ヤフー、政府に統計データ提供へ 新型コロナ対策で
新型コロナウイルス感染症の拡大防止策として、携帯キャリアやプラットフォーム事業者などに統計データの提供を要請していた政府に対し、ヤフーは4月3日、データの提供などで協力する方針を発表した。 ヤフーは、ユーザーのプライバシー保護やプロセスの透明性を確保することを前提とした上で、個人情報を含まない統計データを分析した形で政府に提供するとしている。分析するデータの種類についてはユーザーに事前に知らせ、意向を確認する。 データの提供に際し、ヤフーは政府と協定を結ぶ。協定内容には、「提供するのは統計データに限り、統計データの作成方法は事前に公表すること」「統計データの利用目的を明確に限定し、目的の範囲内で利用することが担保されること」「統計データの提供は任意で行うもので、任意に提供を中止できること」「提供内容がどのように利用されたのか、有効性についてフィードバックがなされること」といった内容を盛り込
従業員が最も｢幸せでない｣アメリカの大手企業ワースト15
JPモルガン・チェースの従業員の69.2%が｢幸せじゃない｣？ REUTERS/Lucas Jackson 仕事はあなたのメンタルヘルスに重大な影響を及ぼす —— 時にネガティブな影響も。 人材会社のPaychexによると、アメリカでは労働者の約半数が、自身の仕事がストレスやその他のメンタルヘルス上の問題の原因になっているという。そして、多くのミレニアル世代があまりにバーンアウト（燃え尽き）状態になると仕事自体を辞めてしまう。 だが、企業によって差もある。ソーシャルネットワークのBlindは、従業員が最も不幸な企業に関するレポートを公表した。 Blindは12月9日から12月31日にかけて、サイトのユーザー1万人以上を調査。職場で｢幸せ｣か｢幸せでない｣か尋ねた。ユーザーはテクノロジー、金融、医療、小売などさまざまな業界に属している。 Blindの調査で分かった、従業員が最も｢幸せでない｣
実質賃金指数の下落が止まらず 厚労省・毎月勤労統計調査｜労働新聞 ニュース｜労働新聞社
クリップ数が上限数の100に達しているため、クリップできませんでした。クリップ数を減らしてから再度クリップ願います。 マイクリップ一覧へ 厚生労働省が、このほど発表した令和元年８月の毎月勤労統計調査（速報）によると、今年に入ってから全月において実質賃金指数が下落し続けている。 名目賃金指数を消費者物価指数（持家の帰属家賃を除く総合）で除して算出する実質賃金指数は、平成30年11～12月時点では１％前後上昇していた。 しかし、今年に入ってからは、１～８月まで全月で下落。最も下落したのが、３月で-1.9％、次いで７月の-1.7％であった。８月の速報値でも-0.6％となっている。 実質賃金指数の下落に影響を及ぼしているのが、消費者物価とパート以外の一般労働者の賃金。名目賃金指数も同じく下落傾向にあるため、わずかな消費者物価の上昇であっても、労働者の購買力にダメージを与えているのが実情。
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
出生数90万人割れへ 19年、推計より2年早く - 日本経済新聞
日本の出生数が急減している。1～7月は前年同期に比べて5.9%減り、30年ぶりの減少ペースとなった。団塊ジュニア世代が40代後半になり、出産期の女性が減ったことが大きい。2016年に100万人を下回ってからわずか3年で、19年は90万人を割る可能性が高い。政府の想定を超える少子化は社会保障制度や経済成長に影を落とす。出産や子育てをしやすい環境の整備が急務だ。【関連記事】18年の出生数91.8万人、最低を更新 出生率は1.42 厚生労働省の人口動態統計（速報）によると、1～7月の出生数は前年同期比5.9%減の51万8590人。減少は4年連続だが、19年は月次でも3月に7.1%減となるなど、大きな落ち込みが続く。18年1～7月は同2.0%減だった。日本総合研究所の藤波匠氏は「団塊ジュニアの出産期の終わりを映している」
参考-2 諸外国の交通事故発生状況 - 内閣府
国際道路交通事故データベース（IRTAD）がデータを有する30か国について、人口10万人当たりの死者数を比較すると、我が国は7.0人（2003年）であり、第6位に位置している（第1図）。 我が国は、スウェーデン（2位）、イギリス（4位）等と並び、上位に位置している。各国とも交通安全対策には積極的に取り組んでおり、それぞれ交通事故死者数の減少に向けて努力している。 1 概況 主な欧米諸国（アメリカ、ドイツ、イギリス、フランス）の交通事故死者の推移をみると、ドイツ、イギリス及びフランスは、ドイツの統一前後の一時的増加をのぞき、おおむね減少傾向にあるのに対し、アメリカは、増加ないし横ばい傾向にある（第2図）。 2 自動車の普及及び道路の延長状況 我が国と欧米諸国の自動車の普及状況を見ると、人口一人当たりの自動車保有台数は、アメリカが最も多く、次いでイタリア、オーストラリアとなっており、我が国はド
Yahoo!ニュースの見出しは「自民は党名抜き、立憲民主なら党名あり」なのか、ブラインドタッチの神託 - ネットロアをめぐる冒険
見出し詐欺というのは世人に嫌われることこの上ないものですが、Yahoo!ニュースにおいて、その見出しが偏向的に変更されているのではないかという話。 不祥事の絶対数が明らかに多いにもかかわらず、見出しから徹底して党名が省かれる自民党。一方で必ずといっていいほど党名が入れられる立憲民主党など野党。 もし見出しにちゃんと党名が入っていれば、自民党議員の不祥事の多さが可視化され、自浄を促す有権者の声も強まるはずですが、Yahoo!ニュースはどうしてこのような見出しの付け方を採用しているのでしょうか。 議員不祥事「自民は党名抜き、立憲民主なら党名あり」、Yahoo!ニュース見出しの怪 | BUZZAP！（バザップ！） Yahoo!ニュースの政治家の不祥事のニュースでは、なぜか自民党の党名は抜かれているというのを検証した、という記事です。 しかし、検証したと言う割には、いったいどれほどの数のそのような
