を持つのはあくまで事前に設定した有意水準のところより上か下かだけ。だから先程のような書き方（ちゃんと、「有意という結果が出た下では」って書いてあるよね）になったわけだけど。で今回の、論理的思考力の高さと斎藤氏は陥れられたとみなすことに有意な相関が見られたというのに対して、有意と言っても相関係数が低い（p値がギリギリなくらい大きい）から信頼性の無い結果だとか、これがもっと相関係数が高い・p値が小さい結果だったらもっと信頼性が高かったみたいな評価をしてはならないんだよ。p値はそんな風に使えるものではないからね。
あと、どうしてベイズって言うかだって？だってまさにやりたかった、ゼロイチだけではない証拠の強さを表せるものとしてベイズファクターがあるから。ベイズファクターならそういう使い方が出来るけど、p値は無理。相関係数が高ければ高いほど、p値が低ければ低いほど強い証拠が得られたなんて使い方はできないものなの。
もしかしてp値を「帰無仮説が正しい確率」のようなものとして理解している？もしそう誤解していたら、確かに低ければ低いほど帰無仮説が間違っている（つまりその余事象の対立仮説が正しい）確率が高い、信頼性が高いって評価できるように思うかも知れないけど……
それとも、p値が小さければ有意水準5%だけでなく有意水準1%や0.5%でも有意に帰無仮説と異なると言えるぜ、そうなりゃ非常に高い統計学的有意性が得られたぜ、みたいな話？でも、仮説検定では有意水準は事前に決めなければならないものだから、後からより低いもので有意となるp値が得られたとしても意味はない。
もちろん実際には、とても低いp値が得られるような時にはそうでない場合よりもベイズファクターのような証拠の強さを表せる方法での分析を採用していたら強い結果が得られた可能性は高いだろう。逆にギリギリのp値だったら弱い結果となる可能性は高い。でもそれは、仮説検定を行うという研究デザインでやっているものに対して有効な批判にはならないんだよ。まさに筋違いな批判であって。
（ｔ）検定というのはゼロイチで結果が決まるものだから、有意という結果が出た下では相関係数が大きい小さいは関係ないというか、そのことで検定の結果や評価に問題があるとは言えないよ。
もちろん相関係数が低ければｔ検定が有意にはなりにくいわけだが、有意になった上では相関係数が大きいものの方が説得力が高いとはならない。
いや高いだろ
相関係数が低ければ有意にはなりにくいって自分で書いてんじゃん 相関係数がp値に関係するって自分で書いておきながらなんで最後で逆のことを言い出すんだ
そういうことをやりたいならベイズでないとね。
なんでこういう半端に統計かじった感じの人ってベイズを妄信しがちなんだろうね
ま、もっとも執筆者当人が「非常に弱くではあるが認められた」といった強弱含む評価をしていて、検定とはどういうものかを誤解している可能性はあるけど、これはnoteでの殴り書きでなく論文にするならその過程で指摘を受けて直ると思う。
検定の話と相関の強弱の話は両立しうるだろ なんでこんなバカみたいなことすらわからずにウエメセで評論を書けるのかりかいできない
そもそもこの程度のことさえ指摘できない連中が査読してるパターンなんて無数にあるだろ ウエメセで馬鹿なこと書いてドヤってる奴もすぐわいてくるくらいだし
あと、相関係数が低いものを有意と言うことはそもそもp-hackingとは言わないよ。これがたとえば裏でSRSやCRT以外にも様々な数値とで検定を行っていて、その中で有意となったがSRSやCRTだけだったときに、有意とならなかったものを公表せずSRSやCRTの結果だけを出していたならp-hackingの一種だけど。
でも今時の論文は最初に（検定などをする前に）SRSやCRTを使うという設定や有意水準の設定など決め事をした上でやるのが最低限の流儀なんで、それくらいは守ってるんじゃないかな。
ここは同意
