「底辺や低学歴はゲームが好き」これって社会科学の分野ではよく知られた概念だけど、何で炎上してるんだ？教職課程とかでもやるじゃん という元増田と、 誰か統計データで本当かどうか確かめてくれない？令和 3 年社会生活基本調査に「男女,教育,趣味・娯楽の種類別行動者数」とか「年間収入・収益,趣味・娯楽の種類別平均行動者数(有業者)」とかある。たのみます。 - hevohevo のブックマーク / はてなブックマーク というブコメを見て、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Ａに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編（地域） 趣味・娯楽 | ファイル | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口 にある、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Ａに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編（地域） 趣味・娯楽 98-8 男女,仕事からの個人の年間収入・収益

以下の漫画が日本で一番売れている。　だから日本で一番偉大な漫画家１００人に決まってるだろ。 https://www.mangazenkan.com/r/rekidai/total/ 漫画名発行部数ワンピース ONE PIECE4億9000万部ゴルゴ132億6000万部ドラゴンボール2億5000万部ナルトNARUTO2億5000万部名探偵コナン1億5650万部こちら葛飾区亀有公園前派出所1億5000万部鬼滅の刃1億3500万部美味しんぼ1億2029万部スラムダンクSLAMDUNK1億2000万部BLEACH ブリーチ1億部ドラえもん1億部鉄腕アトム1億部ジョジョの奇妙な冒険1億部タッチ1億部金田一少年の事件簿1億部北斗の拳1億部進撃の巨人9600万部はじめの一歩9000万部キングダム8600万部サザエさん8500万部バキBAKI8200万部バガボンド8000万部三国志8000万部キャプテン翼

21世紀の格差は、他者からの共感の格差をめぐるものになるだろう。 この記事で言いたいこと （社会的）共感は政治的・社会的リソースである。 物理的資産がリソースであるのと同様だ。 共感はアイデンティティごとに分配される(女性黒人LGBT,労働者階級,白人子供etc)。 共感は物理的資産と同じく分配に差がある。 共感の分配は主にマスメディアによってなされる。 トランプ大統領が当選する以前、労働者階級に関するメディアのツイートは60件、同性愛 LGBTに関するツイートは、9664件であった。 ツイートの比率は、労働者階級 60　対 LGBT 9664 で 161倍だ。 ツイートの差を共感の差だとみなせば、労働者階級とLGBTで大きな格差がある。 共感の格差を放置すれば、そこはポピュリストにつけこまれる。 もしあなたがポピュリストになりたければ、次のターゲットを狙うと良い。 ある程度人口ボリューム

誰が教育するのか 3つ目のトピックは、「ネットいじめは身近な人から受ける」という話である。知らない人からいじめを受けたのか、知っている人から受けたのかの調査では、インドを除いた全ての国で、知っている人からのいじめであることが明らかになった。 こうして見るとインドどんだけディストピアなんだよという気もしてくるが、日本は全体的に数値が低いとは言え、知っている人か知らない人かの差がほとんどないという、珍しいパターンになっている。Twitterでの突出したいじめ割合とも考え合わせると、日本のTwitterでは何かあれば知ってる知らない関係なく襲いかかってくるという、炎上・便乗型いじめが起こっているとも考えられる。 このレポートの結びとして4つ目のトピックは、「いじめをやっているのは誰か？　自分の子供かも」というテーマで、保護者は子供のネット教育とカウンセリングにもっと積極的になりましょう、という話

まずはデータを見てほしい。 NHK首都圏ナビの記事*1より引用これは都立高校の男女別の合格基準を模試の結果からまとめたものである。元記事にも書いてある通り、多くの都立高校で女子学生の合格基準が男子学生より高くなっている。 同じ高校の同じ試験を受験して同じ点数を取ったとしても、女子学生が落ちて男子学生が受かるということがあるということだ。実際、2021年の都立入試では男女別定員がなければ合格していた女子学生が訳700人居たそうだ*2。 この現状は明らかに女子学生から教育の機会を奪っている。では、これは都立高校だけの問題なのか？都立高校が男女別定員を廃止すれば解決する問題なのだろうか。 そうではない。似たような問題が共学化した私立でも起きているからだ。 京都新聞の記事*3より引用共学の私立でも男女別定員を設けている学校では都立高校と同じく、女子学生の合格点が男子学生より高い、つまり同じ点数を取

1日を始める前に押さえておきたい世界のニュースを毎朝お届け。ブルームバーグのニュースレターへの登録はこちら。 新型コロナウイルス感染症の致死率に関する直近の統計で、日本が首位に立った。世界の裕福な国々の中で日本の致死率が最も低い理由について専門家が指摘するのは、マスク着用の継続やワクチン接種率の高さ、長寿大国といった基本的な事実だ。 今も世界のさまざまな地域で感染症拡大は起きている。だが、日本では人混みや換気の悪い場所を避けるなど、基本的な感染対策を人々がしっかりと守ってきた。その上で、政府のワクチン接種プログラムが着実に実施され、致死率を抑える結果につながった。

世の中は見た目が良い人の方が有利である。 ならば見た目が悪い人は保護するべきではないか。 この主張を掘り下げてみた。 ブサイクを法律で守る 目次に書かれたこの章題を見た時、「さすがに無茶だろ」と思った。しかし本を読み進め、この章にたどり着いた時には「たしかに一理あるな」と変わっていた。読んでいた本は『美貌格差 ―生まれつき不平等の経済学』である。 美貌格差―生まれつき不平等の経済学 作者:ダニエル・Ｓ・ハマーメッシュ東洋経済新報社Amazon 本書は、人の容姿による経済的な影響を示した本である。多くの人が直感的に「美人は得で、ブサイクは損」であると思っている。だがそれは、どの程度の差なのか、男女で容姿が収入に与える影響は異なるのか、といったことは、人によって意見が異なるだろう。本書はそれを定量的に調査した研究を示すのが良い。 そうやって容姿の経済的な影響を調べていくと、やはり容姿が優れてい

