データ解析を駆使して食べログ3.8問題が証明できなかった話 - konkon3249’s diary
(2019/10/12追記 データ解析のプログラムもGitHubで公開しました) (2019/10/15追記 会員の見分け方に誤りがありました。本文中では"非会員"と"有料会員"に分けると述べていますが、正確には"非会員・無料会員"と"有料会員"に分かれています。以後の図・文章は脳内で変換していただけると幸いです。詳細は https://anond.hatelabo.jp/20191011180237 で他の方が調べてくださっています) はじめに この記事は、藍屋えん氏( @u874072e )の以下のブログに触発されて、個人的に行った一連のデータ解析をまとめたものです。 clean-copy-of-onenote.hatenablog.com 上のブログでは、食べログ3.8問題と称される問題、 「評価3.8以上の店舗は年会費を払わなければ評価を3.6に下げられる」 との説を食べログの店舗
食べログ3.8問題を検証 - クイックノート
先日、twitter上で食べログの星の数について、 ある問題が話題になりました。 食べログの闇として話題になったその問題とは、 「評価3.8以上は年会費を払わなければ3.6に下げられる」 というものです。 食べログは飲食店についての口コミを集めるサイトで、 その評価は実際のユーザーによって形成されるものとして広く認知されています。 専門的なグルメリポーターでもなく、 一般の人々の素直な感想を集めることで、 その飲食店のリアルな価値が知れると期待して、 利用しているユーザーも多いでしょう。 それだけに、 「食べログが評価を恣意的に操作しているかもしれない」という話は、 瞬く間にネットで話題となりました。 さて、この話は実際に行われていることなのでしょうか。 食べログでは、当然評価点は公開されているので、 このような恣意的な操作があれば、 何らかの形で偏りが見つかるはずです。 ということで、食
統計不正はこれほどヤバい | 西日本新聞me
永田健の時代ななめ読み 「空気を読まない」を信条とするベテラン記者が、今起きている政治、社会、国際問題を「ななめに」論評します。賛同とお叱りが相半ばする人気のコラム（日曜更新） ただ「統計」というなじみの薄いジャンルであるためか、初報から政治問題化まで時間差が生じ、現在でも世論の関心はいまひとつに思える。そこで今週は「統計不正はどれほど大問題か」を、文系脳の私が例えを駆使し、分かりやすく読者に解説したいと思う。 私はひそかに「九州の池上さん」のポジションを狙っているのである。 ◇ ◇ 統計不正問題は多岐にわたるが、本丸の「毎月勤労統計」について論じる。 簡単に説明すれば、厚生労働省はこの統計の作成手法を不正に簡略化。それを途中から「完全版」に近づけるため数値の復元加工をしたところ、結果として実質賃金の伸び率がかさ上げされた。つまり実態より過大に「賃金が上がった」と公表していたのだ。
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psv_cast on Twitter: "東條内閣(#安倍総理 の祖父の #岸信介 も開戦の #閣議決定 にサインした閣僚)が #総力戦研究所 https://t.co/jG3pCXLYxY の #統計計算 握り潰した結果、どんなひどい事になったか国民に周知徹底してこなか… https://t.co/GOqEXnUpPA"%2520(%25E6%259C%25BA%25E4%25B8%258A%25E3%2581%25AE%25E7%25A9%25BA%25E8%25AB%2596%2520OR%2520%2523%25E6%259C%25BA%25E4%25B8%258A%25E3%2581%25AE%25E7%25A9%25BA%25E8%25AB%2596%2520OR%2520%25E5%25A4%25A7%25E5%2592%258C%25E9%25AD%2582%2520OR%2520%2523%25E5%25A4%25A7%25E5%2592%258C%25E9%25AD%2582%2520OR%2520%25E7%25B2%25BE%25E7%25A5%259E%25E8%25AB%2596%2520OR%2520%2523%25E7%25B2%25BE%25E7%25A5%259E%25E8%25AB%2596%2520OR%2520%25E6%25B0%2597%25E5%2588%2586%2520OR%2520%25E6%25B0%2597%25E6%258C%2581%25E3%2581%25A1%2520OR%2520%25E6%259D%25B1%25E6%25A2%259D%25E8%258B%25B1%25E6%25A9%259F%2520OR%2520%25E6%259D%25B1%25E6%259D%25A1%25E8%258B%25B1%25E6%25A9%259F%2520OR%2520%25E5%25B2%25B8%25E4%25BF%25A1%25E4%25BB%258B%2520OR%2520%2523%25E5%25B2%25B8%25E4%25BF%25A1%25E4%25BB%258B%2520OR%2520%25E5%25A4%25A7%25E6%259C%25AC%25E5%2596%25B6%2520OR%2520%25E6%2594%25B9%25E7%25AB%2584%2520OR%2520%25E6%2594%25B9%25E3%2581%2596%25E3%2582%2593%2520OR%2520%25E9%259A%25A0%25E8%2594%25BD%2520OR%2520%25E4%25BF%25AE%25E6%25AD%25A3%2520OR%2520%25E3%2583%2581%25E3%2583%25A3%25E3%2583%25AC%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B8%2520OR%2520%25E3%2583%25A1%25E3%2582%25A4%25E3%2582%25AD%25E3%2583%25B3%25E3%2582%25B0)%2520(%2522%25E7%25B7%258F%25E5%258A%259B%25E6%2588%25A6%25E7%25A0%2594%25E7%25A9%25B6%25E6%2589%2580%2522%2520OR%2520%2523%25E7%25B7%258F%25E5%258A%259B%25E6%2588%25A6%25E7%25A0%2594%25E7%25A9%2)
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