（ｔ）検定というのはゼロイチで結果が決まるものだから、有意という結果が出た下では相関係数が大きい小さいは関係ないというか、そのことで検定の結果や評価に問題があるとは言えないよ。もちろん相関係数が低ければｔ検定が有意にはなりにくいわけだが、有意になった上では相関係数が大きいものの方が説得力が高いとはならない。そういうことをやりたいならベイズでないとね。ま、もっとも執筆者当人が「非常に弱くではあるが認められた」といった強弱含む評価をしていて、検定とはどういうものかを誤解している可能性はあるけど、これはnoteでの殴り書きでなく論文にするならその過程で指摘を受けて直ると思う。
あと、相関係数が低いものを有意と言うことはそもそもp-hackingとは言わないよ。これがたとえば裏でSRSやCRT以外にも様々な数値とで検定を行っていて、その中で有意となったのがSRSやCRTだけだったときに、有意とならなかったものを公表せずSRSやCRTの結果だけを出していたならp-hackingの一種だけど。でも今時の論文は最初に（検定などをする前に）SRSやCRTを使うという設定や有意水準の設定など決め事をした上でやるのが最低限の流儀なんで、それくらいは守ってるんじゃないかな。
https://anond.hatelabo.jp/20240615223307
前々から思ってて、さらにこの対談見て確信したけど、暇空さん、地平線の向こう側に勝手に一人で行ってない？
物事の理解や議論の折衷みたいな考え方の1つとして、哲学ではガダマー『真理と方法』(1960年)という本に1つの答えがある。（まあ、人間の脳における「理解」の現代の専門分野は、脳科学や認知心理学(cognitive psychology)に取って代わった感もあるが）
これはどんな考え方かというと、「理解」とは「地平の融合 fusion of horizons」であるという考え方である。
では「地平の融合」とはどういう概念かというと、今まで持ってる知識に新しい知識が合わさってこの中間（水平）にくる、というこの作業が「理解」というシロモノであるといっている。
例えば、新しいモノをわかりやすく理解するために例え話を使ったりするが、これはまさに、新しいモノを事前に知ってる古いモノで例えて理解という作業を試みてるわけである。
さらに、確率・統計に例えるとこの概念はベイズ統計にかなり近い。ベイズ統計では事前に知ってる事前確率（事前情報）に新しい観測データとして尤度（新しい情報）を計算しそれを使って、事後確率（事前確率と尤度の間）へ更新計算をする。「地平の融合」とかなり近い。
この「地平の融合」の考え方は、議論でも重宝される。A案、B案の2案ありそれぞれの立場の議論において、地平の融合により折衷案Cを生み出せるわけある。議論において、この「地平の融合」を目指すべきなんてはこの効用があるためよく言われる（もちろん、トンデモ案は融合を目指す必要なく却下される前提だが）。
で、暇空さんの議論のやり口って、こういった「地平の融合」みたいなのは無さすぎないか？という話である。
人間誰しも多少なりとも偏見（事前情報）を持ってるわけだが、これは他の人や本、ネットなどとのコミュニケーションにより、情報交換が発生し（新しい情報を得る）、多少な偏見は均される（地平の融合）。（情報哲学において情報交換が大事なんて言われるのはこの辺だったりする。）
暇空さんの場合、地平の融合どころか持論展開だけで地平線の向こう側に勝手に一人で行ってないか？
正直、石丸氏もウォッチャーが付くレベルのトンデモなので、こんなのに丸め込まれてる場合かと言いたくるなるが、丸め込まれてる理由はここである。地平線の向こう側に勝手に一人で行っている。
コンテンツ集合Xがあります。各々の要素x∈ Xは特徴量f_1(x)∈Y_1 を持っています。
同様にユーザーu ∈ Uが存在し、特徴量f_2(u)∈Y_2を持っています。
コンテンツには単価P(x)が存在し、ユーザーuがコンテンツをm回消費することをg(u, x, m)=m*P(x)_uで表し、全てのユーザーU, 全てのコンテンツXに対して行列M∘P = g(U, X, M) が存在します。
