黒木玄 Gen Kuroki
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2022年08月27日(土)
定義の原文にあたると
>the repetitive posting of inflammatory comments or hate speech (often called “trolling”)
pen.org/online-harassm…
repetitive、「繰り返し」を定義に含めています。
つまり定義では、1度だけの批判はハラスメントとなりません。複数回の粘着荒らしが対象です。 pic.twitter.com/9ARlQXe9rA
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posted at 00:17:42
しかし本論文の眼目である炎上事例分析では、「繰り返し」要素が曖昧になってます。
>ハラスメントを行ったユーザーは、3 つの層に分かれる
>①インフルエンサー
>②(略)インフルエンサーの「犬笛」に呼応する炎上加担ユーザー群
>③荒らしを行うユーザー群
最初の定義に沿うのは、③のみでは。 pic.twitter.com/p9dehOkB0C
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posted at 00:20:36
オンライン・ハラスメントの研究で、論文のなかでのオンライン・ハラスメントの定義を(PENに準拠して)宣言したならば、当然それを守る必要があります。
違う主張をしたいなら、別の定義を宣言しなければなりません。
自ら宣言した定義を守らないのは、思想や解釈以前の、論文の瑕疵でしょう。 pic.twitter.com/ediv9z79AQ
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posted at 00:22:37
それだけではありません。
自ら宣言した定義を守らない箇所は、他にもあります。「オンライン・ハラスメント」よりも、さらに激しく定義を無視して濫用しています。
f1000research.com/articles/10-11...
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posted at 00:25:18
>要旨
>女性記者ツイートの「炎上」事例を分析、ハラスメントを行うユーザーにはインフルエンサー群、インフルエンサーの犬笛に呼応する炎上加担ユーザー群、荒らしを行うユーザー群の三層があり(略)
犬笛という特殊用語にカッコをつけない感覚は謎ですが、この「犬笛」も定義と異なります。 pic.twitter.com/H6Fi3ELMxT
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posted at 00:27:13
>要旨
>インフルエンサーの犬笛に呼応する炎上加担ユーザー群
>Abstract
>users who responded to the instigation by influencers
英語のAbstractには、なぜか「犬笛」(dog whistle) という言葉を使用していません。instigationは「扇動」です。
日英で明らかに異なることを書くのは怪しい。 pic.twitter.com/PRAQ1IuxxM
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posted at 00:30:34
犬笛の定義もPEN Americaのものを採用しています。
>犬笛とは「加害的もしくは有害な意味を持つ二重、もしくはコード化された言葉や記号を使い、インターネット上の加害者グループに特定の標的を攻撃するように合図する行為」を意味する
ここで「二重、もしくはコード化された」が問題となります。 pic.twitter.com/bsopnnfv4R
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posted at 00:32:50
PENのサイトでDog Whistling定義を見てみましょう。
onlineharassmentfieldmanual.pen.org/defining-onlin...
"Using words or symbols with a double (or coded) "
翻訳は忠実です。
しかし問題はExample.
例として、白人至上主義者がユダヤ人の名前を三重カッコで括って見分けられるようにした件が挙げられています。 pic.twitter.com/PBYo2LWOM1
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posted at 00:36:58
「犬笛」とは「二重、もしくはコード化された言葉や記号を使い」合図すること。
犬だけがわかる超音波のように、わかる人にだけわかる隠語やキーワードで攻撃対象を示して指示することです。
(日本ならJアノンがやりそう?)
つまり、インフルエンサーによる明確な「扇動」は、犬笛とは言えません。 pic.twitter.com/t1dTFnO8vo
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posted at 00:43:10
これはかなり重要な問題なので、ぜひPDFをお読みください。鳥取県の条例とその運用にはおおきな問題があると思います twitter.com/tj_paki/status...
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posted at 00:51:47
参考:政治家が使う秘密の「犬笛」 隠れた人種差別メッセージとは
www.bbc.com/japanese/video...