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。
欧米を揺るがす「インテレクチュアル・ダークウェブ」のヤバい存在感（木澤 佐登志） @gendai_biz
人権や平等といったリベラルが重視する価値の「虚妄」を、「科学的エビデンス」の名の下に暴く（と称する）知的ネットワークが、欧米社会に勃興した。彼らはどんな出自を持ち、何を主張しているのか。 ネットカルチャーに詳しく、このほど『ダークウェブ・アンダーグラウンド 社会秩序を逸脱するネット暗部の住人たち』を上梓した文筆家の木澤佐登志氏による、最前線からの報告をお届けする。 ネットに遍在する「ダーク」な言論人たち 「ダーク」な思想が欧米を席巻しつつある。「右」でも「左」でもない、「ダーク」な思想の台頭。このことは、現在の欧米社会にとって何を意味しているのだろうか。 インテレクチュアル・ダークウェブ（Intellectual Dark Web：以下I.D.Wと表記）なる知的ネットワークが存在している。インターネット上で「アンチ・リベラル」な主張を展開する（元）学者や言論人のネットワークのことだ。 ダー
コードの半減期とテセウスの船 | POSTD
プロジェクトが発展する際は、単純に新しいコードが古いコードの上に追加されているのでしょうか。もしくは、時間をかけて徐々に古いコードが新しいコードに置き換えられているのでしょうか。これを解明するために、手ごわい GitPython プロジェクトの助けを借りて、Gitプロジェクトを分析する 簡単なプログラム を構築してみました。履歴を年ごとに振り返り、 git blame を実行してみようと思ったのです（この処理を多少でも速くすることは簡単ではないと分かりました。しかし、ファイルのキャッシングを便宜的に含ませることや、変更された点を履歴から見つけること、 git diff を使って変更したファイルを無効にすることなどの詳細を、いつかお伝えします）。 頭がさえている時に、 テセウスの船 をダサくもじって、 “テセウスのGit” と名付けました。私は父親になって、ひどいダジャレを作れるようになった
統計的因果推論のためのPythonライブラリDoWhyについて解説：なにができて、なにに注意すべきか - Unboundedly
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません（使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります）。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
P値を捨てた雑誌で使われている統計量
ラジラジ言っている北海道の心理学者PsycheRadio氏と話をしていたときに、「心理学で（他の学問でも）統計的検定や推測統計学への批判が高まって以前ほど使われなくなりつつある」と言われたが、違和感がある。少なくとも社会科学分野で使われなくなったとは聞かない。話の流れにあわせて誤魔化されている気がするので確認してみた。 1. 確かに統計的仮説検定は非難されている PsycheRadio氏が全く無根拠な話をしているわけではない。統計的仮説検定によって、胡散臭い統計手法で有意性を捻り出してしまうこと（p-hacking）などが問題になっており、また統計モデルと研究上の仮説の相違を理解しない運用もある。アメリカ統計学会（ASA）が統計的仮説検定に対する注意を喚起する声明を出したぐらいだ。実際に、統計的仮説検定を禁止された雑誌もある。氏が例に挙げたBasic and Applied Social
経済学者がビッグデータに熱心でない理由 - himaginary’s diary
BOEチーフエコノミストのアンドリュー・ホールデンが、ビッグデータをテーマに講演している（H/T Mostly Economics）。 その中で、ビッグデータに対する経済学者とデータサイエンティストの態度の違いについて以下のように述べている。 The first thing to say is that Big Data and data analytic techniques are not new. Nonetheless, over recent years they have become one of the most rapidly rising growth areas in academic and commercial circles. Over that period, data has become the new oil; data analytic techniq
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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)
(統計 OR #統計 OR 統計学 OR #統計学 OR 数学 OR #数学 OR 机上の空論 OR 統計軽視 OR 数字 OR 数値 OR 計算) (机上の空論 OR #机上の空論 OR 大和魂 OR #大和魂 OR 精神論 OR #精神論 OR 気分 OR 気持ち OR 東條英機 OR 東条英機 OR 岸信介 OR #岸信介 OR 大本営 OR 改竄 OR 改ざん OR 隠蔽 OR 修正 OR チャレンジ OR メイキング) ("総力戦研究所" OR #総力戦研究所) - Twitter検索 / Tw
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