回答
この問題は、コンテンツとユーザーの特徴量を考慮して、ユーザーがコンテンツを消費する回数を最大化するものです。このような問題は、推薦システムの分野で広く研究されており、協調フィルタリングと呼ばれるアプローチが一般的に使われています。
協調フィルタリングアルゴリズム
協調フィルタリングには、以下のようなアルゴリズムが考えられます。
1. 行列因子分解 (Matrix Factorization)
行列因子分解は、ユーザー・コンテンツ行列を低ランク近似することで、ユーザーとコンテンツの潜在的な特徴を抽出します。具体的には、ユーザー行列Uとコンテンツ行列Vを求め、その内積U^TVで元の行列を近似します。この手法は、Netflix Prizeで優れた成績を収めました。[1]
2. ニューラルコラボレーティブフィルタリング (Neural Collaborative Filtering)
ニューラルネットワークを用いて、ユーザーとコンテンツの非線形な関係を学習します。入力としてユーザーIDとコンテンツIDを与え、出力として評価値を予測します。この手法は、従来の行列因子分解よりも高い精度が期待できます。[2]
3. 階層的ベイズモデル (Hierarchical Bayesian Model)
ユーザーとコンテンツの特徴量を階層ベイズモデルに組み込むことで、より柔軟なモデリングが可能になります。この手法は、Cold-Start問題(新規ユーザー・コンテンツの推薦が困難)の解決に有効です。[3]
4. 強化学習 (Reinforcement Learning)
ユーザーの行動履歴を環境として捉え、報酬最大化のためのアクションを学習します。この手法は、長期的な利益最大化に適しています。[4]
これらのアルゴリズムは、ユーザーとコンテンツの特徴量を考慮しながら、目的関数を最大化するように設計されています。実装の際は、データセットの特性やモデルの複雑さ、計算リソースなどを考慮する必要があります。[5]
Citations:
[1] https://aicontentfy.com/en/blog/understanding-algorithms-behind-content-distribution
[2] https://marketbrew.ai/optimizing-your-websites-content-with-genetic-programming
[3] https://sproutsocial.com/insights/social-media-algorithms/
[4] https://surferseo.com/blog/the-new-algorithm-for-content-analysis/
[5] https://www.linkedin.com/advice/0/what-best-ways-measure-content-relevance-x6apf
「参加型宇宙」は、宇宙物理学者ジョン・ホイーラーが提唱した概念で、観測者（行為主体）が世界を捉える視点を重視し、世界の記述が必然的に主観的になるというものである。
この概念は量子ベイズ主義（QBism）という量子力学の新しい解釈とも関連がある。
量子ベイズ主義は量子力学に現れる「確率」の概念を、「客観的」なものではなく「主観的」なものとして解釈する。
量子ベイズ主義（QBism）、情報理論、量子観測、エントロピーの関係は非常に深く、それぞれが相互に影響を与えている。
https://anond.hatelabo.jp/20231218011659
【マッチングアプリをはじめた】
・懲りずにマッチングアプリをはじめた。メッセージが全く続かなくてとても辛い。自分がもらういいね数が増えるほど、相手からいいね帰ってくる率も上がってくるのは理解したが、何故か少し嬉しくなってしまう自分が嫌になってきた。いいねが増えても会えないし面白くないメッセージの応酬で縁が切れてちゃんちゃんってだけ。