ここで挙げられている犬笛の例
・「大都市ラッパー」
・「バラク・フセイン・オバマ」
・「生来の民族衣装」
・「強制バス登校」
・「移民」
一種のサブリミナル。
大勢に気づかれれば威力を失う、とも。 pic.twitter.com/ydzuCP9O5z
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posted at 00:56:01
Elijah Secrest is an artist from Columbus, Ohio and works mainly in metals. Among the things he makes, there are these impressive mechanical masks
TikTok: buff.ly/3CzPnxL
Instagram: buff.ly/3PWikqG
pic.twitter.com/e78EIvSdtG
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posted at 00:58:32
たしかに日本のネット文化では、Dog Whistleの原義から離れ、「犬笛」は俗に濫用されがちです。
しかし本論文では、「犬笛」はPEN Americaの定義に従うことをわざわざ宣言しています。
では、そこで挙げられた犬笛の事例は、自ら決めた定義に沿ってるのでしょうか? とてもそうは思えません。 pic.twitter.com/tZIyFEx85b
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posted at 01:00:48
〈事例分析 : X社の記者ツイート「炎上」事件〉で、インフルエンサーH氏が吹いたという「犬笛」は、本論文のなかで宣言された定義に沿っているでしょうか?
検証するには、論文のなかでぼやかされているツイートを特定して、元ソースをあたらなければなりません。他に方法はないでしょう。
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posted at 01:14:51
まず、元となった「X社の実名女性記者Z氏」のツイートは、これです。
twitter.com/erika_asahi/st...
現時点で、3〜4000件のRT(表示によって異なる)、800件強のリプライ、1100件台の引用ツイートがあります。
(1年たって消えたアカウントなども多数あるでしょう。炎上参加アカウントは消えやすい傾向も)
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posted at 01:24:50
そして、「犬笛」を吹いたとされる、約350万ユーザーをフォロワーに持つインフルエンサー・H氏の、第一回目の引用 RTは、これです。
twitter.com/takapon_jp/sta...
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posted at 01:29:39
どうでしょうか。
インフルエンサーH氏のツイートは、「二重、もしくはコード化された言葉や記号」は含まれた「犬笛」でしょうか?
コードを共有しない者には裏の意味を読み解けないのが犬笛の特徴ではありますが、そんなまわりくどい裏の意味が隠されているとは、私には読み取ることができません。 pic.twitter.com/avGnXnf1i5
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posted at 01:36:13
Does Julia use 1-based indexing? www.juliabloggers.com/does-julia-use... #juliabloggers
タグ: juliabloggers
posted at 03:00:32
Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara
AppleのM1やM2は、GPUとCPUのメモリが共通なので(だと思う?)CUDAよりも深層学習に向いていそうな気がする。JuliaのFluxとMetal.jlを組み合わせて最強な環境が手に入る?ことを期待している。
www.juliabloggers.com/technical-prev...
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posted at 03:21:26
@sakuma_tomoyuki 先生たちはものすごく頑張ってるのは理解しているし、親としても頼りにしているところです。
このお手紙の受け入れ難いポイントは、
・何だか上から目線
・何だか強制的
・公務員はこれが当たり前
みたいな雰囲気が出ている事なのかも知れないです。あくまで個人的な感想ですが😅
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posted at 05:56:42
Meta-programming in Julia is such a dream come true. The code optimizations possible with the `@ generated` macro are mind-blowing
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posted at 07:19:00
Doug Rennehan, PhD @mostlygalaxies
@MilesCranmer #julialang is the best!
タグ: julialang
posted at 07:47:25
#統計
www.itmedia.co.jp/news/articles/... では compatibility interval を「互換区間」と翻訳しているが、この翻訳の仕方は誤訳とみなされるべきだと思います。
compatible には互換という意味もありますが、相性の良さや両立することも意味します。コンピュータネタ的に「互換区間」とするのはまずい。続く pic.twitter.com/BNwiR1M2kZ
タグ: 統計
posted at 10:05:12
#統計 翻訳前の原文は
www.nature.com/articles/d4158...
にある。
twitter.com/Nature/status/...