日本において、長期的な空き家率の上昇という現実と、将来のいっそうの悪化というイメージは描きやすい。なぜなら、総人口はすでに減少しており、現在でも空き家率が高いうえに、新規着工戸数が毎年100万戸弱あるからだ。単純に住宅ストックは今後も余り続けるに違いないと思うかもしれない。 私たちが空き家問題で想像していたことは、賃貸でいうと空室が多くて賃貸住宅経営が立ち行かないという問題であり、持ち家でいうと放置されて廃墟化しつつあり異臭を放つような空き家の問題ではないだろうか。 しかし、この空き家の基となる5年おきに行われる「住宅・土地統計調査」の空き家の定義はその想像とは異なっている。入居者が募集されている賃貸住宅、売りに出されている住宅、通常は住んでいない別荘が含まれているのだ。国土交通省の「令和元年空き家所有者実態調査」によると、それらは43％（二次的住宅・別荘用25.8％、貸家用4.4％、売却

オミクロン株は弱毒化しておりインフルエンザや風邪に近づいている、という意見をよく目にしますが、これは本当でしょうか？ さらに「このままコロナは弱毒化していって風邪になっていく」という話もよく聞きます。これもどこまで根拠のある話なのでしょうか。 第6波の1日当たりの死亡者数は過去最大日本における新型コロナ死亡者数の推移（厚生労働省 データからわかる－新型コロナウイルス感染症情報－のデータを元に筆者作成） まず、オミクロン株は弱毒化しているということが強調されすぎていますが、「新型コロナ オミクロン株の感染者が重症化しにくいのはなぜか？」でも書いた通り重症化する人が少ないのは感染者の多くがワクチン接種者、過去に感染した人が感染しているからであり、オミクロン株の病原性そのものは武漢市で最初に広がった新型コロナウイルスと同等くらいと考えられています。 ワクチン未接種者、そして2回目のワクチン接種か

TBS日曜劇場『日本沈没』を観ているとつくづく政府の重大情報開示には駆け引きがあることが思い出されます。 今回の記事のテーマはドラマの話ではなく、現実世界の少々違った意味の日本沈没（？）の話です。 「5年前から94万人減」に隠れた178万人減の真実 11月30日に総務省が2020年国勢調査の確定値を公表しました。NHKの報道のタイトルは『日本の総人口減少続く 5年前より94万人余減少』です。全国紙の報道もすべて「5年で94万人減」で統一されています。 「思っていたよりも小幅だな」 というのが経済評論家としての私の直感でした。2008年に日本の人口が減少に転じた後、それにしても5年で94万人とは減少ペースが遅く感じられる。それで総務省の発表を読んでみると実情がわかりました。数字のからくりはこういうことです。

(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)) いまこの瞬間にあなたがコロナに感染したとしても、潜伏→発症→検査→確定のタイムラグがありますから、1人の感染者数として発表されるのはずっと先のことです。つまり、ある程度先の未来は、「いま感染したばかりの人々」によってすでに決まっていると言えます。 ここでは、人々の緊張感と行動に影響する「3週前の感染者数の最大値」と、感染に影響する「2週前の人流」という、いずれもこれまで比較的高い相関を示してきたデータを元に、すでに決まっているはずの近い未来である2週ぶんについて、感染者数の推移を予測しました。さらに、予測した結果得られる「今後の感染者数の最大値」を二段ばしごのように活用し、計5週ぶんの未来まで予測しています。(ただし、3週目から先は、いまから変えられる未来でもあります) あれこれ条件を変えたシミュレー

パラパラと雑誌を読んでいると、1つのグラフが目を引きました。マンガアプリの上位5社のユーザー数を比較した図です（日経BP『日経エンタテインメント！』2021年7月号、93頁より引用）。 「LINEマンガ（LINE）」が615万人（前年比123.5％）、「ピッコマ（Kakao Japan）」が511万人（同168.6％）の2強が他マンガアプリを圧倒しています。 3-5位は「少年ジャンプ＋（集英社）」が229万人、「マンガワン（小学館）」が182万人、「マガポケ（講談社）」が181万人と、いわゆる3大出版社が並びます。 不思議に思ったのは、2強の着実なユーザー数の伸びに比べて、3大出版社の伸びが鈍化していたことでした。なぜでしょうか？ マンガアプリは2種類ある 国内には100超のマンガアプリがあります。3大出版社は上記のアプリだけを提供しているわけではありません。つまり、鈍化の理由は「3大出版

新型コロナの感染拡大に伴い、政府が出した3度目の緊急事態宣言下での大型連休が終盤に差し掛かった。しかし、変異株の流行もあり、東京、大阪を中心に主要都市での新規陽性者数は再び増加傾向にある。 先行きに不透明感がある中、注目を集め続けているものがある。米Googleの新型コロナに関する予測サービス「COVID-19感染予測（日本版）」（以下、Googleモデル）だ。機械学習を用いた独自の計算式に基づき、都道府県別に日別の新規陽性者数、死亡者数などを予測する。 「AlphaGo」など、人間のトッププロを超える囲碁AIを開発した英DeepMindを傘下に持つGoogleが出したモデルであることから、その注目度は高い。しかし、必ずしも予測が当たるかというとそうではない。例えばGoogleモデルは1月12日に、新規感染者数が2月6日に1万人を超えると予想していたが、実際には1月8～16日がピークで、2