・敗因はメッセージが下手すぎること。マッチはするが途中で切られてるなということがわかった。1月は結局一度もデートはできていない。ちなみに1月にもらったいいねの数は56だった。でも実際に会えた数はゼロ。おそらくだが誘い方が下手な気がする。遅いとか通話への移行が下手とか。
・しかし、数日前にとある女の子と通話からスタートするとトントン拍子でLINE交換まで進んでしまった。その子はめちゃくちゃ一方的にしゃべる子だった。その時はひたすら聞き役に徹していた。2月半ばに会ってみようみたいな話をした。んー。あまり私に興味を持ってくれているような感じはしない。多分会えない気がする。
・2月に一個下の子とランチ行く約束をした。デートの前に通話をする予定だが、そこで切られる気がしないでもない。懇切丁寧にメッセージを送ってくれるものだから、こちらも堅めな文章を返しているが、うーん。仲良くなれるのだろうか。
・プロフィールに上げた自炊した料理の写真は褒められるし、素直に嬉しいんだけど、結局メッセージが世界で一番下手なので料理ができてもなんのアピールにもなんねぇなといった感じ。
・とはいったものの、プロフの写真や趣味は相手がこっちに話を振りやすくしてくれるための道具なので、自分の話をふくらませて相手にぶん投げるよう話題提供をするべきだなというのが1月学べたこと。しかしメッセージでそれをやるのは至難の業と思った。
・自分語りはキモいから普段からしないようにしてるけど、こういう場だと油断すると質問攻めなってそれまたうまくいかないしどうしたもんだか。
・マッチングアプリではない通話アプリを始めてみた。社会人になって偏った人付き合いをしているのがなんとなしにまずいと思ったのと、ボケ防止だったり、ボキャ貧防止だったりという理由ではじめた。
・声を褒められることが多かった。わー。多少わざとらしく声のトーン落としてたのもあるけど。
・おもしろいって言われたのも嬉しかった。どういうノリだったかボケが始まっているので当然忘れてしまったが、コブラ(漫画)の「いるさっここにひとりな！」とか言ってふざけてたら相手が何故かツボった。ゲラの人と結婚したい。
・LINE交換しよと言ってくる人がかなりいた。結論としてはメッセージはめちゃくちゃ苦手だが、通話のほうが適正があるっぽいことがわかった。基本的には聞き役ばかりやっているが、たまに派手にボケることができる自分に驚いた。
・LINE交換は一応応じるが、だいたい数回やりとりしてどうでもよくなるため意味がないということがわかった。(出会いを仄めかす年下の女性もいるが、色々調べて見るにトラブルの種になりがちなんだなということも理解した。全力で回避した。
【その他】
・趣味のボルダリングを今年はめっちゃ頑張ろうと思って1月は4回ほどジムへ通った。登れないのはわかっていても誘いには乗るようにし、行ったことのないジムを開拓できた。が、社会人2年目は勉強ばかりしていたため保持力が当然消えていた。先は長い。
・化粧水と乳液をわしわし使い始めた。お肌つやつやになって草。ニキビとかできてたけど、そもそも乾燥がよくなかったんだな〜という学び。
・自炊技術がもう少しほしい。とりあえず２月の目標は3万以下の食費を目指そうと思う。
・浮いたお金ですぐに皿とかマグカップとかキッチン用品を買うのやめろ。外に出るための服を買え。行ったことのない店にいけ。家から出ろ。
・そういえば、お金がかかったとしても余力がある限りカフェ勉しにいくのありだな〜と思った。ちゃんと普段から服着るようになるし、人の目あるからちゃんとした服着るようになるし、でいいことばかり。
・だれか俺に統計学を教えてください。
・2月のデートに失敗したら美容院の兄ちゃんのせいにすることにした。その時はヘラヘラしながら謝罪してくれるらしい。兄ちゃんに初めてのパーマを依頼する際に、良い話を持ち込めるように2月は頑張る。
【追記】