タグ: 統計
posted at 10:07:56
ベルヌーイ分布において期待値pであるとき分散はp(1-p)
比率に関する検定において母比率pが分かっているのに、標本分散を検定統計量の計算に用いる理由がわからない
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posted at 10:09:18
#統計 【※信頼区間:区間推定において、ある確率(信頼係数)のもとで母数がその内に含まれると推定された区間のこと】という説明の中には統計モデルに当たる語がないので、論外な説明扱いが妥当です。
そこからリンクがはってある bellcurve.jp/statistics/glo... の説明も論外。
色々ひどい。 pic.twitter.com/n7O6pQ2IcQ
タグ: 統計
posted at 10:13:54
医療の世界で「多くの医師と異なる方針」でやっている場合、それが優れているということはほとんどありません。
優れたものは、多くの医師のやっていること、もしくはその延長線上にあるものです。
ネットで医療情報を検索するなら「特殊なこと」ではなくて、「普通はどうなのか」探すのがいいです。
タグ:
posted at 11:26:08
なお、「他の医師と異なる方針だが優れたもの」はわりとすぐに広がります。
本当に優れたもので他で知られていないなら、YouTubeや本で一般の人にアピールするのではなく、学会などで他の医師に「これいいからみなさんの患者さんにもぜひやってみては」と発表したり、論文にしたりしますから。
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posted at 11:26:09
もちろんすでに確立されたもので一般の方に知られていないことを広げていくのは大事なことだと思いますし、僕もやっています。
標準的ではないが優れた方法はまず専門家に広めたい、と考えるのが我々医療の専門家にとっては普通の発想なのです。それによりフィードバックも受けられます。
タグ:
posted at 11:26:09
#統計 この辺の説明の仕方は、竹村彰通『新装改訂版 現代数理統計学』もひどいです。
パラメータ値θで決まるモデルの確率分布に従う確率変数XとXに対応する信頼区間S(X)について、
P_θ(θ∈S(X))
は紛れもなく確率です。これを確率だと解釈できないと、竹内さんの本の内容は壊滅します(笑)。続く pic.twitter.com/5IDEaGHQdH
タグ: 統計
posted at 11:27:45
#統計 ところが、竹村さんは【P_θ(θ∈S(X))を確率と解釈することについては問題がある】と書いてしまっている。
私ならば「こういう失敗は誰にでもあるよね」で済ませますが、統計検定の受験のためにこの本を読んでいるような人達にとっては地雷になりかねない悪しき説明の仕方だと思います。続く pic.twitter.com/xgapdn9Rzu
タグ: 統計
posted at 11:27:47
#統計
⭕️確率変数Xについては確率P_θ(θ∈S(X))を考えることができるが、Xの実現値xについてθ∈S(x)の真偽は確定しており、θ∈S(x)の確率を考えることはできない。
というだけの話をするために、紛れもなく確率であるP_θ(θ∈S(X))を確率と解釈してはいけないかのように言うのはひどい混乱です。続く pic.twitter.com/MqnNNuDJum
タグ: 統計
posted at 11:27:50
最近は一気に医学が進歩して治療方針が変わるということは減ってますが、たとえば、①新薬の登場や、②新しい手術デバイスの開発などによって、それまで常識的に選ばれていた治療方針や手術方法が一気に変わる、ということはあります。
タグ:
posted at 11:31:37
#統計 例:イベルメクチンに関する論文 www.nejm.org/doi/full/10.10... ではリスク比の区間推定を、通常の信頼区間ではなく、ベイズ版信用区間で行っていたのですが、それに対して「ベイズだから解釈は違う?」というようなことを言う人達がいた。
しかし、この場合に 2つの区間はほぼぴったり一致します。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 12:19:13
#統計 自分自身の力で論理と証拠を示した上で参考になる文献として教科書や論文を紹介することと、教科書や論文の権威を正しいことの根拠にすることは全然違う。
信頼区間 竹村
でツイッターを検索すればその辺の違いの実例を見ることができるかも(笑)
twitter.com/search?q=%E4%B...
タグ: 統計
posted at 12:48:39
これはめちゃくちゃまずそうな話。
スパイ眼鏡やスパイカメラの実物紹介記事などを見て育った人が現在では立派な理系のおじさんになっているケースは結構多いと思う。
有害図書指定した人達はその理由を説明して議論に応じる責任があると思いました。おそらくボッコボコにされる。 twitter.com/radiolife1980/...
タグ:
posted at 13:24:11
#統計
developers.google.com/machine-learni...
