児童虐待についての基本データ : 少年犯罪データベースドア
2010年08月10日22:52 児童虐待についての基本データ 私は少年犯罪データベース主宰であるとともに、子どもの犯罪被害データベース主宰でもありますので、ここらで児童虐待についての基本的なデータを示しておきます。 『非行臨床の現場からとらえた子どもの成長と自律』の著者のひとりである前島知子さんが、掲載論文のために厚生労働省の人口動態統計にある死因のうちの年齢別他殺被害者数統計をまとめたものを送ってきていただき、それに刺激されて幼児の中でも殺され方の性質がまったく違う0歳児(嬰児)だけを別に分けたものを私が追加したものがちょうどできあがったところでしたので。 当サイトではすでに嬰児殺(赤ちゃん殺し)と幼児殺人被害者数統計というのをアップしておりますがこちらは警察統計で、昭和47年以降しかありませんし、また未遂事件も含まれています。 厚生労働省の統計は完全に殺された者だけの数が判りますし、
ランキング理論 ～集計方式を増やすことによりニコニコ動画のランキングを多様化させる方法の提案～ by nankabiyori さん - niconare
ニコニコ動画の人気投稿者ユーザー（うｐ主）ランキング http://www.nicovideo.me/user グルッペン・フューラー『我が妄想』 所謂「マリオメーカー問題」と呼称される事象についての若干の雑感 http://ch.nicovideo.jp/sovietunion/blomaga/ar889087 ※2018年1月19日追記 このスライドに示したランキングよりも「新着ランダムランキング」（新着動画をランダムに再生する機能から再生したときのマイリスト・コメントのみを集計）の方が実用性が高いと思うようになりました。 このランキング案は「作ろうと思えばいくらでも作れるランキングの例を示している」という程度でご覧ください。
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ユーザーブロマガのサービスは終了いたしました ユーザーブロマガサービスは2021年10月7日をもちまして終了いたしました。 長らくのご愛顧ありがとうございました。 ニコニコチャンネルトップへ
声優さんの分布から見たプリキュアとアイドルマスター、アイカツとの比較。ー28歳アイドル限界説とプリキュアの資格ー - プリキュアの数字ブログ
今回は、プリキュア、アイドルマスター、アイカツに登板されている声優さんについて調べました。 プリキュアは2016年「魔法つかいプリキュア」で１３年目を迎えます。 もう、13年ですよ、13年。 こんなに長く続くシリーズが続くとは思っていませんでしたよね。 今回、プリキュア同様に「10年以上続いている」「女の子が集団で出てくる」シリーズとして「アイドルマスター」*1、 および 同じ女児向けアニメである「アイカツ！」との３点での声優さんの比較で、ちょっと思ったことを書こうかな、と思います。 プリキュア、アイドルマスター、アイカツ、それぞれの世界でそれぞれのキャラクタを演じられている声優さんが「いつプリキュアに」「いつアイドルに」なったのかを調べ、そこに差があるのかをまとめてみました。 （女性の年齢というちょっとセンシティブな内容ですので、不快に思われる方もいるかも知れません。特定の声優さんの年齢
政府統計の総合窓口 GL01010101
統計データを探す すべて 分野から探す国土・気象人口・世帯労働・賃金農林水産業鉱工業商業・サービス業企業・家計・経済住宅・土地・建設エネルギー・水運輸・観光情報通信・科学技術教育・文化・スポーツ・生活行財政司法・安全・環境社会保障・衛生国際その他 組織から探す 内閣官房人事院内閣府公正取引委員会警察庁消費者庁こども家庭庁総務省公害等調整委員会消防庁法務省外務省財務省国税庁文部科学省文化庁スポーツ庁厚生労働省中央労働委員会農林水産省林野庁水産庁経済産業省資源エネルギー庁特許庁中小企業庁国土交通省観光庁海上保安庁環境省防衛省 主要な統計から探す ５０音から探す あ い う え お か き く け こ さ し す せ そ た ち つ て と な に ぬ ね の は ひ ふ へ ほ ま み む め も や ゆ よ ら り る れ ろ わ すべて見る 分野から探す 国土・気象人口・世帯労働・賃金農林