増田見てくれる連中優しいやつらばかりか〜〜〜？自身へフィードバックのために適当にコメントをば掻い摘んでいきます。
すぐ彼女できそう
HAHAHAHAHAHAHAHAHA。次。
馬鹿野郎。お前らに殴られに来たのになんだお前ら。ちゃんとなじってくれないと困るんじゃ。次。
ボルダリングなら御岳デートとかでもいいのでは。忍者岩とかチッピング騒動以降触っていないけど、下地がずいぶんと上がって登りやすくなったとは聞く。忍者返し失われたのは痛いけど、影響受けた課題以外登ろう。
上京したばかりの1年目に御岳に行ったが、その時ですら忍者返しの岩は何も登れなかったので今行くと悲惨な目に遭うのが想像に難くない。それと御岳に行くより都内のジムにコンスタントに通うような習慣をつけたいから御岳に行くモチベは今のところない。そもそも御岳にクライミングデートしたがるような女性は相手だいたいいる気がする。次。
会うまで長すぎなんじゃね。
メッセージから次のターンへ進むタイミングが遅い気がするので2月は3回こちらからメッセージ送るまでに「メッセージではこれ以上お互いのことわからないので通話しましょう」とか言ってみるつもり。メッセージがつまらねぇのはゆるせサスケ。。。次。
会うのが億劫そうな印象
これよ。これな。これなんだよ。そうなんですよ。
今の生活で完成してしまっているもんで、生活自体は安定はしているものの新しいことを始めることに対する腰の重たさは感じている。故にメッセージも当然つまんねぇし、だらだら続けようとしてしまっている。直すべきは出不精からか？と思って土日は外に出るようにしている。都内のおすすめのカフェ(できれば勉強とか読書とかできるとこ)あったら俺が喜ぶから教えてくれると泣いて喜ぶ。次。
そんなことはない。俺より頭のいい女性は全員素敵に見える。ちなみに書いたからといってメッセージが(ry
統計2級くらいを今はゆるゆる勉強している感じ。ベイズとかは大学か大学院でやったような気もするけど頭からはすっぽ抜けてる。なんで勉強しているかというとDSコンペとかに出たいのでそれが目標。
だけど副業とか始めちゃったし、友人巻き込んで個人開発も始めてるからコンペに腰を据えて参加するのは当分無理だけど、まぁ気合いで参加して気合いで勉強して気合いでなんとかできればいいんじゃないかなと思ってる(雑)。次。
1個下の「子」
そうね。細かいけどこういう敬意の足りてない言動は減らしていきたいね。まだまだおつむが足りてない。感謝。次。
こんなところかな。そういえばガンダムseedの映画最高だったからみんな見に行こう。また来月も書くからその時はお前らのツッコミを待ってるぜ！
つい最近エントロピーの増田記事を見たが、ワイもちょっとだけメモすんで。
ユニタリ量子力学を想定した宇宙論があるとして、系・観測者・環境という3者がそこに存在すると考えられるわな。
だから熱力学の第2法則は「系のエントロピーは観察者と相互作用しない限り減少できず、環境と相互作用しない限り増加できない」と言い換えられんねん。
観察者と系の相互作用については、量子ベイズ定理から得られるわけや。
宇宙論的インフレーションで生じる長距離エンタングルメントがあるが、宇宙エントロピーは観測された情報ビット数に比例するのではなく、指数関数的に減少して、特定の観察者が脳が保存できる情報量よりもさらに多くのエントロピーを減少させられるってわけや。
他の検査と同じく、PCR検査にも偽陰性や偽陽性はあります。とうぜん、他の検査と同じく「ベイズの定理」は適用可能です。「ベイズの定理」はPCRの特性的に妥当しないという増田の主張は誤りです。増田は匿名ダイアリーではなくBMJにレターを書くべきでしょう。
https://www.bmj.com/content/369/bmj.m1808
「PCRに消極的な人たちが主張するほどはPCR検査の特異度は低くない」「ときに偽陰性偽陽性があったとしても積極的にPCR検査をする利点は大きい」ならまだ適切な批判でありえたのですが、いったいなぜだか、「PCR検査でベイズは使えない」「PCR検査の感度特異度は100％」という間違った主張がまだあるようです。