Home > Products > Machine Learning > Guides > Good Data Analysis
この「機械学習」に分類されている「良いデータ解析」の解説は、もろに大昔からある統計学の入門的解説のサブセットになっています。
機械学習ユーザーは統計学の入門的知識に欠けている?
タグ: 統計
posted at 13:37:52
@sakuma_tomoyuki これは「たより」とありますが、保護者に配布するやつではなくて、職員に出す校長の意思統一のツールでしょう。
にしても内容終わってるね。
タグ:
posted at 13:47:43
#統計 これについては個人的に「ゴリラ論文」とよんでいる面白い話があります。
宿題として、データを渡して、統計分析させて、ゴリラの存在に学生が気付くかどうかの実験。統計分析の指示の出し方で気付く割合に違いが出たという話。
これに類することをやっている教員は昔から結構いるはず。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 13:49:41
#統計 データの代表値が等しいのに、その内容が全然違う例として、アンスコムの例は昔から有名だし、最近では多くの講義でデータサウルス(以下のリンク先を参照)がよく使われている。
データを渡されたら、まずはデータの数値の分布を見ないとダメ。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 13:52:53
#統計
developers.google.com/machine-learni...
【Look at examples】
統計分析のコードを書いたら、具体例を詳しく見て、元のデータと分析の出力結果を詳細に比較して、妥当かどうかを確認するべき。
これはもはや単なる常識だと思います。
タグ: 統計
posted at 14:02:50
#統計
developers.google.com/machine-learni...
【Slice your data】
「層別化」もある程度以上の統計学を学んだ人にとっては常識的な方法の1つでしょう。
タグ: 統計
posted at 14:05:04
#統計
www.google.com/search?q=%22%E...
"層別" 統計
経験的にこの手の話題については、佐藤俊哉さんの解説を見つけて読むのが分かりやすいです。
例えば www.jstage.jst.go.jp/article/eiyoga...
タグ: 統計
posted at 14:14:55
#統計
developers.google.com/machine-learni...
【Consider practical significance】
【「値 X が値 Y よりも 0.1% 大きいというのが本当だとしても、それは問題になるでしょうか?」と自問する必要がある】というような話も統計学入門の範囲内でしょう。
有意差の有無だけを見ちゃだめで効果量も見よも常識。
タグ: 統計
posted at 14:18:23
#統計
developers.google.com/machine-learni...
【Ratios should have clear numerator and denominators】
比率について報告する場合には、どのようにして集めたどういうサイズのデータにおける○○の比率であるかを明確にしなければいけない。
これは義務教育で教えるべきレベルの入門的話題だと思います。
タグ: 統計
posted at 14:24:18
#統計 具体的には9月末に閉鎖されるらしい(ひどい!😭)京大OCW ocw.kyoto-u.ac.jp/news/6/ の
ocw.kyoto-u.ac.jp/course/328/
聴講コース 臨床研究者のための生物統計学
が非常に良いと思います。特に佐藤俊哉さんの講義動画の聴き易さが異様なほどすごい。似た仕事をやったことがあればそう思うはず。
タグ: 統計
posted at 14:34:21
コロナ重症化、若い世代でも 爆発的感染拡大続く鹿児島県内 医師「ほとんどはワクチン未接種」
373news.com/_news/storyid/... via @373news_twit
タグ:
posted at 14:36:08
リンク先には初出の文献が紹介されていますが、理由はどうなんでしょう🤔
mathshistory.st-andrews.ac.uk/Miller/mathwor... twitter.com/C_Doleans_Dade... pic.twitter.com/zdRl6971Ow
タグ:
posted at 14:37:29
#統計
小学生の保護者は、小学校で妙な統計学教育を受けていないか注意した方がよいです。
例えば、統計学通の間では円グラフが嫌われているのに、小学校では円グラフをよく使わせている。最悪なのは、データサイズの記述無しに、パーセント表示だけの円グラフを描かされること。完全にアウト。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 14:39:02
卒業生からの質問です。(ちょっと設定を変えました。)
<疑問1>
ラフに求めるとp,q,rはどのくらいの大きさの数でしょうか?
<疑問2>
p,q,rはそれぞれどのような範囲の数になるのでしょうか?
