宇崎 ちゃん は 遊び たい 炎上のペ – データ 分析 の 力 因果 関係 に 迫る 思考 法
WEBサービス「ドラドラしゃーぷ#」で連載中の漫画「宇崎ちゃんは遊びたい!」(原作・丈氏)がテレビアニメ化され7月から放送されることが3日、発表された。公式サイトでは主要キャストも発表され、宇崎花役を大空直美(31)、桜井真一役を赤羽根健治(35)、亜細亜実役を竹達彩奈(30)ら人気声優が担当。監督は三浦和也氏。 「宇崎ちゃんは遊びたい!」はウザいけどかわいい後輩・宇崎ちゃんと先輩・桜井のドタバタラブコメディー。「ニコニコ漫画」の年間ランキング公式マンガ部門で2年連続1位を獲得した人気漫画だ。一般に知られるようになったのは、昨年10月の献血PRキャンペーンだ。日本赤十字社とコラボしたポスターが「環境型セクハラではないか」と問題視されたことから、ネットで議論に発展。献血キャンペーン第2弾が不安視されたが、1日から当初の予定通り東京・神奈川・千葉・埼玉・群馬・栃木・茨城の献血ルーム約40カ所で実施する(29日まで)。 なお、宇崎花役の大空は4日が誕生日。テレビアニメ化と合わせ多くの祝福のコメントが寄せられている。
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バストに目が行くような構図表現もないし、煽りもきっちり『センパイ』に向けてやっている。 — フィッターR∃ (@su22m4r) February 1, 2020 これは良いなぁ…😁 さすがプロだ。 前回のポスターで日赤が如何に考え無しだったかが際立つと言うもの。 前回のアレを擁護していた人たちはプロの力をナメ過ぎだよ。 2月は献血者が少なくなる時期だ。みんな献血に行こう!
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0. 2. 宇崎ちゃんを採用した赤十字は現実的｜世界のどこでも生きられる｜May_Roma｜cakes（ケイクス）. 1. (@AfriKa_Bambata) January 7, 2021 宇崎ちゃん作者、陰謀論ツイ消してて笑った。Jアノンな別垢があるんだな。 — Lhasa (@AtTheBlackLodge) January 7, 2021 宇崎ちゃんに関わると炎上するのか…(いろんな意味で — 奇印きょーは@健全メギドラル (@s_kyoha) January 4, 2021 えぇ…宇崎ちゃんコラボ炎上(物理)って…。 — うなぎ(steel_eel) (@dancing_eel) January 4, 2021 アニメキャラかなりアウトですね。 ちなみに献血ポスターが炎上した宇崎ちゃんは150cmとかなりの小柄ながらバストがあるのでギリギリセーフ? 献血タイアップしたキャラが献血基準アウトとか洒落にならない。 — ルーク (@aera2001) January 3, 2021 宇崎ちゃんがアニメ化したのって 献血のポスターにフェミニストがケチいれて炎上したからでしょ? 知ってるよ — 袖領ちょるりま (@k_yaju) December 31, 2020 「宇崎ちゃん」海外の「活動家」が「日本人に見えるように修正した」などのイラストを上げて炎上第二波 「世界初 引力発電装置」でクラウドファンディング 「SFが衰退したのは左翼勢力が架空戦記を除外したからだ」論 大阪万博2025のロゴ「いのちの輝き」に賛否両論、クソコラ多数出現 — ウチューじん・ささき (@uchujin17) December 31, 2020 宇崎ちゃんコラボ炎上してる — 球磨風さん@もう少しでキャンプシーズン (@kumakaze_0714) January 4, 2021 宇崎ちゃん物理的にも炎上するのか… — 小傘ちゃんは、それが威嚇を持っていないかのようにブロックされる。 (@HechiruLv9) January 4, 2021 参照:
「 私たちが言っていることが社会的に正しくて、その通りに女性を動かすことに間違いはない」 と言われてきたから、フェミニズムはあるはずだ。 この社会の理不尽に対して時に暴力的な言葉や態度を取ることの全てが間違っているとは思わない。あまりにも強い権力に対しては時としてそれが必要になる。 しかし、個人の「善意」を踏みにじるものであっては決してならない。 今回の出来事に関しては、フェミニストと自称する人間が丈先生の善意を踏みにじり、宇崎ちゃんというキャラクターを「搾取」している。 僕はそう思っていて、本当に憤っている。 丈先生にありがとうと言おう 最後に、これだけは忘れてはならない。 丈先生にありがとうを言おう。 輸血が足りなくて、死ぬ人はいる。 丈先生が頑張ってくれたお陰で助かる人がいるかもしれない。というか多分いる。 そのことに対してお礼を言おう。 丈先生、ありがとうございます。 あなたのお陰で助かる生命があります。 辛いことがたくさんあったかと思いますが応援しています。 漫画、 買います。
ビッグデータの扱いは分析において注意すべき点は、ビッグデータが持つバイアスである。 (53 ページ) 概要 著者は、シカゴ大学でデータ分析の理論と応用について大学院生に講義をしている伊藤公一朗さん。 冒頭で、「新聞やテレビで主張されていることの多くは、 相関関係 を誤って解釈して 因果関係 のごとく示されているもの」(42 ページ)と指摘しているが、まさにそのことが気になって本書を購入した。 だが、物事を判断するには、相関関係より因果関係が必要になる場面がほとんどだ。そこで、因果関係を証明するためには、原因を適用する介入グループと、何もしない比較グループを用意する。伊藤さんは、この 2 つのグループ分けを行うには、 ランダム化比較試験 (Randomized Cintrolled Trial: RCT)が最適だという。 だが、現実社会では RCT を行うことが難しいケースが多いことから、RD デザイン法などの分析手法を用いる。さらに、データ分析の不完全性や限界を説明する。 (この項おわり)
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ビッグデータが存在するだけでは、「因果関係」の見極めはできない。データの扱い、分析、解釈においては、人間の判断が重要な役割を担う――。 本書では「広告が売り上げに影響したのか? データ分析の力 / 因果関係に迫る思考法 | 本の要約サイト flier(フライヤー). 」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか? 」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。序章では、なぜ因果関係を見極めることがビジネスや政策の成功の鍵を握るのか、様々な実例を使いながら解説します。第2章以降では、ランダム化比較試験、RDデザイン、パネル・データ分析など、因果関係に迫る最先端のデータ分析手法について、数式を使わず、具体例とビジュアルな描写を用いて解説していきます。 目次 第1章 なぜデータから因果関係を導くのは難しいのか 第2章 現実の世界で「実際に実験をしてしまう」――ランダム化比較試験(RCT) 第3章 「境界線」を賢く使うRDデザイン 第4章 「階段状の変化」を賢く使う集積分析 第5章 「複数期間のデータ」を生かすパネル・データ分析 第6章 実践編:データ分析をビジネスや政策形成に生かすためには? 第7章 上級編:データ分析の不完全性や限界を知る 第8章 さらに学びたい方のために:参考図書の紹介
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