今のはてなは女叩きのメッカと言っていい状態で、特に最近運営が手を入れるまで半年ぐらい主に増田の女叩き記事が延々毎日複数個ホッテントリ入りしていた。
元々弱者男性論が幅を利かしているところで、そこまでは許容範囲なのだがそこで男性社会での疎外や表現規制の主題を扱えばいいのに女叩きの方に行ってしまい、雪だるま式にルサンチマンやデマで埋まってしまう。
更に最近だとコロナ初期での反PCR運動という反技術ラッダイトムーブメントの中心となり社会に甚大な悪影響を与えたのが記憶に新しい。
はてなは2010年頃からブクマリニューアルとか日経との提携とか「キャズムを超える」為の施策を色々やってたんだが、その結果キャズム超え出来ずに土着化したようなユーザーの楽園になってしまったんじゃないかと思われる。
創業当初のはてなは個性的な「変な会社」で、技術志向のユーザーと運営の距離が近かった。障害が発生したらその障害の内容を技術的に解説する、todoリストを公開する、ユーザーがwantリストに書き込める等の特徴があった。
人力検索だけだったサービスにはてなブックマークとダイアリーを加えると数年でユーザーの特徴や偏りが顕著になった。
IT技術者、経営者ワナビー、リベラル、非モテ、がメインユーザーとなった。
IT技術者が多いのははてなの運営特性に合致するターゲット層だから。
経営ワナビーは小泉改革と大人気学者だった竹中の影響だが、肝心の経済に弱いという特徴があった。日本の経済構造を一新する改革側に居れば既存の経済活動に関する知識や経験は必要ないしそれが自分を幸せにすると信じていた。金融とは証券取引の事と信じそれらとM&Aの記事に金融タグを付けて経済通のつもりになっていた。商慣行や銀行との付合いには無知だった。
リベラルが多かった理由は2chの隆盛の為だ。まだネットの書き込みに関する事件捜査は行われておらず、ブログや掲示板を炎上させれば意見が通ると信じられて全能感に浸る2chネラーが暴れており、その対極としてはてなが位置づけられていた。故にこの頃のはてなは一部のネラーに憎悪されていてはてな＝在日朝鮮人などという病識がないコピペで溢れていた。「2chの専門板ははてなでは敵いませんよ」という有名な文章があった。このころの2chネラーの全能感に棹さしてキャリアスタートさせたのが佐々木俊尚。
非モテは今に繋がるが、この頃は革非同などネタに昇華させて外国メディアに記事にされたりもした。
はてなユーザはこういう布陣でいた訳だが、一方で「キャズム」が問題になっていて『キャズムを超えろ』なんてブログが人気をはくしてもいた。
キャズムとは断崖の事で、新製品の受容ユーザーをイノベータ→アーリーアダプタ→マジョリティと分類した時に分布が正規分布になり、そのベルカーブの縁の部分を超えて広がるのが困難だという事である。
当時のネットはキャズムを超えられずベルの端っこの下、ロングテール部分にしか訴求出来ていない。これは製品の販売量で規模の経済が働かない、それ故広告料も上がらないという事である。
はてなはユーザーが特殊で偏っていて更にブクマのせいで喧嘩も多いという特殊な環境で、それで一般の人に忌避され、日記を始めてみたけど止めちゃう、アメーバに乗り換えちゃうというケースも多かった。
そこでキャズムの中のキャズムを打破すべくはてなは2010年頃から色々なイメージアップ策をするようになった。
・日経と提携する：経済意識が高いユーザーが多いのに応えてだと思われる。B層的であり経済事件などに不如意な点も経済記事を毎日読めばリテラシーがアップすると期待されたと思われる。
・綺麗なオフィスを公開する：会社のイメージアップと社員の採用面で重要。
・旅ブロガー等の推し：ココロ社氏やメレ子氏、在華紡氏など、一般受けしやすい旅＆食べ物ブロガーを推してインタビュー記事などを掲載。最後の在華紡氏は喧嘩や炎上があると必ず火事場にガソリン持って立ってる人で推していいのかと不安に思うが、この甲斐あって彼等ははてな出身ライター、ブロガーとして多種媒体に出るようになった。