LASSOでpixivのイラスト閲覧数に対する「萌え要素」効果を分析してみた - Reports
概要 目的: 人を惹きつける萌え要素を知りたい 方法: pixivのタグと閲覧数（PV）データを使って、人気のある（PVが上がりやすい）萌え要素タグを調べた 結論: 残念な美人こと足柄さんはPVの女王。ギャップ萌えとエロ要因がPVに効きそう。 （※: 画像はゆるこた様の "ゆっくりかんむす" の足柄さんを使用しています: 【素材配布】ゆっくりかんむすで第六駆逐隊とみんな！ / ゆるこた さんのイラスト - ニコニコ静画 (イラスト)） はじめに 例えば眼鏡やネコミミ、メイドといった萌え要素はキャラクターの人気を左右する大きな要因の一つであり、どのような萌え要素を持ったキャラクターを採用するか？ はゲームやアニメ、漫画・イラスト・動画、広告などのコンテンツにおいて重要だと考えられます。 ところが萌え要素は非常に多様であり、見る人の趣向や萌え要素の組み合わせによってその意味や効果は大きく異ると
「ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（10）： 時系列分析II―ARMAモデル（自己回帰移動平均モデル）の評価と将来予測 過去の時系列データを基に、将来予測につながるモデルを検討、実際に将来予測を行って検証してみましょう。（2014/9/1） ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（9）： 時系列分析Ｉ ――ARMAモデルと時系列分析 システムログも金融取引データも時系列で分析できる。ビジネスシーンで求められるデータ分析の多くを占める「時系列データ」分析の基礎を解説。（2014/6/24） ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（8）： 富山県民を分類してみたら……？――クラスタリング分析の手法 あるグループを属性ごとに分類する「クラスタリング分析」の基本を学ぼう。今回も自治体が公開しているオープンデータを題材にします。（2014/3/19） I
データマイニングで理想の彼女をGetだぜ！ - 発声練習
ある国際会議のkeynote Speechの中で紹介されていた話。非常に面白かった。 Wired: How a Math Genius Hacked OkCupid to Find True Love 「いまどきの若い男は、なんでもコンピュータか！」とか思われるかもしれないけど、何をしたのかを読んでみると「これって、単なるナンパの方が楽だったんじゃないか？」と思わされる。 登場人物のスペック この人の経歴がアメリカ的。 名前：Chris McKinlay (35歳） 経歴 2001年：Middlebury College を卒業。専攻は中国語 同年：世界貿易センターで中国語から英語への翻訳のアルバイト。アルバイトを辞めた5週間後に9・11。 〜2002年：その後、友達に誘われて、an offshoot of MIT’s famed professional blackjack team に
ユーザー生放送衰退の始まりは2011年9月から：ニコラボチャンネル のブログ
訂正 追記 2013/12/04 21:06 タイトルの変更とそれにともなっての訂正。 追記 2013/12/15 21:23 再度データを見なおして衰退の始まりを調べた結果、2012年の夏休みよりも1年早い、2011年の9月を衰退の始まりとした。 追記 2014/04/09 21:03 タイトルを「2011年の9月を衰退の始まり」に合わせて変更した。 ユーザー生放送衰退の話の補足:ニコラボチャンネル のブログ 2012年1月のコメント中央値が2011年12月とくらべて急減したのは、2011年12月22日のメンテナンスが原因である。このメンテナンス以降、 ニコ生の放送跡地のコメントには運営コメント、運営コマンドが加算されなくなっている。運営コメントや運営コマンドを用いる放送、例えば動画紹介放送や雑談放送、 ゲーム配信などで0コメント放送が増えた結果、中央値が大きく下がった。どの程度下がった