<疑問3>
そもそも,このような条件を満たすp,q,rは存在するのでしょうか? pic.twitter.com/SfqcKAH2qb
タグ:
posted at 14:40:51
#統計 添付画像
①最初の3つの等式を満たす p, q, r > 0 を求めると、解は一意的。
www.wolframalpha.com/input/?i=p%2Bq...
②その解は、5つの等式からなる連立方程式の近似解になっている。
www.wolframalpha.com/input?i=%7Bq%5... twitter.com/dannchu/status... pic.twitter.com/oC0c2aYler
タグ: 統計
posted at 15:08:34
#Julia言語 #数楽
JuliaのOptim.jlを使った近似解の計算例
github.com/genkuroki/publ...
p = 0.2839852252443264
q = 0.1681895702410221
r = 0.5470635714575498
が近似解になっている。
twitter.com/dannchu/status... pic.twitter.com/56JQPTejD2
posted at 15:31:57
#Julia言語 #数楽
p+q+r=1はexactに成立するようにした場合の近似解
github.com/genkuroki/publ...
p = 0.2841456385892286
q = 0.16845702633351833
r = 0.5473973350772531
上とほぼ同じ。
Optim.jlは非常に便利!
twitter.com/dannchu/status... pic.twitter.com/1jdwmE38YO
posted at 15:38:12
科学者が信仰熱心な人々と同じような信仰の確信をもてるとは、僕にはどうしても思えないのです。ひょっとすると可能なのかも知れませんが、それは僕にはわからないことだし、やっぱり難しいのではないでしょうか。
タグ:
posted at 16:01:52
#統計
❌95%信頼区間の説明はTJOさんが言うように統計WEBが分かりやすく~
⭕️95%信頼区間の説明はTJOさんが勧めているので統計WEBの解説はミスリーディングであることが分かる。
現実の母集団の標本分布と統計モデル内の仮想的な標本分布の区別が明瞭でない解説は全てアウト。 twitter.com/tota13890499/s...
タグ: 統計
posted at 16:27:30
#統計 confidenceではなく、compatibility (両立性、整合性、相性の良さ)で考えるべきだという意見は私個人の意見ではなく、800人の署名付きのnature誌での提案の説明
www.nature.com/articles/d4158...
でもcompatibilityがキーワードになっており、最近の論文
journals.sagepub.com/doi/10.1177/02...
でもそうです。 twitter.com/nature/status/...
タグ: 統計
posted at 16:40:07
#統計 注意:nature誌の800人署名の提案 www.nature.com/articles/d4158... はP値の使用を禁止する提案ではありません。添付画像部分を参照。
【We are not calling for a ban on P values.】
この辺を誤解するのはまずい。
その辺については最近の論文 journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... の方が分かり易いです。 pic.twitter.com/VNZHMqOIaA
タグ: 統計
posted at 16:46:42
#統計 その移行はかなり穏健で、P値を使うことは禁止していないし(journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... で無数のP値を計算するべきだとしている(笑))、「現実の目的において意味のある効果の測定の重要性」という常識も自然に加味されたものになっています。
今までの考え方の否定ではなく、洗練になっている。
タグ: 統計
posted at 16:57:13
かけ算の可換性なんざ誰でも知ってることなんで、そんなことをいくら指摘しても、「自分が数学が如何にできるか」という自慢になんか一切ならないということを、理解できていない人。 twitter.com/chujusilverhai...
タグ:
posted at 17:30:19
>何で掛け算は順番変えてもいいのに割り算はダメなんですか?と質問受けたことありますか?
この質問の回答に困るのポンコツすぎるのでは? twitter.com/chujusilverhai...