・はてブの改変：人気コメントだけだが表示されるようにするなど。ブコメ欄での論争低減を狙ったものと思われるがかなり不評でユーザーの流出もあって元の仕様との折半になっていった。
だがこうやって一般化を目指すと一つまずい事がある。
はてなのユーザ層はオタクに寄っている。そこでキャズムを埋めると一番流入するのは当時隆盛を誇っていたまとめブログ層じゃないのか？すると一般人とのキャズムはより深くなってしまう結果となる。
このまとめ民流入が増えた時機ははっきりしていて2018年だ。18年にネトウヨ春のBAN祭り騒動というのがあり差別デマや文字スクロール動画で埋まっていた日本版Youtubeが大掃除されたのだがそれでネットでの風向きが変わった。
更にこの前後からまとめブログでの広告引き上げが続いており、要するにまとめブログがおいしい商売では無くなった。元々差別的なまとめブログが隆盛となったのは広告料の上昇によるもので商売の形として確立され情報商材屋のシマともなった。しかも情報商材屋はネット広告でカモを集めるというループである。ネット広告キャパが拡大するに従って拡大した循環参照だが、広告料の上昇で審査が厳しくなって商売にならなくなったのだ。
ヘイト動画の方は18年の前から米国で悪質動画が問題になっており、極右や極左、イスラムの過激派が過激動画で勢力を伸ばしている事が問題視されてgoogleは対策に追われていた。ISの殺人動画等は消されても支持者がアップしてしまうのでそれを上回る速度で面制圧して統制しろとの要求がユーザーだけに留まらず行政司法機関から出されていた。
その為にガイドラインが相次いで変更されノウハウが蓄積され組織化されていた。結局広告キャパの拡大がそれらのコンテンツを爆増させ、それにより広告料の上昇が阻害され、対策されて消され市場として消沈するという流れだ。
ところでイーロンマスクは買収相手の業態の上記の流れを知らなかった為に「広告料上昇阻害」のラインまで広告引き上げされた訳で素人丸出し過ぎるんだが、まとめキッズとかツイ廃キッズのままで経営出来ると思っちゃったんだろうか？不思議な人である。
こういう流れがあってまとめブログのパイが急速に縮小して代わりにはてなにまとめキッズ（中年）が増えたという流れである。
彼等はtwitter社の大量解雇ではコンテンツ制御部署や法務部署の存在理由や綺麗なオフィスをわざわざ見せる理由が判らずにバックオフィスを「キラキラ世田谷自然左翼」だとの認識に蝟集し、めいろまの「twitterはアニメやプラもが好きな人らのものなのにユーザーに背を向けている」との論難に快哉を送ってしまっていた。会社にバックオフィスがある理由やこれまでのネット事件での流れ（特に米国内）、メジャーサービスでのキャズムの超克というテーゼなどを何も知らない無垢さを現していて侘び寂びの念に包まれる。
ついでにM&Aでイーロン下でtwitter社が多額の負債を抱えることと成長企業は積極的に融資を受けて投資に回す事を混同しており、企業体質が巨額赤字だと信じていた。税制への無知である。後になって「LBOはそういうもの」等と誤魔化しているが、そもそも個人が手持ちの金で買うというスキームで考えていたので無駄である。これは給与生活以外の世界を知らないからでネットの経営者ワナビーの悪影響である。
新型コロナが流行し始めるとはてなでは「インフルより弱毒」「ゆっくり感染して社会免疫」「PCR検査数が増えると偽陽性が激増するので検査してはならない」との危険なデマが席巻する事になった。また悪質なブクマカがPCRを受けたいとの願う患者や意志を見つけ出しては悪罵して叩き潰すという行為に出た。
最早社会に対する驚異である。この時のはてなはパブリックエネミーと呼んで差支えない。