個人情報は収集される時代から推定される時代へ - サイエンスあれこれ
2013年11月06日 05:29 カテゴリ科学と暮らし 個人情報は収集される時代から推定される時代へ Posted by science_q No Comments No Trackbacks Tweet 元々ソーシャルデビューが遅かった私は、今でもソーシャル・ネットワーク・サービス（SNS）なるものに恐怖を感じ、たとえ全世界の人々に明らかになったとしても困らない情報しか公開していませんでした。つまり、SNSに収集、利用されても困らない情報しか与えていないから、安心と思っていたわけです。しかし、先々週の日曜日（10月27日）にArXiv（査読前論文書庫）にて公開された、Facebook社の上級研究員・Lars Backstrom氏と米コーネル大学のコンピュータ科学者Jon Kleinberg氏による論文（PDF）には驚きました。SNS会員が公開している情報を元に、公開していない情報まで推
グラフを更新したついでに、リンゴとミカンはどっちが多いかについても : 少年犯罪データベースドア
2013年07月05日01:42 グラフを更新したついでに、リンゴとミカンはどっちが多いかについても 幼女レイプ被害者数統計を6年間も放置していたので、いいかげん誰かが更新するだろうと思っていたのですが、誰もやってないみたいなので、しょうがないから2012年までの最新版に更新しました。 ご覧のように更新した部分は横這いですから、あんまし意味はないのですが。 これらのグラフは自由に使用していただいて結構なんですが、画像の直リンは勘弁してください。幼女レイプ被害者数統計ページにリンクを張るか、画像を使いたい方は、コピペして持っていって貼り付けて、うちのサイトにリンクも張っておいていただければ。 この手のものは、グラフをただ眺めるだけではなく、基となった数値データを見て検証することが肝心ですので。 また、いまだに少子化がどうとか云ってる人が多いので、小学生数に対する比率グラフも作ってみました。
投稿者にとっての再生数中央値と、視聴者にとっての再生数中央値には数十倍の開きが存在する件について。:シイサイドのブロマガ - ブロマガ
ニコニコ動画のタグを比較する際に、よく再生数中央値が用いられるけれども、だいたいの値は1000前後の値になっていて、視聴者の立場から見ると「そんな低い再生数の動画なんて滅多に見ないよ」という感想になってしまう。再生数中央値が表してるのは、「投稿された動画が50%の確率で上回る事ができる再生数の水準」で、目線が動画投稿者側からのものになっている。 そこで、視聴者にとっての中央値を調べたら面白いんじゃないかと思って、調べてみた。ある一つのタグの動画ばっかり見ている仮想の視聴者を想定し、その人がこれまでに再生した動画を再生数順に並べて、その中央値がどれくらいになるかを表す数字。具体的には、タグ検索で動画を再生数順に表示して、再生数の累積がタグの合計再生数の半分になるところまで遡って、その地点の動画の再生数を視聴者再生数中央値として各タグごとに調べた。調べ方とかは下の方にかく。 とりあえずカテゴリ
日本の若者はこれからもずっと不幸です／成功よりも「没落」の可能性のほうが高い理由（わけ） - デマこい！
日本社会の荒廃を、貧困層のせいにする人がいる。いわく、貧乏人は無計画に子供を作り、しかも教育にカネをかけないので、バカが増えるという。本当だろうか？ あるいは教育コストの高騰で「豊かな人がますます豊かになる」という。本当だろうか？ どちらも間違っていると、私は思う。 一般的に、所得が増えると出生率は下がる。これは世界中で観察される現象だ。 ところが日本のように豊かさが飽和した社会では、「金持ちでなければ子供を作れない」という状況が成立する。極端な例を想像してみよう。もしも生まれてくる子供たちが「金持ちの子」だけだとしたら、数世代後には全人口が金持ちの家系の子孫になるはずだ。反面、所得格差がなくなるとは考えづらく、人口が入れ替わっても貧富の差は残り続ける。つまり大多数の人が「没落」を経験することになる。 現実には、こんな極端な状況にはならない。が、「高所得なほど子供をたくさん作る」という傾向
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