タグ:
posted at 17:37:38
平 裕介 Yusuke TAIRA @YusukeTaira
現行の鳥取県青少年健全育成条例は、主要な代替的な発表の経路を断つ効果のある条例なので、事前抑制か、それに近い強度の規制を課すものといえる。Amazonなどインターネット等での販売まで刑事罰付きで規制しており、県外の者への販売禁止をほぼ必然的に伴う。違憲だろう
www.pref.tottori.lg.jp/240262.htm pic.twitter.com/HPdD3nZJKy
タグ:
posted at 17:56:48
平 裕介 Yusuke TAIRA @YusukeTaira
争い方だが、販売事業者等が刑事罰の適用を争うことは勿論できるが、これだと図書等の著者等が直接争うことはできない。そこで、著者等としては有害図書指定の告示を処分だとして取消訴訟を行い、処分性が否定される場合に備えて(条例自体の違憲性を前提に)指定違法の確認訴訟をすること等が考えられる
タグ:
posted at 18:21:00
平 裕介 Yusuke TAIRA @YusukeTaira
指定が違法であることの確認訴訟は実質的当事者訴訟(行訴法4条後段)のうちの確認訴訟だが、(条例が違憲無効であるため指定も無効であるから)特定の図書が有害図書に指定されていないことの確認訴訟はできないだろうか。なお最悪、国賠訴訟で条例の違憲性を争えるし、住民訴訟という手段もありうる
タグ:
posted at 18:26:01
平 裕介 Yusuke TAIRA @YusukeTaira
罰則なので形式的には事前規制ではなく事後規制だが、他県の買い手を含めネット販売が事実上全てできなくなってしまう効果のある条例だとすれば、その規制効果は事前抑制並みに強いといえないかと思う。特に青少年ではない大人が県内で有害図書指定された図書を買う経路が相当限定されるのではないか
タグ:
posted at 18:42:31
平 裕介 Yusuke TAIRA @YusukeTaira
憲法21条1項違反が問題だが、憲法94条・地方自治法14条1項違反(刑法175条等との関係で法律の範囲内の条例とはいえない)にもならないか。指定有害図書のインターネット販売等の規制(罰則付き)まで法律は容認する趣旨といえるのか、かなり疑問だと思います。あと鳥取県って特に立法事実がある県なの?
タグ:
posted at 18:50:58
#統計 鋭い疑問にコメント。
分母のpが既知なのにpにp̂=k/nを代入した式を使う「どうして?」と言いたくなる検定はWaldの信頼区間に対応する検定です。
分母のpをそのまま使う検定はWilsonの信頼区間に対応する検定です。こちらの方がWald版よりも優れていることが分かっています。 twitter.com/yutan_huku/sta...
タグ: 統計
posted at 19:52:52
#統計 東大出版会の『統計学入門』を真剣に読むような人は、世間一般の基準では相当に賢い人達の集団のはずなのに、出版されてから30年以上「炎上」せずにまるで標準的な教科書のごとく使われて来たのはちょっと不思議な感じがします。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 19:57:41
#統計 1ヶ所訂正 ❌竹内 → ⭕️竹村
こういう「弘法も筆の誤り」的な節を、自分自身のおかしな考え方の権威付けに使っている人を見つけたので、この部分を引用してどこがおかしいかを解説せざるを得なかった。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 20:08:38
#統計
⭕️確率変数XについてはP_θ(θ∈S(X))という式で書かれたものは紛れもなく確率である。
⭕️具体的な数値xについてθ∈S(x)の真偽は確定しており、θ∈S(x)の確率を考えることはできない。
たったこれだけの話なのに、P_θ(θ∈S(X))を確率だと解釈できないと言うのはどう考えても訂正の必要有り。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 20:15:32
【「今、手を挙げてない人は、話を聞いていなかったか、やる気がないかどちらかになりますが、よろしいですね?」】
この手の脅迫を
「攻める指導」って言っているのか。
「責める指導」じゃなくて?
そもそも「指導」なの?
児童を支配したいだけにも見えるけれど。
#超算数 twitter.com/img46ginR6W3F0...
タグ: 超算数
posted at 20:43:41
統計をガチで学んだら軽く5、6年は最低かかると思います。標準的には、微分積分、線形代数、数理統計学、計算機統計学で3年、データ解析処理等のスキルを身につけ、大学院レベルで、臨床研究の研究デザイン、線形推測論、ベイズ流解析、混合効果モデル、等、かなり果てしないです。どこまでかですが
タグ:
posted at 20:47:48
#統計 「モデルが正しければ(現実を良く近似していれば)」という条件を仮定するだけだと何の意味もなくて、モデルが正しいことの証拠を示さなければ強い結論は出せないです。
そして多くの場合にそういう証拠は出せません。
「自信過剰になるな」がP値や信頼区間の使い方に関する議論では主流。続く twitter.com/takotakot/stat...