これらの主張が「科学的」の表皮を被っていた事は忘れてはならない。有名なのがベイズ推定での偽陽性の議論の援用だが、ベイズ推定はベイズ統計学の一つのタームでしかないので概念の理解が簡単な上に知的に背伸びした気分になれる。だがPCRの特性上、偽陽性が発生しないのだから適用出来るはずもない。
PCRは独立で機能出来る検査じゃなくて、DNAシーケンサーの開発と普及に拠っている。2001年頃にシーケンサーが開発され、塩基配列が容易に読めるようになった。更に開発競争により世に普及するとともにありとあらゆる生物、ウイルスの遺伝子が読まれるようになった。この時に沢山使用される試薬の需要に応じて多くの試薬ベンダや製薬会社の部門が設立され、例えば焼酎の宝酒造が設立した子会社がタカラバイオだ。
この流れでコモディティ化した技術がPCRで、生物由来の物品を扱う様々業種で利用されるようになった。もうコモディティ化して普及が始まって20年以上になる。
要するにバイオテクノロジーにキャッチアップ出来てない人間があれらのデマに乗っかっていたのである。そもそも遺伝子検査で偽陽性が出るという事に疑問を抱いて調べないものだろうか？遺伝子偽陽性とは端的に他の生物と配列が一致するって事で、人間ががんになったら光合成できるようになったとか、人間同士から時々マンモスが生まれるって事だぞ？
しかもコモディティ化した技術なら必ずマニュアルと技術説明は公開されている。ソーシャルブックマークなのにそういうのを探しに行かないのだ。
代わりに「最先端の特別な知」的なものに弱い。これは、それらは具体的に判る所まで判らなくても背伸びした知的な自意識が満足させられるのに対して、コモディティ化した技術や常識では具体的に判ったところでスタートラインのペエペエだ。自意識の面では効率が悪いのだ。
これは経済分野でも同じで、日本が発達した資本主義社会なので経済知識を身に着けるのは大変だ。学校では教えてくれずに社会に出てしか判らない秘術みたいな知識もかなりある。それを身に着けて初めてペエペエなのだ。
だが給与生活者が経営者エアプしている限りはそれらの摩擦に晒されずに済む。こうして「ネット経済通」となって中年の永遠に終わらない青春に浸り続ける事になる。
コロナ初期にはてなスターが機能停止し運営はテストだと言い、それをブクマカらは無能だと評していたが、まず考えるべきなのははてなの異常なデマバブルだろう。SIモデルとベイズ推定を全能感の為だけに消費して批判的に検証しない、技術マニュアルを見に行かないという自意識フィードバックを停止させるために止めたのではないかとまず考えるべきだろう。
元から弱者男性論が多かった地でまとめキッズの植民が始まったら女叩きに移行するのは目に見えている。自分たちの権利擁護として表現規制反対が多くなるのは当然の権利で真っ当な事だ。だがそこから批判対象がフェミに収斂し、女叩きへと容易に至る。
だからcorabo叩きの最中に男女平等パンチ賞賛の増田なども当然にホッテントリ入りする。
https://anond.hatelabo.jp/20230110202355
女に対する恨みの蓄積なんだそうだ。しかも世の男は皆女に恨みを抱いていると考えている。それは弱者男性だけであるし弱者男性の敵はそもそも「男らしい男」やその概念ではないのか？
それからcorabo叩きの最中には「西早稲田2-3-18-51」デマも複数ホッテントリ入りしている。これはプロテスタント教会が市民運動に事務所貸ししてるのだが以前は在日朝鮮人の根拠地という噴飯な差別デマであったものをアレンジしたものだ。エグザイルの伝統舞踊を踊りなんである。
非モテ+リベラル+経営者ワナビーの集団のうち、非モテは残って女へのルサンチマンで上書きされ、リベラルの非現実性とのバランスに実務者や現実主義ではなくて自称リアリストが蝟集して現実から遠ざかってしまい、経営者ワナビーの経済音痴は温存されたままになってしまったのが現在のはてなだ。
故に10年前のリニューアルはうまく行かなかったと言える。一般人を呼び込むつもりが一般人が近寄りがたいデマが横行するルサンチヘイトサービスの方に行ってしまったのだ。