タグ: 統計
posted at 21:42:42
#統計 今まで、P値や信頼区間の計算によって、科学的お墨付きが得られたように自信たっぷりに結論を出して来た人達は、そういう自信の持ち方を誤りだったと認める必要がある。
natureの記事
www.nature.com/articles/d4158...
でも
overconfiden{t,ce}
の語が3回登場します。
例えば
↓ pic.twitter.com/rdbTGYaUZR
タグ: 統計
posted at 21:42:44
#統計 信頼区間をcompatibility intervalと改名しようという提案の意図は、
⭕️信頼区間は、データやモデルが妥当かどうかと無関係に、データとモデル+パラメータ値の両立性(整合性)の様子を表しているに過ぎない
という事実を明らかにして、過信を避けることです。
www.nature.com/articles/d4158... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/IXasWZDsBI
タグ: 統計
posted at 21:49:29
#統計 「その辺についてもっと詳しく!」と言いたくなるはずで、そういう人は最近の論文(短くて分かりやすい)
journals.sagepub.com/doi/10.1177/02...
に目を通すとよいと思います。
統計ユーザーなら、こういう議論がされているという認識は必要だと思う。 pic.twitter.com/j9NxjgFtWM
タグ: 統計
posted at 21:52:40
>砺波先生たちのように「犬笛」を使うと、インフルエンサーのほとんどあらゆる批判や悪口みたいなのがぜんぶ「犬笛」になる。そうじゃないでしょ。
twitter.com/eguchi2018/sta...
まったく同感。
同じ批判でも、フォロワー10人なら許されて、フォロワー10万人だと許されない犬笛、というのも変な話です。
タグ:
posted at 23:42:41
日本におけるオンライン・ハラスメントの現状と対策:Twitterでの女性記者のツイート「炎上」を例に
f1000research.com/articles/10-11...
本当は考え方に踏み込んだ批判をしたいのですが、そこに踏み込むまでの段階で、外形的・論理的な細かい誤りがまだまだあります。
この際、気づいた分を指摘しておきます。
タグ:
posted at 23:46:09
>「(死者数が)少ないという表現は妥当である」(略)「(新型コロナ感染症の)他にも重要な事柄がある」
>これらは(略)、「そっちこそどうなんだ主義 (whataboutism) 」に基づくコメントである。
むちゃくちゃ言うてはります。
もちろんwhataboutismは後者だけ。「これらは」ではありません。 pic.twitter.com/UJop1WEe5j
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posted at 23:48:27
>元ツイートの内容ではなく、Z氏の属性に対して批判もしくは誹謗するものも多かった。例えば、「恥を知れ」「心の底から軽蔑する」「うるさい、クズ」「そんなことでよく記者をやっているものだ」
この例のなかで属性誹謗は、もちろん「記者」の件だけ。
「属性誹謗」批判を、不適切に濫用してます。 pic.twitter.com/9KGCw2AfwQ
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posted at 23:50:26
>Z氏がオンライン・ハラスメントを受けた理由としては、(略)外見 (ルッキズム)、という PEN アメリカの調査結果でも見られた(略)
日本語として破綻してますが…。
「ハラスメント理由はPEN America調査での理由と共通する」との意図でしょう。
しかし「外見」については、全く報告されてません。 pic.twitter.com/i1RxpOqwhD
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posted at 23:55:52
「表1. 直接リプライの内容と分類」では、リプライ1200件前後の内容を分類しています。
そこに「外見(ルッキズム)」はありません。(女性差別的の項にも)
X記者はアイコンが顔写真ということもあり、もしかするとルッキズム攻撃もあったかもしれません。しかし、そのことは調査されてません。 pic.twitter.com/qsLB4KMaC5
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posted at 23:56:43
データから読み取ってないにも関わらず「外見(ルッキズム)(略)を理由に行われていることが分かる」とするのは、無理があります。
PEN Americaの先行研究、あるいはイデオロギーに引きずられてます。
※ただし、このパラグラフは日本語として破綻してるため、意図を読み取れてない可能性もあります。 pic.twitter.com/K6LKknBmbU
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posted at 23:59:41